Längst haben wir uns daran gewöhnt, dass künstliche Intelligenz (KI) Teil unseres Alltags geworden ist. Waren früher für ihren Einsatz noch riesige Serverräume erforderlich, die enorme Mengen an Rechenleistung und damit auch an Investitionen in Energie und IT-Ressourcen erforderten, werden heute immer mehr Aufgaben dezentral von Geräten erledigt, die selbstverständlicher Bestandteil unserer physischen Welt sind. Da die Daten nicht mehr an Server übertragen werden müssen, wird die KI als selbstverständlicher Teil des Lebens noch allgegenwärtiger werden. Auch für die Videoüberwachungsbranche bringt dies enorme Chancen mit sich.
 

Vorteile dezentraler KI für Video im Überblick: 

• Kosten- und Energieeinsparungen durch geringere Datenmengen
• keine vertraglichen Abogebühren, stattdessen Investition in die eigene Infrastruktur
• flexible und skalierbare Installation von Videoüberwachungssystemen
• Erhöhung der Cybersicherheit durch lokale Videoanalyse
• Schnellere Reaktionszeiten, Zutrittsgewährung oder Auslösung eines Einbruchalarms nahezu in Echtzeit
• Reduktion von Fehlalarmen durch dezentrale KI mit Deep Learning
• Verbesserte Qualität der Videoaufzeichnungen
• Einsparung von Speicherplatz und Bandbreite
• KI kann auch dann weiterarbeiten, wenn ein Netzwerk oder Cloud-Dienst ausfällt
• keine Videoanalyse-Experten für die Feinabstimmung der Analysen erforderlich, dadurch Zeit- und Kosteneinsparung

Dezentrale KI im Vergleich zu serverbasierter KI
Dezentrale KI-Lösungen haben im Vergleich zu serverbasierter KI mehrere Vorteile. Zum einen sinken Bandbreitenbedarf und Kosten, u. a. weil geringere Datenmengen an einen Server übertragen werden müssen. Auch aus Nachhaltigkeitsaspekten ist diese Entwicklung zu begrüßen, da kein großer Serverraum mehr unterhalten werden muss. Im Gerät selbst kann ebenfalls Energie gespart werden, da deutlich weniger Leistung nötig ist, um KI-Funktionen lokal auszuführen, anstatt Daten an einen Server zu senden. 

Kosteneffizienz und Skalierbarkeit
Durch dezentrale KI-Devices fallen im Vergleich zu einem Cloud-basierten Computermodell in der Regel keine vertraglichen Abonnementgebühren an, so dass dieser Kostenblock entfällt. Zudem können Endnutzer durch dezentrale Lösungen in ihre eigene Infrastruktur investieren.

Kameras mit dezentralen KI-Funktionen machen die Installation eines Videoüberwachungssystems flexibler und skalierbarer, was besonders Unternehmen nutzt, die ein Projekt schrittweise umsetzen möchten. Je nach Bedarf können weitere KI-Kameras und -Geräte zum System hinzugefügt werden, ohne dass sich der Endkunde gleich auf große Serverkapazitäten mit teuren Grafikprozessoren und hoher Bandbreite festlegen muss. 

Sicherheit und Leistungsfähigkeit
Da die Videoanalyse dezentral auf dem Gerät selbst stattfindet, müssen nur die Metadaten über das Netzwerk gesendet werden. Dies erhöht die Cybersicherheit, da keine sensiblen Informationen übertragen werden, die von Angreifern abgefangen werden könnten. Die Verarbeitung erfolgt direkt vor Ort, sodass auch keine Rohdaten oder Videostreams versendet werden müssen. 

Durch die lokale Analyse entfallen zudem Verzögerungen bei der Kommunikation mit Cloud oder Server. Die daraus resultierenden schnelleren Reaktionszeiten gewährleisten, dass Maßnahmen wie beispielsweise die automatische Fokussierung von Kameras auf ein Ereignis, die Zutrittsgewährung oder die Auslösung eines Einbruchalarms nahezu in Echtzeit erfolgen können. 

Außerdem kann KI auf einem Gerät die Genauigkeit der Auslöser verbessern und Fehlalarme reduzieren. Personenzählung, Belegungsmessung, Warteschlangenmanagement und viele weitere Funktionen erfolgen mit hoher Genauigkeit durch dezentrale KI mit Deep Learning. Dies erhöht die Effizienz des Sicherheitspersonals und verringert die Frustration durch Fehlalarme. KI-Kameras können zudem mehrere Videoanalysen auf demselben Gerät ausführen – dadurch erkennen Betreiber noch effizienter beispielsweise potenzielle Notfälle, Eindringlinge, Verdächtige oder sonstige Sicherheitsvorfälle.

Verbesserte Videoqualität
Der Einsatz von KI verbessert die Qualität der Videoaufzeichnungen. Die Rauschunterdrückung erfolgt lokal auf einem Gerät, die KI kann das Rauschen gezielt um interessante Objekte, wie z. B. Personen, die sich in einem definierten Bereich bewegen, reduzieren. Funktionen wie „Best Shot“ sorgen dafür, dass die Nutzer nicht viele Aufnahmen durchsuchen müssen, um den besten Blickwinkel auf einen Verdächtigen zu erhalten. Vielmehr stellt KI sofort die beste Aufnahme zur Verfügung, reduziert so die Reaktionszeit und beschleunigt die Ermittlungen nach einem Vorfall.

