Was ist passiert?
Die Videoüberwachung durchläuft einen grundlegenden technologischen Wandel. Jahrzehntelang bestand die Kernaufgabe von Kamerasystemen darin, möglichst gute Bilder zu erzeugen, zu übertragen und aufzuzeichnen. Dieser Fokus verschiebt sich zunehmend: Moderne Systeme sollen relevante Situationen selbst erkennen, Bildinformationen bereits in der Kamera auswerten und unterschiedliche Sensoren miteinander verknüpfen. Die Kamera entwickelt sich damit vom reinen Bildgeber zu einem intelligenten Sensor innerhalb einer umfassenderen Sicherheitsarchitektur.
Die Details
Auf klassischer Kameraseite ist die technische Entwicklung noch nicht abgeschlossen. Dr.-Ing. Markus Müller vom Fraunhofer IOSB, Abteilung Videoauswertesysteme, erwartet weitere Fortschritte bei der geometrischen und radiometrischen Auflösung. Auch Wärmebildsensoren werden nach seiner Einschätzung leistungsfähiger und kostengünstiger, was effektivere Gesamtsysteme ermöglicht. Wahrscheinlich ist, dass künftig häufiger Systeme mit zwei oder drei unterschiedlichen Kanälen zum Einsatz kommen – etwa visuell-optische Kameras in Kombination mit Nahinfrarot und thermischem Infrarot. Diese Entwicklung lässt sich bereits am Markt beobachten: Multisensorkameras verbreiten sich zunehmend, verbesserte Low-Light-Technik liefert nicht nur bessere Bilder bei schwacher Beleuchtung, sondern verbessert auch die Voraussetzungen für zuverlässigere automatische Objekt- und Ereigniserkennung.
Edge Computing und KI in der Kamera
Parallel verändert sich die Systemarchitektur. Statt sämtliche Videoströme zentral zu einem Server zu übertragen, übernehmen Kameras einen wachsenden Teil der Verarbeitung selbst – Edge Computing gilt als einer der wichtigsten Branchentrends. Moderne Kameras können Personen oder Fahrzeuge erkennen, Objekte klassifizieren und Metadaten erzeugen, bevor Informationen an ein Videomanagementsystem oder eine Cloud-Plattform weitergegeben werden.
Wie weit automatische Interpretation gehen kann, zeigt die Forschung zur Verhaltenserkennung am Fraunhofer IOSB. Aus erkannten Personen werden digitale Skelettmodelle beziehungsweise Körper-Keypoints erzeugt, anschließend wird das Bewegungsverhalten analysiert. Das System soll etwa Schlagen oder Treten erkennen und einen Operator auf eine möglicherweise relevante Situation hinweisen. Die Identität der beobachteten Person ist dafür nicht erforderlich – ein digitales Skelett verfügt über keine Identität, Herkunft, Hautfarbe oder Geschlecht.
Sensorfusion im Perimeterschutz
Besonders deutlich zeigt sich diese Entwicklung beim Perimeterschutz. Große Außenbereiche stellen hohe Anforderungen an Reichweite, Detektionssicherheit und die Vermeidung von Falschalarmen. Sichtbare Kameras, Wärmebildtechnik, Radar und andere Detektionssensoren übernehmen zunehmend unterschiedliche Aufgaben innerhalb eines gemeinsamen Systems. Ein Radar kann ein bewegtes Objekt unabhängig von der Beleuchtung erfassen und dessen Position bestimmen, während eine optische oder thermische Kamera zur Verifikation und Klassifizierung dient. KI-basierte Videoanalyse unterscheidet anschließend zwischen Personen, Fahrzeugen oder Tieren und meldet nur relevante Ereignisse an eine Leitstelle.
Gerade komplexe Szenen bleiben jedoch schwierig. Laut Müller steht die automatische Videoanalyse unter unkontrollierten Bedingungen weiterhin vor erheblichen Herausforderungen. Unterschiedliche Bewegungen, wechselnde Hintergründe, Verdeckungen und viele gleichzeitig auftretende Objekte erschweren eine robuste Interpretation. Die weitere Entwicklung wird deshalb nicht ausschließlich in Richtung KI gehen – hybride Ansätze, die klassische Signal- und Bildverarbeitung mit neuronalen Verfahren kombinieren, können bessere Ergebnisse liefern. Ein zentraler Engpass bleiben geeignete und ausreichend umfangreiche Trainingsdaten.
