Ausgangslage
Ausgedehnte Außenbereiche und Abstellflächen von Betrieben werden oft Ziel von Einbrüchen. Hier lagern beträchtliche Werte, die nur schwer zu schützen sind; man denke nur an die Bahn oder die Binnenschifffahrt. Wachleute regelmäßig Streife gehen zu lassen, ist möglich, aber teuer. Gesucht sind technische Lösungen, die Einbruchsversuche sicher detektieren und melden, ohne bei jedem „Tierbesuch“ Alarm auszulösen.
Erprobungsfeld war ein Werksgelände, das wegen des Restaurant- und Geldautomatenbetriebs nicht eingezäunt werden kann und bereits häufiger Ziel von Einbrüchen war. Technische Alternativen zur Bestreifung waren hier wegen der bisher sehr hohen Fehlalarmraten nicht in Sicht.
Herausforderung
- Ziel des Kooperationsprojekts war ein verbesserter Perimeterschutz (Umfeldschutz) in abgelegenen, ausgedehnten Objekten mit öffentlichem Zugang
- Die Alarme sollten auf Basis einer automatischen Szeneninterpretation ausgelöst werden
- Die Lösung sollte im Projekt prototyphaft realisiert werden
Lösung
- Die Szeneninterpretation stützte sich auf eine dezentrale Sensorik. Um Fehlalarme zu vermeiden, übernimmt jeder Sensorknoten eine intelligente Objekterkennung, die zwischen Wildtieren und Personen unterscheidet. Die Objekte werden mit einem Minimum an Interaktion erlernt, Personen werden in einer aus unterschiedlichen Kamera-Perspektiven ermittelten 3D-Szene verfolgt
- Die Kommunikation erfolgt über einen latenzarmen Multimediabus der Automobilindustrie, MOST. Dieser ermöglicht erstmalig die Funktionsweise verteilter Intelligenz. Die Analysen sind nach dem Schwarmprinzip organisiert und konzentrieren sich für besonders rechenintensive Szenen selbständig auf dem Ring-Server
- Die Kooperationspartner setzten auf das „Netzwerk Optische Sicherheits-Technologien“ (NOST) als Vertriebsplattform für neu zu etablierende Sicherheitssysteme