Forscher der Griffith University haben ein KI-Videoüberwachungssystem entwickelt, um Verstöße gegen die soziale Distanzierung an einem Flughafen zu erkennen, ohne die Privatsphäre zu beeinträchtigen.
Indem die Bildverarbeitung auf ein lokales Kameranetzwerk beschränkt blieb, umging das Team die traditionelle Notwendigkeit, sensible Daten auf einem zentralen System zu speichern.
Laut Professorin Dian Tjondronegoro von der Griffith Business School ist der Datenschutz dabei eines der größten Probleme Technologie denn um effektiv zu sein, muss das System die Aktivitäten der Menschen ständig beobachten.
„Diese Anpassungen werden dem zentralen Entscheidungsfindungsmodell hinzugefügt, um die Genauigkeit zu verbessern.“
Die Fallstudie wurde am Gold Coast Airport abgeschlossen, der vor COVID-19 jährlich 6.5 Millionen Passagiere mit 17,000 Passagieren täglich vor Ort hatte. Hunderte von Kameras bedecken 290,000 Quadratmeter mit Hunderten von Geschäften und mehr als 40 Check-in-Punkten.
Die Forscher testeten mehrere hochmoderne Algorithmen, die leicht genug für lokale Berechnungen waren, über neun Kameras in drei verwandten Fallstudien, in denen die automatische Personenerkennung, die automatische Personenzählung und die Erkennung von sozialen Distanzverletzungen getestet wurden, um die beste Balance zwischen Leistung und Zuverlässigkeit zu finden.
„Unser Ziel war es, ein System zu schaffen, das in der Lage ist, in Echtzeit zu analysieren und das Flughafenpersonal automatisch über Verstöße gegen die soziale Distanzierung zu benachrichtigen“, sagte Professor Tjondronegoro.
Drei Kameras wurden für die automatischen Tests zur Erkennung von Verstößen gegen soziale Distanz verwendet, die den Check-in-Bereich, den Food Court und den Wartebereich abdeckten. Zwei Personen wurden beschäftigt, um Live-Video-Feeds und die Ergebnisse der KI-Analyse zu vergleichen, um festzustellen, ob die als rot markierten Personen einen Verstoß darstellten.
Forscher fanden heraus, dass Kamerawinkel die Fähigkeit der KI beeinflussen, die Bewegungen von Personen in einem öffentlichen Bereich zu erkennen und zu verfolgen, und empfehlen, die Kameras zwischen 45 und 60 Grad abzuwinkeln.
Professor Tjondronegoro sagte, ihr KI-fähiges Systemdesign sei flexibel genug, um es Menschen zu ermöglichen, die Ergebnisse zu überprüfen, um Datenverzerrungen zu reduzieren und die Transparenz der Funktionsweise des Systems zu verbessern.
„Das System kann in Zukunft durch das Hinzufügen neuer Kameras skaliert und für andere Zwecke angepasst werden. Unsere Studie zeigt, dass verantwortungsvolles KI-Design für zukünftige Entwicklungen dieser Anwendung von Nutzen sein kann und sollte Technologie"
