Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

NEST-CrowdControl – Video-basiertes Assistenzsystem für die Sicherheit von Großveranstaltungen

Großveranstaltungen und Demonstrationen im öffentlichen Raum sind unter anderem Ausdruck von Freiheit und Offenheit in den Europäischen Gesellschaften. Öffentliche Sportveranstaltungen, Kultur- oder Volksfeste sind Anziehungspunkte und Attraktionen für Bürger aus vielen Ländern und dadurch auch Teil des gesellschaftlichen Lebens für Menschen aus aller Welt.

Volksfeste, Konzerte, Sportveranstaltungen und viele weitere Veranstaltungsarten stellen die Organisatoren jedoch vor extreme Herausforderungen hinsichtlich der Veranstaltungssicherheit. Durch die großen Menschenansammlungen steigt die Wahrscheinlichkeit an Unfällen oder Paniksituationen an. Auch sind Großveranstaltungen mögliche Ziele krimineller oder gar terroristischer Aktivitäten. Durch diese vielfältigen Bedrohungen für die Sicherheit der Bürger steigt der Bedarf nach neuen Lösungen und Konzepten zur Wahrung der Veranstaltungssicherheit kontinuierlich an.

Das Fraunhofer IOSB erforscht und entwickelt aus diesem Grund seit mehrere Jahren Rettungs- und Sicherheitstechnologien für Großveranstaltungen. Hierbei liegt der Schwerpunkt auf dem Einsatz intelligenter Video-Monitoring-Systeme in komplexen, ggf. stark verteilten und unübersichtlichen urbanen Umgebungen, wie beispielsweise dem Cannstatter Wasen in Stuttgart (4 Mio. Besucher), dem Oktoberfest in München (6-7 Mio. Besucher), dem Hamburger Hafengeburtstag (1,5 Mio. Besucher), der Berliner »Fanmeile« (über 1 Mio. Besucher), oder zahlreicher Marathon-Läufe in Großstädten.

Bedingt durch die räumliche Komplexität und Weitläufigkeit der Einsatzlagen wird den nur begrenzt zur Verfügung stehenden Einsatzkräften wie Feuerwehr, Polizei, Rettungskräften oder Sicherheitsorganisationen die Bewertung der Situation extrem erschwert. Dadurch kann auf Unfälle, Personenschäden, begangene Straftaten, Paniksituationen oder potenziell gefährliche Unruhen in Gruppenverbänden oft nur spät oder unzureichend reagiert werden. Entsprechend ist es äußerst schwierig oder teilweise auch nicht möglich, Sicherheits- und Rettungskräfte optimal zu koordinieren. Da die Einsatzkräfte im Gelände keinerlei Informationen über die Situation an entfernten Stellen haben, können sie weder proaktiv eingreifen und beispielsweise den Zugang zum Gelände frühzeitig reduzieren, noch im Falle von Übergriffen oder Straftaten zeitnah reagieren.

Aus diesem Grund erforscht das Fraunhofer IOSB mit dem Projekt NEST-CrowdControl (NEST-CC) innovative Ansätze für zukünftige Monitoringsysteme, welche den Sicherheitskräften durch automatische Datenanalyse-, -aufbereitungs-, und -visualisierungsverfahren eine Unterstützung bei der Lageeinschätzung bieten.

NEST-CrowdControl

Am Fraunhofer IOSB wurde im Jahr 2007 das Forschungsprojekt NEST (Network Enabled Surveillance and Tracking) ins Leben gerufen [1,2,3]. Ziel dieses Projektes war die Entwicklung einer modularen und vielfältig einsetzbaren Softwareplattform für Videomonitoringsysteme, welche anwendungsabhängig mit intelligenten (Video-)Datenanalyseverfahren und Situationsanalysewerkzeugen erweitert werden kann. Herzstück des Systems ist hierbei eine leistungsfähige Kartendarstellung (genannt GeoViewer), welche neben der reinen Visualisierung eine übergeordnete, sensorübergreifende Interpretation der georegistrierten Sensordaten ermöglicht.

 

Foto: © Fraunhofer IOSB

In einer weiteren Ausbaustufe wurde das NEST-System für die Anwendung bei Großveranstaltungen als Unterstützungssystem für Sicherheitskräfte weiterentwickelt [4]. Hierbei wurden Videoanalyseverfahren erforscht und entwickelt, die eine kameragestützte Personenzählung/ Personendichtemessungen erlauben [5], sowie kontinuierlich eine Bewegungsflussschätzung von Menschenströmen durchführen.

Die zentrale Kartendarstellung erlaubt hierbei eine intuitive Visualisierung von Aktivitäten (Bewegungsströmen) und Personendichten in weiträumigen urbanen Gebieten. Die realisierte echtzeitfähige dynamische Heat-Map-Visualisierung bietet den Benutzern somit eine kontinuierliche Lageübersicht. Ergänzend dazu ist die Lagedarstellung an die Videobilddarstellung des NEST-Systems gekoppelt. Diese Schnittstelle erlaubt den Sicherheitskräften, in Sekundenschnelle verfügbare Kameras auf auffällige Bereiche zu schwenken und die Lage visuell zu überprüfen.

Dieser Prozess zeigt unter anderem auch die weiterhin wichtige Bedeutung der Sicherheitskräfte für die Lageeinschätzung. Trotz leistungsfähiger Verfahren zur Erfassung und Analyse der Sensordaten, sowie der Interpretation der Lage, ist NEST-CC von Grund auf als interaktives Assistenzsystem konzipiert. Der Systembediener soll durch die automatisierte Assistenz unterstützt werden, die weiträumige, verteile Infrastruktur zu überwachen, indem er Hinweise zu kritischen Entwicklungen erhält. Eine endgültige Entscheidung über die Gefahreneinstufung und Handlung soll jedoch nach wie vor beim menschlichen Operator als Experte liegen.

 

References

[1] Moßgraber, J.; Monari, E.; Reinert, F.; Eckel, S.; Bauer, A.; Emter, T.; Laubenheimer, A. “N.E.S.T. – Network Enabled Surveillance and Tracking”. Future Security – 3rd Security Research Conference Karlsruhe, Germany. 2008.

[2] Mossgraber, J.; Reinert, F.; Vagts, H., "An Architecture for a Task-Oriented Surveillance System: A Service- and Event-Based Approach," Systems (ICONS), 2010 Fifth International Conference on , vol., no., pp.146,151, 11-16 April 2010

[3] Fischer, Y.; Krempel, E.; Birnstill, P.; Unmüßig, G.; Monari, E.; Moßgraber, J.; Schenk, M.; Beyerer, J.: “Privacy-aware Smart Video Surveillance Revisited”. 9th Future Security, Security Research Conference, Berlin, September 16-18, 2014.

[4] Monari, E.; Fischer, Y.; Anneken, M.: “NEST-CrowdControl – Advanced Video-based Crowd Monitoring for Large Public Events”. In Proc. of the 11th Future Security Conference., Berlin, Sept. 2015.

[5] Monari, E.; Bek, S.: “The Crowd Congestion Level – A new Measure for Risk Assessment in Video-Based Crowd Monitoring”. In Proc. of the 2016 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP), Greater Washington, D.C., USA, Dec. 2016.