Edge und Embedded AI in der Smart City


So lief es bisher

Schwierige Umsetzbarkeit von Bild- und Videoverarbeitung im öffentlichen Raum

Die Videoverarbeitung im öffentlichen Raum in Deutschland ist ein Thema von hoher gesellschaftlicher Relevanz. Denn gerade mit Blick auf die vernetzte Smart City der Zukunft wird auch die Auswertung von Bild- und Videodaten im öffentlichen Raum weiter an Bedeutung gewinnen. Gleichzeitig wirft diese Entwicklung eine Vielzahl von ethischen, rechtlichen und technologischen Fragen auf. Während die Videoaufzeichnung in öffentlichen Bereichen oft als Mittel zur Verbesserung der Sicherheit betrachtet wird, steht sie dem Datenschutz und dem Schutz der Privatsphäre seitens der Bürgerinnen und Bürger oft gegenüber.

Bild- und Videoverarbeitung im öffentlichen Bereich ist auf Basis von Datenschutz und sonstigen regulatorischen Anforderungen nur sehr schwer umsetzbar. Denn viele KI-Anwendungen und Kamerasysteme beinhalten eine Cloud-Komponente. Sie speichern die Bilddaten ab, noch bevor die gewünschten Informationen und Erkenntnisse aus dem Bildmaterial extrahiert werden konnten. Bundesdatenschutzgesetz und Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union setzen vor den Einsatz von Kamerasystemen im öffentlichen Raum hohe Hürden. Es besteht prinzipiell immer die Notwendigkeit eines ausgewogenen Ansatzes, der die Sicherheitsbedürfnisse der Öffentlichkeit adressiert und gleichzeitig wertvolle Daten für Smart Cities bereitstellt. Und dies alles, ohne die individuellen Grundrechte und Freiheiten zu gefährden.

Kameradaten sind in diversen Szenarien hilfreich, um das urbane Leben zu verbessern. Dies betrifft zum Beispiel die Überwachung kriminalitätsbelasteter und gefährlicher Orte, die Optimierung des Verkehrsflusses, das Parkraummanagement sowie die Müll- und Umweltüberwachung. Ziel ist daher der datenschutzrechtskonforme Einsatz von entsprechend konzipierten Kamerasystemen.

Die Rolle der KI

Mit immer besserer und vor allem leistungsoptimierter Hardware sowie performanteren Computer-Vision-Modellen eröffnen sich viele neue Architektur- und Umsetzungsmöglichkeiten. Ein Computer-Vision-Modell ist eine KI, die darauf trainiert ist, visuelle Informationen auf Bildern oder Videos zu erkennen und zu interpretieren. Es verwendet komplexe Algorithmen und neuronale Netzwerke, um Merkmale wie Objekte, Muster und Bewegungen zuverlässig zu erkennen.

Die daraus resultierenden Umsetzungs- und Implementierungsmöglichkeiten reichen von Cloud- und Datacentern bis hin zu Edge- und Embedded-Systemen. Sie können je nach Bedarf verwendet werden. Dabei überwiegen insbesondere die Vorteile von Edge-AI- und Embedded-AI-Systemen, wenn es darum geht, Echtzeitdaten möglichst nah an (Edge) oder sogar direkt in der aufzeichnenden Hardware (Embedded) zu verarbeiten.

Edge-KI bezeichnet den Einsatz von KI auf lokalen Geräten oder in lokalen Netzwerken, nahe den Datenquellen beziehungsweise der Hardware. Embedded AI bezieht sich auf die Integration von KI in die Hardware. Dies ermöglicht intelligente Entscheidungen direkt vor Ort, ohne externe Verbindungen.

Auf diese Weise können Latenzen minimiert werden. Zudem entfällt durch die lokale Verarbeitung das Übertragungsrisiko der Daten in Netzwerken beziehungsweise in Richtung Cloud. Die Edge- und Embedded-Varianten bieten insgesamt den größten Datenschutzaspekt, sie sind kostengünstig und schnell zu implementieren.

So läuft es jetzt

Von der Überwachung der Sicherheit kritischer Infrastrukturen über die Optimierung des Verkehrsflusses bis hin zur Umweltanalyse

Eine DSGVO-konforme Lösung besteht aus einer Kamera in Verbindung mit einer entsprechenden KI-Hardware für die Prozessierung des Videomaterials. Dabei hat adesso in Zusammenarbeit mit namhaften Partnern im Bereich intelligenter Kamerasysteme und intelligenter Bildverarbeitung ein Produkt entwickelt, das alle Kriterien für eine datenschutzrechtskonforme Implementierung und Verarbeitung der Daten in öffentlichen Räumen erfüllt.

Eine Weitwinkelkamera, bestehend aus sechs Kameras, bildet die Hardware, auf der KI-Anwendungen lauffähig sind. Das Resultat ist, dass der aufgezeichnete Videostream innerhalb des Gerätes in Echtzeit verarbeitet werden kann. Eine externe Datenspeicherung ist nicht notwendig. Eine anlasslose Speicherung personenbezogener Daten wird insgesamt ausgeschlossen, da die KI nur Zugriff auf den momentanen Videostream hat und alle angezeigten Frames automatisch löscht.

Die KI-Anwendungen können sehr kundenspezifisch und individuell mit unterschiedlicher Zielvorstellung aufgesetzt werden. Die Einsatzszenarien reichen von Sicherheitsüberwachung bei kritischen Infrastrukturen über Verkehrsflussoptimierung bis hin zu Umfeldanalyse. Mittels des Systems gewonnene Daten können dann wiederum in anonymisierter Form der Bewirtschaftung des öffentlichen Raums zugutekommen.


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