KI-Videoanalyse: Funktionen und Grenzen

Klassische Verfahren reagieren auf Pixeländerungen in definierten Zonen. Sie sind einfach zu verstehen, aber anfällig für Licht- und Wettereffekte. Moderne Verfahren nutzen trainierte Modelle, die Objekte wie Personen oder Fahrzeuge klassifizieren und dadurch viele Störungen ignorieren können.

Jedes Modell arbeitet mit Wahrscheinlichkeiten. Es gibt sowohl falsch-positive Meldungen (Alarm ohne Ereignis) als auch falsch-negative (Ereignis ohne Alarm). Die Ergebnisse hängen von Bildqualität, Perspektive, Trainingsdaten und Konfiguration ab und verändern sich mit Jahreszeit und Umgebung.

Eine Klassifizierung als „Person“ oder „Fahrzeug“ bedeutet keine zuverlässige Bewertung, ob diese Person berechtigt ist oder welche Absicht sie verfolgt. Ein Mitarbeiter im Nachtdienst und ein Eindringling sehen für ein Modell gleich aus.

Analysefunktionen können den Eingriff in Persönlichkeitsrechte vertiefen, insbesondere bei Verhaltensanalyse oder biometrischen Verfahren. Biometrische Identifizierung unterliegt besonders strengen Anforderungen der DSGVO; die europäische KI-Verordnung enthält zusätzliche Regelungen für bestimmte KI-Systeme. Vor dem Einsatz ist zu prüfen, ob eine Datenschutz-Folgenabschätzung erforderlich ist.

Analyse ist ein Vorfilter. Die Entscheidung über Maßnahmen – Ansprache, Einsatz, Polizei – trifft geschultes Personal anhand der Bilder und weiterer Informationen. Prozesse sollten festlegen, wie unklare Situationen behandelt werden.

Analyse wirkt am besten in klar abgegrenzten Bereichen mit seltenem legitimen Verkehr, etwa an Perimetern außerhalb der Betriebszeiten. Zeitpläne, Masken und regelmäßige Nachjustierung sind Teil des Betriebs.

Physikalische Melder wie Zaunsensoren, Lichtschranken oder Radar sind von Lichtverhältnissen weniger abhängig. In Kombination mit Video zur Verifikation entstehen oft robustere Lösungen.