Falschalarmquote signifikant senken

Falschalarme sind teuer und gefahrlich. Kalkuliert wird mit 50 Cent bis 3 Euro pro Vorgang. Noch bedenklicher: Viele Systeme melden haufiger Falschalarme als relevante Ereignisse. Werden Falschalarme zur Routine, werden echte Alarme leicht ubersehen. Das Sicherheitssystem wird damit nutzlos.

Klassische Videoanalyse erkennt Bewegungen sehr gut. Schwierig wird es bei Umgebungseinflussen wie umherfliegenden Insekten, Lichtreflexen, Blatter oder Wildtieren. Sie losen haufig Falschalarme aus. Mit aufwendiger Parametrierung und kontinuierlicher Justierung lassen sich diese reduzieren, doch das ist zeit- und kostenintensiv.

Klassifizieren mit KI

Dagegen sind Algorithmen, die auf kunstlicher Intelligenz (KI) basieren, in der Lage, erkannte Objekte zu klassifizieren. Allerdings lassen sie sich auch austricksen: Eine Person, die einen einfachen Pappkarton uber sich stulpt, erkennt die KI nicht als Mensch und meldet keinen Alarm – ein „false negative“.

Besonders sicher ist die Kombination beider Verfahren in „Perimeter+“ von Geutebruck. Bewegungen werden zuverlassig erkannt und als Person, Fahrzeug oder Objekt kategorisiert. Das System reduziert somit die Falschalarm-Quote auf ein Minimum. Weitere Vorteile ergeben sich durch die hohe Reichweite des Systems. So wird der Perimeter verlasslich geschutzt – mit weniger Kamerainfrastruktur.

Da Perimeter+ serverbasiert ist, lassen sich auch Bestandssysteme optimieren, ohne aufwendige Investition in neue Kameras. Vordefinierte Sicherheitsprofile im Konfigurationsassistenten liefern die optimale Balance zwischen Detektionsverlasslichkeit und Fehlarmrisiko. Das spart Parametrierungskosten.

Bild: Ein Hund braucht – ebenso wie Wildtiere oder auch Blätter im Wind – keinen teuren Falschalarm auszulösen