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Hightech-Strategie

Bewilligte Projekte aus dem Themenfeld "Mustererkennung"

Im Mittelpunkt der hier vorgestellten Verbundprojekte steht die Entwicklung von innovativen Verfahren zur automatischen Erfassung, gezielten Erkennung und Verarbeitung von Daten aus unterschiedlichen Quellen, wie beispielsweise Kameras und Sensoren. Eine verbesserte Auswertung dieser Daten kann als Entscheidungsgrundlage für Sicherheitskräfte dienen, um potenzielle Gefährdungen frühzeitiger und genauer einschätzen zu können. Im Vordergrund stehen präventive Lösungen unter besonderer Berücksichtigung des Datenschutzes und der sozialen Akzeptanz der Technologien.

Laufende Verbundvorhaben:

APFel

Analyse von Personenbewegungen an Flughäfen mittels zeitlich rückwärts- und vorwärtsgerichteter Videodatenströme

Förderkennzeichen 13N10795 bis 13N10801

Flughafenterminals werden in Anbetracht anhaltender Terrorismusgefahren verstärkt videoüberwacht. Zur Unterstützung der Auswertung von Videodaten soll ein System entwickelt werden, mit dem auffällig erscheinende Personen von einem Operator markiert werden können, um sie dann leichter über mehrere Kameras hinweg im Flughafen verfolgen zu können. Mittels Abgleich mit typischen Bewegungsmustern sollen darüber hinaus Prognosen für den weiteren Weg dieser Personen erstellt und so eine frühzeitige Einschätzung ihres Gefahrenpotenzials erheblich erleichtern werden.

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ASEV

Automatische Situationseinschätzung für ereignisgesteuerte Videoüberwachung

Förderkennzeichen 13N10716, 13N10718, 13N10719 und 13N11040

Eingriffe in die Abläufe des Be- und Entladens oder der Wartung von Flugzeugen können etwa durch kriminelle oder terroristisch motivierte Handlungen schnell Kaskadeneffekte auslösen und die Sicherheit des Flughafens gefährden. Im Rahmen von ASEV wird daher ein Modell für ein halb-automatisches System mit Situationseinschätzung für Videoauswertung entwickelt. Ziel des Projekts ASEV ist es, die Fehlerquote bei Alarmen zu senken und die Notwendigkeit, Personen auf dem Flughafenvorfeld ständig "manuell" zu beobachten, zu verringern.

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DigiDak

Digitale Fingerspuren

Förderkennzeichen 13N10816 bis 13N10822

Während die Auswertung von Fingerspuren in den letzten Jahren durch den Einsatz von Mustererkennungstechniken bereits zu deutlich verbesserten Fahndungserfolgen geführt hat, wird die Erfassung von Fingerspuren derzeit ausschließlich manuell durchgeführt. Nun sollen neue Herangehensweisen erforscht werden, um Fingerspuren besser ausfindig zu machen und vollständig sowie schneller zu erfassen. Ziel hierbei ist die Entwicklung eines rechtskonformen Systems zur zeiteffizienten und automatischen Sicherung von Fingerspuren selbst an großflächigen Tatorten.

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VASA

Visual Analytics for Security Applications

Förderkennzeichen 13N11252 bis 13N11256, 13N11258 und 13N11259

Entscheidungsträger in der Katastrophenvorsorge und im Krisenmanagement müssen eine große Anzahl an Informationen in kürzester Zeit verarbeiten. Dabei ist auch die wechselseitige Abhängigkeit wichtiger Infrastrukturen in sicherheitskritischen Situationen zu beachten. Ziel des deutsch-amerikanischen Verbundes VASA ist es, zur Verbesserung der Katastrophenvorsorge und des Krisenmanagements Methoden und Verfahren des Ansatzes "Visual Analytics" nutzbar zu machen. Ergebnis soll ein Demonstrator sein, der beispielsweise Leitstand- oder Einsatzverantwortliche in die Lage versetzt, komplexe Krisensituationen anhand von grafischen Auswertungen schnell zu überblicken. So können rasch Maßnahmen veranlasst werden, um Ausfälle zu verhindern oder ihre Auswirkungen zu minimieren.

