18. September 2020

KI zählt Teil­neh­mer bei Groß­ver­an­stal­tun­gen

Mehr zu:
Digitalisierung
Überlagerung einer Luftaufnahme mit KI-basierter Schätzung
Über­la­ge­rung ei­ner Luft­auf­nah­me mit KI-ba­sier­ter Schät­zung
Bild 1/4, Credit: DLR (CC-BY 3.0)

Überlagerung einer Luftaufnahme mit KI-basierter Schätzung

Das Bild zeigt ei­ne Luft­auf­nah­me der Groß­ver­an­stal­tung Rock am Ring 2013, über­la­gert mit dem Er­geb­nis der KI-ba­sier­ten Schät­zung (blaue Punk­te). Die ma­nu­el­le Zäh­lung (An­no­ta­ti­on) er­gab 24.368 Per­so­nen. Der trai­nier­te Al­go­rith­mus wur­de auf das Fo­to an­ge­wen­det und schätz­te 25.332 Per­so­nen.
Rock am Ring 2013 – Original-Luftaufnahme
Rock am Ring 2013 – Ori­gi­nal-Luft­auf­nah­me
Bild 2/4, Credit: DLR (CC-BY 3.0)

Rock am Ring 2013 – Original-Luftaufnahme

Dies ist die Ori­gi­nal­auf­nah­me der Groß­ver­an­stal­tung Rock am Ring im Jahr 2013. Sie wur­de dem KI-ba­sier­ten Al­go­rith­mus zur Ana­ly­se und Be­rech­nung ei­ner Schät­zung der An­zahl an Teil­neh­men­den ein­ge­speist.
Schätzung der Personenzahl durch den KI-basierten DLR-Algorithmus
Schät­zung der Per­so­nen­zahl durch den KI-ba­sier­ten DLR-Al­go­rith­mus
Bild 3/4, Credit: DLR (CC-BY 3.0)

Schätzung der Personenzahl durch den KI-basierten DLR-Algorithmus

Die­ses Bild zeigt die au­to­ma­ti­sier­te Schät­zung der Teil­neh­men­den­zahl des DLR-Sys­tems auf Ba­sis der Ori­gi­nal-Luft­auf­nah­me.
Ergebnis der manuellen Annotation
Er­geb­nis der ma­nu­el­len An­no­ta­ti­on
Bild 4/4, Credit: DLR (CC-BY 3.0)

Ergebnis der manuellen Annotation

Zum Ver­gleich zeigt die­ses Bild das Er­geb­nis der ma­nu­el­len Zäh­lung, der so­ge­nann­ten An­no­ta­ti­on, der Be­su­cher­zahl bei der Ver­an­stal­tung Rock am Ring 2013.
  • Ein KI-basierter Algorithmus des DLR analysiert Fotos und Videos von Menschenansammlungen und schätzt die Teilnehmerzahl – in Echtzeit, datenschutzkonform und bereits sehr genau.
  • Das System kann künftig Behörden und Veranstaltern bei der Umsetzung von Sicherheits- und Hygienekonzepten unterstützen.
  • Schwerpunkte: Sicherheit, Digitalisierung, künstliche Intelligenz, Deep Learning

Ob Konzert, Kundgebung, Demonstration oder Messe: Damit bei größeren Menschenansammlungen die Sicherheit – und in Zeiten einer Pandemie auch die Gesundheit der Gäste –gewährleistet werden kann, ist eine genaue Kenntnis der Besucherzahlen wichtig. Dieses Jahr kam ein neuer Aspekt hinzu: der Infektionsschutz. Um die Sicherheit auch unter diesem erweiterten Sinne zu gewährleisten, sind genaue Teilnehmerzahlen heute noch wichtiger geworden als zuvor.

Experten für Photogrammetrie und Bildanalyse am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) haben einen 'lernenden Algorithmus' zur automatischen Zählung von Personen auf Fotos und Videos entwickelt. Der Clou: Der Algorithmus erlaubt es, Bildmaterial der unterschiedlichsten Quellen und Qualitäten zu nutzen. Mit Methoden der künstlichen Intelligenz wurde das System auf das Erkennen von Kanten und Konturen trainiert, die typisch für Menschen auf Bildern sind. Und das in Echtzeit und datenschutzkonform, denn es können keine Personen erkannt, sondern nur gezählt beziehungsweise erfasst werden.

Verlässliche automatische Schätzungen – auch bei sich ändernden Bedingungen

"Zuletzt werteten wir ein YouTube-Video aus, das jemand mit dem Smartphone bei einer Kundgebung aufgenommen hat. Die Aufnahmen waren zum Teil verwackelt. Der Algorithmus ist genügsam, was die Qualität des Quellenmaterials angeht. Die Bilder müssen nicht in besonders hoher Auflösung oder vom festen Stativ entstanden sein", sagt Dr. Reza Bahmanyar vom DLR-Institut für Methodik der Fernerkundung. "Die Teilnehmerzahl, die das System schätzte, war bereits erstaunlich nah an den Angaben der Polizei. Wir haben natürlich noch eine signifikante Fehlerrate. Mit der Verfeinerung des Systems wird diese noch deutlich sinken."