Ein weiterer Vorteil ist die Einsparung von Speicherplatz und Bandbreite, da nur die besten Aufnahmen gestreamt und gespeichert werden. Die KI-basierte Komprimierungstechnologie nutzt darüber hinaus eine niedrige Komprimierungsrate für Objekte und Personen, die von der KI erkannt und verfolgt werden, während das restliche Sichtfeld mit hoher Rate komprimiert wird – so wird die nötige Netzwerkbandbreite und der Speicherplatz reduziert.

Nutzung der Metadaten
Dezentrale KI-Kameras können Metadaten über eine API-Schnittstelle an Software von Drittanbietern weitergeben. Das bedeutet, dass Systemintegratoren und Technologiepartner die Metadaten als primäres Mittel zur KI-Klassifizierung verwenden und dann die klassifizierten Objekte mit ihrer eigenen Software weiterverarbeiten können, um eine weitere Analyseebene hinzuzufügen. 

Bei der Nutzung dezentraler KI gibt es keine Ausfallpunkte. Die KI kann auch dann weiterarbeiten, wenn ein Netzwerk oder ein Cloud-Dienst ausfällt. Kameras können in einem solchen Fall weiterhin lokal gesteuert werden oder Daten an ein anderes Gerät gesendet werden, wobei Aufzeichnungen von Ereignissen an das Back-end geschickt werden, sobald die Verbindung wiederhergestellt ist. 

KI wird bei dezentraler Nutzung nahezu in Echtzeit verarbeitet, anstatt an einen Server oder einen entfernten Cloud-Dienst gestreamt zu werden. Instabile Netzwerkverbindungen können die Analysen somit nicht verzögern.

Vorteile für Installateure
Für Systemintegratoren und Installateure bedeutet die Nutzung dezentraler KI innerhalb des Systems eine Möglichkeit, sich vom Wettbewerb abzuheben, da sie Lösungen für die verschiedensten Anwendungsfälle anbieten können. Sofort einsatzbereite Geräte sind für Endkunden besonders attraktiv, da sie keine Zeit und Ressourcen darauf verwenden müssen, die Videoanalyse manuell einzurichten. 

KI-Kameras wie die der Wisenet X- und P-Serie von Hanwha funktionieren direkt nach dem Auspacken, so dass keine Videoanalyse-Experten für die Feinabstimmung der Analysen erforderlich sind. Installationsteams müssen keine wertvolle Zeit mit der Konfiguration einer komplexen serverseitigen Software verbringen. Dies wirkt sich auch positiv auf die Schulungsdauer und -kosten aus.

Zukunft dezentraler KI
Die Zukunft gehört dezentralen KI-Lösungen, zumal immer mehr Hersteller nach Möglichkeiten suchen, die von KI-Kameras durchgeführte Klassifizierung zu erweitern. KI-Kameras werden sogar schon als Plattform eingesetzt, damit Systemintegratoren und Softwareunternehmen ihre eigenen KI-Apps auf den Geräten einsetzen können. 

Für Endkunden und Systemintegratoren lohnt es sich, sich näher mit dem Thema auseinanderzusetzen, da KI-Lösungen enorme Effizienz-, Genauigkeits- und Nachhaltigkeitsverbesserungen bedeuten können.

Kameras mit integrierter Deep-Learning-KI

Die NDAA-konformen Kameras der Wisenet X-Serie mit integrierter Künstlicher Intelligenz (KI) von Hersteller Hanwha umfasst insgesamt 28 Kameras. Durch den Einsatz von Deep Learning können die Kameras der Serie die Anforderungen der Nutzer noch besser erfüllen, so der Hersteller. Die integrierte KI macht das Videomanagement übersichtlicher, benachrichtigt die Nutzer bei Bedarf automatisch über definierte Ereignisse, beschleunigt forensische Suchen nach relevanten Vorkommnissen oder Objekten und liefert zusätzliche wichtige Geschäftsdaten zur Steigerung der Business Intelligence.

Dank der präzisen Objekterkennung und -klassifizierung können Bediener Personen, Gesichter, Nummernschilder und Fahrzeugtypen wie Autos, Lastwagen, Busse und Fahrräder schnell identifizieren. Dies schafft ein umfassenderes Verständnis der jeweiligen Situation und der Zusammenhänge vor Ort. Die Kameras ignorieren zudem irrelevante Bewegungen wie sich bewegende Bäume, Schatten oder Tiere. So kann sich das Sicherheitspersonal ausschließlich auf echte Vorfälle konzentrieren. 

KI-basierte Analysen liefern zudem Informationen, die weit über die Unternehmenssicherheit hinausgehen. So erhalten Nutzer zahlreiche konkrete Daten zur Optimierung von Prozessen, Marketing und Vertrieb. Dank KI-basierter Objekterkennung sind zum Beispiel hochpräzise Personenzählungen, Daten zum Warteschlangenmanagement und Heatmaps mit detaillierten Verhaltensmustern möglich. Auch die Erkennung von Eindringlingen und unerlaubte Aufenthalte ist im Leistungsspektrum der Kameras enthalten. Ergänzt wird sie durch „virtuelle Kanäle“, mit deren Hilfe Benutzer gleichzeitig eine Gesamtszene und ausgewählte Einzelbereiche aufzeichnen und überwachen können.