Download Intelligente Videoanalyse by Torsten Anstadt, Dr. Ivo Keller, Dipl. Ing. Harald Lutz PDF

By Torsten Anstadt, Dr. Ivo Keller, Dipl. Ing. Harald Lutz

ISBN-10: 3527409769

ISBN-13: 9783527409761

ISBN-10: 3527632964

ISBN-13: 9783527632961

Content material:
Chapter 1 Historie und Wissenschaftliche Perspektive (pages 1–2):
Chapter 2 Algorithmen der Intelligenten Videoanalyse (pages 3–27):
Chapter three Einsatzgebiete der Videoanalyse (pages 29–57):
Chapter four Praxisbeispiele aus vier Anwendungsbereichen (pages 59–112):
Chapter five Installations- und Planungshilfe (pages 113–125):
Chapter 6 Videoüberwachung und Datenschutz (pages 127–140):
Chapter 7 Illusionen und Mythen (pages 141–144):

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Dank der eingesetzten Algorithmen ist es möglich, bewegten Objekten eine Richtungsabhängigkeit (Abb. 9) zuzuordnen und diese im Archiv wiederzufinden (Beispiel: „Suche alle Personen, die zwischen 10 Uhr und 11 Uhr von links nach rechts durch das Bild gegangen sind“). Ebenso denkbar ist der Einsatz als antizipierende Lösung: „Die Person wird in wenigen Sekunden den Zaun erreichen“, da sie bereits mehrere Meter in Richtung des Zaunes zurückgelegt hat. Bei einigermaßen großen Übersichtsfeldern und etwa konstanten Bewegungen kann auch eine ungefähre Geschwindigkeitsermittlung erfolgen.

Obwohl die abgebildeten Szenarien realitätsnah sind und die derzeitigen technischen Möglichkeiten sogar eine Zuordnung der zugehörigen Person erlauben, ist die routinemäßige Analyse ähnlicher Szenen weit von der Praxisnähe entfernt. 8 Szeneninterpretation einer Menschenmenge stehen und sogar die Kofferträger würden im Bild einer Überblickskamera in 30 m Höhe „grau in grau“ in der Menge untertauchen. Das Ganze würde noch leiden unter den Spiegelungen eines einfahrenden ICE. Einer derartigen Aufgabe ist nur ein sehr komplexes Szeneninterpretationsverfahren gewachsen und auch ein solches erkennt nur mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit: Die letzte Entscheidung muss daher das erfahrene Aufsichtspersonal treffen!

Die kombinierte Analytik bietet daher nicht nur eine wirksamere Detektion, sondern durch die visuelle Darstellung gleichzeitig auch die Vermeidung von unnötigen Einsätzen bei Fehldetektionen. In Innenräumen lässt sich Rauch relativ gut erkennen. Fixpunkte wie Kanten und Leuchten werden permanent beobachtet. ändert sich der Kontrast, so besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Rauch vorhanden ist. Nicht jede Art von Rauch ist allerdings optisch erkennbar. Problematisch sind auch Situationen, in denen Zugluft die Rauchmenge niedrig hält.

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