Stundenlange Videosichtung, unklare Zugriffswege und schwer auffindbare Sequenzen erschweren die Aufklärung von Vorfällen. KI-basierte Videoanalyse und forensische Suchfunktionen können den relevanten Datenbestand deutlich eingrenzen.

Videoüberwachung wird häufig zur Prävention eingesetzt, dient aber ebenso der Echtzeit-Situationserkennung und der Aufzeichnung von Vorgängen. Die Einsatzgebiete reichen vom Supermarkt bis zur Fertigungshalle, von der Verkehrsüberwachung bis zum Testlabor. Trotz der Vielfalt der heute möglichen Anwendungen kann man dennoch grundsätzlich zwischen einer operativen und einer reaktiven Funktion unterscheiden. Während es bei der operativen Überwachung primär um die Live-Beobachtung und das sofortige Eingreifen geht, steht bei der reaktiven Videosicherheit die nachvollziehbare und manipulationsgeschützte Dokumentation von Ereignissen im Vordergrund. In der Praxis gehen beide Funktionen allerdings ineinander über. Wie operative und reaktive Videosicherheit zusammenspielen und welche Rolle KI-basierte Analysefunktionen und forensische Suche dabei übernehmen, zeigen die folgenden Beispiele.

Der fließende Übergang von operativer zu reaktiver Überwachung lässt sich gut an der Videoüberwachung auf Bahnhöfen aufzeigen. Die Live-Beobachtung des Geschehens auf den Bahnsteigen verfolgt hier einen operativen Zweck. So können die Mitarbeitenden der Leitstelle etwa erkennen, ob eine gefährliche Situation an der Bahnsteigkante entsteht oder eine Auseinandersetzung eskaliert und entsprechende Maßnahmen einleiten. Allerdings ist Live-Überwachung an deutschen Bahnhöfen längst nicht der Regelfall. Ein großer Teil der rund 11.000 Videokameras an 750 Bahnhöfen erfüllt neben der Abschreckung eine reaktive Funktion: Die Aufzeichnungen werden von der Bundespolizei herangezogen, um Straftaten, Unfälle oder andere Vorfälle im Nachhinein zu rekonstruieren und beweissicher zu dokumentieren. In beiden Anwendungsfeldern, der Echtzeitüberwachung wie auch der nachträglichen Aufklärung, hat der Einsatz von KI in den vergangenen Jahren erhebliche Leistungs- und Effizienzsteigerungen ermöglicht. 

Noch in den 2000er Jahren arbeiteten Videoanalysealgorithmen mit regel- und bewegungsbasierten Verfahren, die Veränderungen im Bild anhand vorgegebener Parameter bewerteten – meist Pixelveränderungen – und nur über ein begrenztes Objektverständnis verfügten. Schatten, Regen und tatsächliche Eindringlinge konnten sie daher häufig nicht zuverlässig voneinander unterscheiden, was zu wetter- und beleuchtungsbedingten Fehlalarmen führte. Weitere Fehlerquellen brachte das aufwendige Setup mit sich: Errichter mussten bei der Einrichtung von IP-Kameras mit Videoanalysefunktionen Schwellenwerte für Perspektiven, Objektgrößen und Geschwindigkeiten berücksichtigen. Deshalb waren nicht selten Nachjustierungen erforderlich, während in Leitstellen viele Arbeitsstunden für die Überprüfung von Fehlalarmen anfielen. Die Videoanalysealgorithmen moderner Videokameras werden dagegen vorab per Deep Learning trainiert.Dies hat zu einem enormen qualitativen Schub bei der Objekterkennung und Genauigkeit geführt

Dies hat zu einem enormen qualitativen Schub bei der Objekterkennung und Genauigkeit geführt. Anhand von Millionen von Trainingsdaten lernen die Systeme, wie z. B. ein Auto oder ein Motorrad aussieht. Die so „erlernten“ Objekte werden von den Kameras auch unter wechselnden Umgebungsbedingungen deutlich zuverlässiger erkannt. Diese verbesserte Objektklassifizierung ist der Grund, weshalb KI-Kameras deutlich weniger Fehlalarme auslösen als Kameras mit klassischen Videoanalysefunktionen. Und auch der Aufwand für die Konfiguration und Einstellung vor Ort ist deutlich geringer, weil Errichter nicht länger Pixelgrößen berechnen müssen. Stattdessen definieren sie beim Kamera-Setup Alarmereignisse für den jeweiligen Überwachungsbereich. So lösen Funktionen wie z. B. Liniendetektion einen Alarm aus, wenn eine Person oder ein Pkw eine festgelegte virtuelle Linie überquert. Je nach System- und Aufzeichnungskonzept werden die Videosequenzen markiert oder ereignisbezogen gespeichert, was die forensische Suche erleichtert. Dies entlastet nicht zuletzt das Leitstellenpersonal.  