Neue Sensorprinzipien
Neben der intelligenten Auswertung könnten neue Sensorprinzipien die Videoüberwachung erweitern. Ein Beispiel ist Range-Gated Imaging beziehungsweise Gated Viewing: Die Szene wird mit sehr kurzen Laserpulsen beleuchtet, die Kamera nur für ein exakt definiertes Zeitfenster geöffnet. Da die Laufzeit des Lichts bekannt ist, kann das System gezielt reflektiertes Licht aus einem bestimmten Entfernungsbereich erfassen. Licht, das zuvor an Nebel, Regen oder Schnee zurückgestreut wird, gelangt weitgehend nicht in das relevante Bild. In Multisensorsystemen wird diese Technik mit Tag-/Nacht- und Wärmebildkameras kombiniert. Einsatzfelder reichen von maritimer Überwachung über Grenzschutz bis zur Detektion und Verfolgung von Objekten und Drohnen.
Auch das Fraunhofer IOSB untersucht Gated Viewing für schlechte Sichtbedingungen. Durch die zeitliche Auswahl der zurückkehrenden Photonen lassen sich störende Reflexionen aus Vorder- und Hintergrund unterdrücken, zugleich können Entfernungsinformationen gewonnen werden. Eine weitere Ergänzung ist Millimeterwellenradar, das Objekte auch bei Dunkelheit, Rauch oder Nebel detektieren und deren Entfernung sowie Geschwindigkeit bestimmen kann, wenn optische Systeme an ihre Grenzen stoßen.
Einordnung
Für künftige Sicherheitssysteme zeichnet sich damit weniger die Dominanz eines einzelnen Sensors ab als vielmehr eine Kombination unterschiedlicher physikalischer Messprinzipien. Der nächste Entwicklungsschritt der Videoüberwachung wird daher nicht durch eine einzelne Technologie bestimmt: Bessere optische und thermische Sensoren, Range-Gated-Verfahren, Radar, Edge Computing und KI entwickeln sich parallel. Hinzu kommen leistungsfähigere Verfahren zur semantischen Interpretation von Bildern – das Fraunhofer IOSB arbeitet inzwischen auch mit Foundation-Modellen sowie großen Sprach-Bild-Modellen, die Bildinhalte nicht nur klassifizieren, sondern in einen weitergehenden semantischen Zusammenhang stellen können.
Diese Entwicklung verändert die Aufgabe eines Videosystems grundlegend. Entscheidend ist künftig weniger, möglichst viele Bilder zu erzeugen, als aus vorhandenen Sensordaten zuverlässig die Information herauszufiltern, die für eine konkrete Sicherheitsaufgabe benötigt wird. Für Betreiber von Sicherheitstechnik – ob im Objektschutz, bei der Absicherung von Gefahrenstellen wie einem Opferstock oder Einwurftresor, oder im Rahmen größerer Perimeterlösungen – bedeutet das: Die Qualität eines Systems bemisst sich zunehmend an der Fähigkeit zur Situationsbewertung, nicht mehr allein an Auflösung oder Bildqualität.
Praxis-Tipps
- Bei Neuanschaffungen nicht nur auf Auflösung achten, sondern auf die Fähigkeit zur Multisensorik und Edge-Verarbeitung – diese bestimmen maßgeblich die Zuverlässigkeit der automatischen Erkennung.
- Für Perimeterschutz-Projekte lohnt sich die Prüfung von Kombinationslösungen aus Radar, Wärmebild und optischer Kamera, um Falschalarme zu reduzieren und die Detektion unter wechselnden Witterungsbedingungen zu verbessern.
- Bei Umgebungen mit häufig eingeschränkter Sicht (Nebel, Regen, Schnee) sollten Betreiber die Eignung von Range-Gated-Verfahren beziehungsweise Gated-Viewing-Technik evaluieren.
- Da komplexe Szenen mit vielen Objekten weiterhin eine Herausforderung für KI-Systeme darstellen, bleibt der Mensch als entscheidende Instanz unverzichtbar – Systeme sollten als Unterstützung, nicht als vollautomatischer Ersatz für Operatoren konzipiert werden.
- Bei datenschutzsensiblen Anwendungen können Verfahren wie die Skelett- beziehungsweise Keypoint-basierte Verhaltenserkennung eine Option sein, da sie ohne Identifizierung der beobachteten Person auskommen.
Ausblick
Die Kamera wird zunehmend Teil eines vernetzten Sensorsystems, das Situationen erkennt, bewertet und Menschen gezielt auf relevante Ereignisse aufmerksam macht. Forschungseinrichtungen wie das Fraunhofer IOSB treiben diese Entwicklung mit Arbeiten zu hybriden KI-Ansätzen, Foundation-Modellen und neuen Sensorprinzipien aktiv voran. Für die Sicherheitsbranche bedeutet dies einen fortlaufenden Wandel: Weg von der reinen Bildaufzeichnung, hin zu integrierten Systemen, die verschiedene physikalische Messprinzipien kombinieren und relevante Informationen automatisiert herausfiltern – bei gleichzeitigem Erhalt der menschlichen Entscheidungshoheit in sicherheitskritischen Situationen.
