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TU Berlin

Inhalt des Dokuments

NOST - iFore

Projektdaten
Name
Crowd-geeignete Personenrückverfolgung
Gefördert durch
Bundesministerium für Wirstchaft und Energie (BMWi)
Projektdauer
01.04.2015 - 30.09.2016
Projektart
Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)

Abstract

In dem Projekt "Intelligente Forensik/Personenrückverfolgung in Videoarchiven", Kurzbezeichnung "iFore", soll der Prototyp einer Hardware-Software-Lösung zur schnellen und effizienten Auswertung von Video-Aufzeichnungen in Fahrzeugen des ÖPNV erarbeitet werden.
 
Dazu sollen markierte Personen automatisch durch ein Fahrzeug verfolgt und in weiteren Archivaufnahmen wieder gefunden werden können. Dabei ist es nicht nur notwendig ein robustes Trackingverfahren zu implementieren, sondern auch automatisiert geeignete Aufnahmen zur Wiedererkennung zu extrahieren. Die für das Tracking und die Wiedererkennung verwendeten Merkmale werden mithilfe von Deep Learning Methoden erlernt und ausgewertet. Dadurch ist die gesamte Verarbeitungskette optimal aufeinander abgestimmt und an die spezifischen Eigenschaften des Videomaterials angepasst. Weiterhin wird untersucht inwiefern sich Deep Learning Verfahren eignen um die Auflösung repräsentativer Einzelaufnahmen (Super-resolution) zu verbessern.
 
Für den Einsatz der zu entwickelten Technologie im ÖPNV-Szenario wird eine dedizierte Untersuchung des Daten- und Persönlichkeitsschutzes vorgenommen. Da das Verfahren weitestgehend automatisiert abläuft, wird erwartet das sich die visuelle Inspektion der Aufzeichnungen auf ein Minimum reduziert, wodurch die datenschutzrechtliche Situation wesentlich verbessert wird.

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