Die Leistungsfähigkeit KI-basierter Videoanalyse endet jedoch nicht bei der automatisierten Alarmierung: Dieselben Objekt- und Ereignisdaten, die das System bei der Echtzeiterkennung generiert, dienen bei der forensischen Suche auch der nachträglichen Untersuchung eines Vorfalls. Das ist deshalb entscheidend, weil trotz der stark verbesserten Live-Erkennung nicht jedes kritische Ereignis von einem Sicherheitsverantwortlichen beobachtet oder in seiner gesamten Tragweite erkannt wird. Damit vollzieht sich der Wechsel von der operativen zur reaktiven Videosicherheit. In deren Mittelpunkt steht nicht mehr die Frage „Was geschieht gerade?“, sondern: „Was ist tatsächlich geschehen und wie lässt es sich für die Beweisführung dokumentieren?“ 

Die für die Aufklärung zentralen Fragen stellen sich erst im Nachhinein, z. B.: 

• Wann hat eine Person einen bestimmten Bereich betreten? 
• Welchen Weg nahm ein Fahrzeug über das Gelände? 
• Welche Kamera hat den Vorgang erfasst? 
• Welche Sequenzen werden benötigt, um den Ablauf vollständig und nachvollziehbar zu dokumentieren? 

Ein Händler stellt im Zuge einer Bestandskontrolle erhebliche Fehlbestände im Warenlager fest. Eine erste Prüfung der Videoaufzeichnungen bestätigt, dass sich Unbekannte Zutritt zum Lager verschafft haben. Für die genaue Rekonstruktion müssen nun Tatzeitpunkt, Zugangsweg und Bewegungsablauf ermittelt werden. 
Noch vor wenigen Jahren hätten Sicherheitsverantwortliche für die Rekonstruktion dieses Vorfalls viele Stunden in die manuelle Sichtung des Videomaterials investieren müssen. Moderne, KI-basierte Videosicherheitssysteme strukturieren die Aufzeichnungen dagegen bereits bei der Aufnahme anhand der anfallenden Metadaten. Dadurch lassen sich die Videosequenzen gezielt nach Personen, Fahrzeugen, Bewegungsrichtungen oder definierten Ereignissen filtern. Auch die relevanten Szenen in unserem Fallbeispiel werden so in kurzer Zeit gefunden. Tatzeitpunkt, Zugangsweg und Ablauf des Einbruchs lassen sich anhand der Aufnahmen nachverfolgen. Die anschließende Bewertung des rekonstruierten Ablaufs macht zudem Schwachstellen im Sicherheitskonzept sichtbar, darunter eine unzureichend gesicherte Tür und blinde Flecken in der Videoüberwachung. 

Nach der ersten Auswertung und dem manipulationsgeschützten Export werden die relevanten Bildsequenzen an die Polizei und die Versicherung übermittelt. Dieser Vorgang ist ebenso wie die erste Sichtung der Aufzeichnung Teil der sogenannten „Chain of Custody“ (Beweissicherungskette). In diesem Prozess werden Sicherung, Sichtung, Kopien, Exporte und Weitergaben des Videomaterials nachvollziehbar dokumentiert. So lässt sich später prüfen, wer zu welchem Zeitpunkt Zugriff auf die Sequenz hatte und wie sie verarbeitet wurde. 

Denn damit aus Bildern vor Gericht verwertbare Videobeweise werden, muss nicht nur ihre technische Integrität gewährleistet, sondern auch der Zugriff auf die Daten klar geregelt und nachvollziehbar sein. Das bedeutet, dass nicht jeder Mitarbeiter Zugriff auf Livebilder, Aufzeichnungen oder Exportfunktionen haben darf. Professionelle Videosicherheitssysteme verfügen deshalb unter anderem über 

• differenzierte Rollen- und Rechtekonzepte, 
• eine Mehrfaktor-Authentifizierung, 
• eine Protokollierung sämtlicher Zugriffe, Suchvorgänge und Exporte. 