 

Abgeschlossene Verbundvorhaben:

ADIS

Automatisierte Detektion interventionsbedürftiger Situationen durch Klassifizierung visueller Muster

Förderkennzeichen 13N10977 bis 3N10979

Beispiele für Gewalt an Haltestellen und Bahnhöfen führen dazu, dass Bürgerinnen und Bürger ein hohes Bedürfnis nach Sicherheit äußern und gegebenenfalls die Nutzung des öffentlichen Nahverkehrs zu Tagesrandzeiten einschränken. Vielerorts sind die Zugänge und die U-Bahnen selbst bereits mit Videokameras ausgestattet. Doch die Fülle der Bilder allein erhöht die Sicherheit noch nicht. Das Projekt ADIS erarbeitet intelligente Routinen zur Auswertung der Bilder, um Bedrohungen in speziell ausgewiesenen Bahnsteigbereichen erkennen zu können. Im Erfolgsfall sollen die Fahrgäste individuell entscheiden können, ob sie sich zu ihrer Sicherheit in einem speziell ausgewiesenen Bereich aufhalten wollen, der mit diesem Videokamerasystem ausgestattet ist. Die Auswertungsroutinen sollen Verhalten, Gestik und Mimik, das typischerweise zu einer bedrohlichen Handlung führt, erkennen und in einem solchen Fall Alarm auslösen.

Projektumriss ADIS

 

CamInSens

Verteilte, vernetzte Kamerasysteme zur in situ-Erkennung personeninduzierter Gefahrensituationen

Förderkennzeichen 13N10809 bis 13N10814

Im Mittelpunkt steht die Entwicklung eines praxistauglichen und rechtskonformen, intelligenten Videosystems, das auf potenzielle Gefährdungssituationen unmittelbar und automatisch aufmerksam macht. Die Auswertung von Bildfolgen soll zum einen der Erkennung auffälliger Bewegungsmuster dienen und zum anderen der Kamerasteuerung, die relevante Szenen im Blick behalten soll. Dazu werden integrativ sich ergebende neue Rechtsfragen bearbeitet.

Projektumriss CamInSens

 

INBEKI

Interaktionsgesteuerte Bilddatenanalyse zur Bekämpfung von Kinderpornografie

Förderkennzeichen 13N10783 bis 13N10787

Bei der Bearbeitung der steigenden Anzahl registrierter Fälle von Kinderpornografie sehen sich die Ermittlungsbehörden insbesondere durch Internet und Massendatenspeicher mit einer erdrückenden Datenflut konfrontiert, die eine systematische manuelle Auswertung erheblich erschwert und verzögert. Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung einer ganzheitlichen Systemlösung zu einer automatisierten Unterstützung bei der Auswertung beschlagnahmter Daten. Neue Verfahren der Bild- und Videoanalyse sollen die Suche und Wiedererkennung von Tätern und Opfern, Objekten und Tatorten erleichtern.

Projektumriss INBEKI

 

MuViT

Mustererkennung und Video Tracking: sozialpsychologische, soziologische, ethische und rechtswissenschaftliche Analysen

Förderkennzeichen 13N10958 bis 13N10962

Techniken zur automatischen Mustererkennung, wie auch die Implementation von sogenanntem VideoTracking, bieten großes Potenzial, Sicherheitspersonal bei der Auswertung von Videoüberwachungsdaten wirksam zu unterstützen. Solche "intelligenten" Videosysteme werfen jedoch auch gesellschaftliche, ethische und rechtliche Fragen auf, die das Vorhaben begleitend zu mehreren Projekten im Themenschwerpunkt Mustererkennung bearbeitet.

Projektumriss MuViT

 

SICURA

Sicherheits-Untersuchungen mittels Röntgenbild-Analyse

Förderkennzeichen 13N11122 bis 13N11125

An Flughäfen werden Scanner eingesetzt, um Sprengstoffe und Waffen im Fluggepäck mithilfe von Röntgentechnologien zu erkennen. Doch vor allem Waffen können aufgrund der Formenvielfalt ihrer Bauteile nicht in jedem Fall automatisch detektiert werden, deshalb sind entsprechend viele Sicherheitsassistenten im Einsatz. Je weniger manuelle Nachkontrollen jedoch notwendig sind, desto zügiger kann die Abfertigung erfolgen. Daher entwickelt das Projekt SICURA Lösungen zur automatischen Detektion gefährlicher Gegenstände im Fluggepäck. Entwickelt wird eine Softwarelösung, die die verschiedenen Objekte in den Gepäckstücken automatisch erkennt und dadurch das Personal an den Kontrollstellen unterstützt.

Projektumriss SICURA

 

Zusatzinformationen

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(URL: http://www.bmbf.de/en/14395.php)

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  • VDI Technologiezentrum GmbH

    • PT Sicherheitsforschung
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    • Faxnummer: 0211 / 6214-484
    • E-Mail-Adresse: wey@vdi.de
    • Homepage: http://www.vditz.de/forschungsfoerderung/sicherheitsforschung/
    • Geförderte Vorhaben: http://foerderportal.bund.de/foekat/foekat/foekatliste$v_foekat_webliste.actionquery?P_APC_LFDVOR=J&P_APC_RESSORT=BMBF&P_APC_PT=PT-VDI&P_APC_REF=522&Z_CHK=0
 

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