Egal, ob sich während einer Aufnahme die Beleuchtungssituation ändert, die Kameraposition, Aufnahmequalität oder der Kamerawinkel: Das System schafft es, sogar bei sich sehr dynamisch ändernden Bildparametern relativ genaue Schätzungen abzugeben. Von Mal zu Mal verbessert sich die Genauigkeit des KI-basierten Systems, Personen über graphische Indikatoren zu erfassen und ihre Anzahl zu schätzen – und das, ohne die Menschen dabei zu identifizieren. "Wir speichern nur statistische Werte, keine Bilder und personenbezogenen Daten. Die Privatsphäre bleibt bei unserer Methode unverletzt", betont DLR-Experte Bahmanyar.

Im Fall des Handyvideos hat das Team die Bewegungsgeschwindigkeit der Menschenmasse, die sogenannte 'Region of Interest' im Bild, also den für die Analyse genutzten Bildausschnitt im Quellmaterial, sowie die Abtastrate manuell bestimmt. Die Abtastrate wird so auf Basis der Flussgeschwindigkeit des Personenstroms gewählt, dass die vom System analysierten Einzelbilder jeweils andere Menschen zeigen. Damit stellen die Forschenden sicher, dass Teilnehmer nicht doppelt gezählt werden.

Das gesamte Verfahren kann weiter automatisiert werden, wenn die Kameraparameter im Vorfeld bekannt sind: Bildausschnitt und Abtastrate könnten bei Aufnahmen von fest installierten Übersichtskameras automatisch erfolgen. Dadurch – und weil sich mit größerem Winkel zwischen der Blickachse der Kamera und der Bewegungsrichtung der Masse die gegenseitige Verdeckung der Menschen reduziert – werden die Schätzungen genauer. Und je höher die Bildqualität, desto besser werden die Zählungen ebenfalls. Da das System funktioniert, wenn sich sowohl die Menschenmenge als auch die Kamera bewegen, ist es außerdem möglich, Aufnahmen von fliegenden Plattformen wie Kameradrohnen zu analysieren.

Gelernt ist gelernt

Das Team des DLR-Instituts für Methodik der Fernerkundung hat den Algorithmus darauf trainiert, Personen zu erfassen. Das System, das auf einem tiefen neuronalen Netz basiert, könnte aber auch auf die verschiedensten anderen Bereiche angewendet werden. Es bedarf nur der Trainingszeit und -anzahl, um dem KI-Algorithmus das Erkennen anderer Merkmale beizubringen. So könnte er beispielsweise in der Qualitätssicherung Anwendung finden, indem er Fehlerstellen auf Oberflächen erkennt, oder im Umweltmonitoring, um die Anzahl von Partikeln wie Plankton auf Unterwasseraufnahmen zu schätzen.

Forschung an und Einsatz von KI-gestützten Technologien im DLR

Künstliche Intelligenz ist seit vielen Jahren ein wichtiger Bestandteil der DLR-Forschung auf den verschiedensten Themenfeldern– etwa bei der Erdbeobachtung, in der Robotik, der Energieforschung, bei der Entwicklung von Assistenzsystemen in der Luftfahrt oder im Verkehrsmanagement und automatisierten Fahren. Interdisziplinäre Kompetenzen, wegbereitende Großanlagen und diese langjährige KI-Erfahrung prädestinieren das DLR dafür, seine Expertise in zentrale Forschungsfelder der nationalen und europäischen KI-Forschungslandschaft einzubringen.

Kontakt
  • Philipp Burtscheidt
    On­line-Re­dak­ti­on
    Deut­sches Zen­trum für Luft- und Raum­fahrt (DLR)
    Po­li­tik­be­zie­hun­gen und Kom­mu­ni­ka­ti­on
    Telefon: +49 2203 601-2323
    Fax: +49 2203 601-3249
    Linder Höhe
    51147 Köln
    Kontaktieren
  • Reza Bahmanyar
    Pho­to­gram­me­trie und Bild­ana­ly­se
    Deut­sches Zen­trum für Luft- und Raum­fahrt (DLR)
    In­sti­tut für Me­tho­dik der Fer­ner­kun­dung
    Münchener Straße 20
    82234 Weßling
    Kontaktieren
Neueste Nachrichten

Cookies erleichtern die Bereitstellung unserer Dienste. Mit der Nutzung unserer Dienste erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Cookies verwenden. Weitere Informationen zum Datenschutz erhalten Sie über den folgenden Link: Datenschutz

Hauptmenü