So wird verhindert, dass Aufzeichnungen unbemerkt verändert, unkontrolliert weitergegeben oder ihrem ursprünglichen Zusammenhang entzogen werden – der Händler aus unserem Beispiel hat bereits einiges richtig gemacht: Er ließ die Anlage fachgerecht installieren, die Videoverwaltung manipulationsgeschützt konfigurieren und alle Bearbeitungsschritte von der Sichtung über den Export bis zur Weitergabe dokumentieren. KI-basierte Videoanalyse und forensische Suche haben zudem die schnelle Rekonstruktion des Tathergangs ermöglicht. 
Ob die Videosequenz als Beweismaterial allerdings zulässig ist, hängt nicht nur von der Qualität der Aufnahmen, den technischen Integritätsmaßnahmen und klar geregelten organisatorischen Prozessen ab, sondern auch von der Rechtmäßigkeit der Datenerhebung. 

Es kommt also nicht darauf an, möglichst große Datenbestände möglichst lange vorzuhalten. Entscheidend sind vielmehr schnell auffindbare und nachvollziehbar gesicherte Sequenzen. Die Aufgabe einer professionellen Videosicherheitsarchitektur besteht darin, die Anforderungen an eine nachvollziehbare Beweissicherung mit dem Schutz personenbezogener Daten in Einklang zu bringen. Dazu gehören 

• die konsequente Berücksichtigung der DSGVO (Datenschutzgrundverordnung), 
• klar definierte Aufbewahrungsfristen, 
• automatisierte und geregelte Löschprozesse, 
• ein manipulationsgeschützter Datenexport, 
• eine lückenlose Chain of Custody. 

Zudem stellen sauber dokumentierte Berechtigungskonzepte sicher, dass nur befugte Personen auf die Aufzeichnungen zugreifen können, während die Protokollierung aller Aktivitäten Transparenz und Kontrollierbarkeit herstellt. 
Wird Videomaterial zur Vorfallsaufklärung benötigt, gewährleisten die beschriebenen technischen und organisatorischen Vorkehrungen, dass die betreffende Sequenz rasch gefunden und gesichert wird. Nicht mehr benötigte Aufzeichnungen werden nach den für den Überwachungszweck festgelegten und dokumentierten Speicherfristen automatisiert gelöscht oder überschrieben. Klar ist: Beweissicherheit und Datenschutz stehen nicht im Widerspruch, sondern sind miteinander vereinbar – vorausgesetzt, technische Systeme, organisatorische Abläufe und rechtliche Vorgaben werden bereits bei der Planung des Videosicherheitssystems aufeinander abgestimmt. 

In unserem Portfolio führen wir eine Vielzahl an Produkten und Lösungen, von Kameras und Speicherlösungen bis hin zu Videomanagementsystemen, die neben KI-basierten Videoanalysefunktionen über forensische Suchfunktionen sowie Funktionen für das Management von Zugriffsrechten einschließlich Protokollierung verfügen. Entscheidend ist nicht allein die Leistungsfähigkeit einzelner Komponenten, sondern ihr abgestimmtes Zusammenspiel. Erst wenn Kameras, Analysefunktionen, Aufzeichnung, Videomanagement, Zugriffsrechte und Exportprozesse konsequent aufeinander ausgerichtet sind, entsteht eine Videosicherheitslösung, die im laufenden Betrieb ebenso überzeugt wie bei der nachträglichen Beweissicherung. 

Darum begleiten wir unsere Kunden über die reine Produktauswahl hinaus – von der Analyse der Anforderungen über die herstellerunabhängige Systemplanung bis zur technischen Umsetzung und Inbetriebnahme. So entstehen Videosicherheitslösungen, die bei der Erkennung relevanter Vorfälle unterstützen, die forensische Suche beschleunigen und Videomaterial nachvollziehbar sowie datenschutzkonform sichern. 
 
Sie planen eine neue Videosicherheitslösung oder möchten bestehende Systeme um KI-Analyse und forensische Suchfunktionen erweitern? Unsere Experten unterstützen Sie bei der herstellerunabhängigen Auswahl, Systemplanung und technischen Umsetzung.