So wäre es beispielsweise möglich, durch das Erkennen ungewöhnlicher Verhaltensmuster, die Stationsaufsicht zu warnen, wenn in der U-Bahn eine Person den Gleisen gefährlich nahe kommt. Das Projekt setzt zunächst auf statische Kameras für Aufnahmen eines großen Umgebungsbereichs. “Damit finden wir bei geringer Auflösung anomales Verhalten wie lauernde Bewegungsmuster ohne klare Richtung”, erklärt Xavier Roca, Direktor des Fachbereichs Informatik an der Autonomen Universität Barcelona (UAB).
HERMES soll durch viele Beobachtungen im Laufe der Zeit lernen, immer genauer einzuschätzen, was normale und was auffällige Bewegungsmuster sind. “Bei Auffälligkeiten versuchen die Algorithmen für ein besseres Bild heranzuzoomen”, so der Informatiker. Dazu kommen die Schwenk-Neige-Zoom-Kameras zum Einsatz. Ziel ist es, einzelne Körperteile zu analysieren, um beispielsweise Schlagbewegungen zu erkennen. Als höchste Detailstufe soll das System auch den Gesichtsausdruck von Personen studieren und beurteilen, ob beispielsweise jemand beunruhigt wirkt. “Alle drei Ebenen liefern Warnsignale für mögliche Gefahrensituationen, die ein Operator dann bestätigen müsste”, meint Roca.
“Ein Ziel des Projekts ist auch, sprachliche Beschreibungen des beobachteten Verhaltens zu liefern”, erklärt der Wissenschaftler. Dabei sollen Handlungen mit kurzen, präzisen Phrasen sprachlich abstrahiert werden. Die Textbausteine können dann in Echtzeit gemeinsam mit Informationen, zu welchem Video-Frame sie gehören, auf einem Bildschirm ausgegeben werden.
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