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KI in der Videoüberwachung

Erhalten Sie wichtige Einblicke in den Anwendungsbereich von KI in der Videoüberwachung und erfahren Sie mehr über viele Anwendungen, Techniken und Vorteile, die KI in der Welt der Videoüberwachung und -analyse ermöglicht hat.

Veröffentlicht

September 19, 2023

KI in der Videoüberwachung

Einführung

Die Rolle der Videoüberwachung

Videoüberwachung bezieht sich auf den Prozess der Verwendung von Videokameras zur Überwachung einer Situation, Szene oder eines Ereignisses. Ein Videoüberwachungssystem besteht aus verschiedenen Komponenten, zu denen Sicherheitskameras, Monitore oder Bildschirme und Sensoren gehören.

Videoüberwachung ist schnell zu einem festen Bestandteil des Geschäftsbetriebs geworden, da sie es Mitarbeitern und Planern ermöglicht, den Überblick über Ereignisse zu behalten, während sie sich entwickeln. Moderne Technologie hat dies ermöglicht in Echtzeit, Dadurch wird sichergestellt, dass die Reaktionszeiten reduziert werden.

Das ist wo AI kommt rein: Sie denken vielleicht über die Funktionen von KI im Bereich der Videoüberwachung nach und wie sie genutzt werden kann, um das zu nutzen, was wir bereits haben. Suchen Sie nicht weiter — denn in diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf die Bedeutung von KI bei der Videoüberwachung, auf ihre Vorteile und Auswirkungen und darauf, wie sie sich im Laufe der Jahre entwickelt hat.

Wie hat sich die Videoüberwachung entwickelt?

Bisher waren Videoüberwachungssysteme physischen Einschränkungen unterworfen, was oft bedeutete, dass das System vor Ort eingerichtet und überwacht werden musste. Dies wurde geändert von Videoüberwachung als Service (VSaaS), ein Cloud-basiertes System, das es Sicherheitsdienstleistern ermöglicht, mehrere Gebäude mithilfe von Kameras, die Videos über das Internet an einen zentralen Cloud-Speicher senden, aus der Ferne zu überwachen.

KI in der Videoüberwachung verstehen

Was ist KI in der Videoüberwachung?

Der Einsatz von KI in der Videoüberwachung konzentriert sich auf bestimmte Softwareprogramme, die auf Geräte geladen werden können. Diese Programme werden dann zur Analyse von Bild, Audio und Video verwendet, um Personen, Fahrzeuge, Objekte, speziell konfiguriertes Verhalten usw. zu identifizieren und zu erkennen.

The increased adoption of AI worldwide signifies a shift in public consciousness towards artificial intelligence (Source: Statista)
Die weit verbreitete Einführung von KI bedeutet einen öffentlichen Bewusstseinswandel (Quelle: Statista)

Die Kernbasis der KI liegt in der Computervision. Computer Vision beschreibt einen algorithmischen Prozess, bei dem ein bestimmtes Objekt im Rahmen eines Flussdiagramms mit Tausenden von Referenzbildern verglichen wird. AI hat die Aufgabe zu entziffern, ob das gegebene Objekt Gemeinsamkeiten mit den Referenzbildern aufweist - Höhe, Farbe, Form usw.

Jüngste Fortschritte

Einer der Hauptvorteile von KI ist, dass sie selbstlernend ist. Das heißt, einmal trainiert, ist sie in der Lage, Analysen schneller, effizienter und mit höherer Genauigkeit durchzuführen.

Eine jüngste Entwicklung im Zusammenhang mit KI, die für Videoanalysen verwendet wird, ist die Einführung der Verhaltensanalyse — einer Form der nicht regelbasierten KI, die vollständig autodidaktisch ist. Dies bedeutet, dass der Benutzer keine anfängliche Programmierung vornehmen muss. Die KI bringt sich selbst bei, Verhaltensmuster von Menschen, Objekten, Fahrzeugen und Ereignissen auf der Grundlage ihrer eigenen Beobachtungen und durch das Abwägen von Merkmalen wie Geschwindigkeit, Farbe usw. zu verstehen.

Ein weiteres bemerkenswertes Feature wäre die Anwendung von KI auf Edge-Geräte, wie es Isarsoft Perception tut, was Ergebnisse wie eine schnellere Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Videostreams ermöglicht.

Edge deployment allows for localized processing and analysis of video streams
Edge-Geräte ermöglichen die lokalisierte Verarbeitung und Analyse von Videostreams

Edge-KI in der Videoanalyse ist eine Möglichkeit, KI-Funktionen auf Edge-Geräten bereitzustellen. Im Gegensatz zu Cloud-Servern ist es dezentralisiert und reduziert die hohe Nutzung von Bandbreiten.

Mit KI wurde die Videoüberwachung in die Business Intelligence katapultiert.

Anwendungen von KI in der Videoüberwachung

Sicherheit und öffentliche Sicherheit

KI-gestützte Videoüberwachung spielt eine große Rolle bei der Gewährleistung besserer Sicherheitsstandards und der öffentlichen Sicherheit. KI-Algorithmen wurden entwickelt, um Videostreams in Echtzeit zu überwachen und so eine erhöhte Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Eine Echtzeitanalyse ermöglicht es dem Personal auch, schnell auf sicherheitskritische Situationen zu reagieren.

KI kann auch verwendet werden für Erkennung von Anomalien Zwecke — das heißt, indem das KI-System trainiert wird, bestimmte Situationen oder Auslöser als Anomalien (abnormales Verhalten) zu erkennen. Dies setzt die Risikominderung fort, indem ein automatisiertes System verwendet wird, um verdächtige Ereignisse wie unbefugten Zugriff, unbeaufsichtigtes Gepäck usw. zu erkennen.

Public Safety is enhanced using AI-driven video surveillance
Die öffentliche Sicherheit wird durch den Einsatz von KI-gesteuerter Videoüberwachung verbessert

Ein weiterer Einsatz von KI zur Verbesserung der Sicherheitsnormen erfolgt durch Verwaltung von Menschenmengen. Faktoren wie Menschendichte, Verweildauer, Geschwindigkeit der erkannten Objekte und Flugbahnkarten können verwendet werden, um den Personenfluss besser zu regulieren und sicherzustellen, dass im Ernstfall Hilfe zur Verfügung steht. Die Überwachung von Menschenmengen hilft bei der Vorbeugung Überbelegung und die daraus resultierenden negativen Auswirkungen — Massenpanik, Diebstahl oder Belästigung, Panik/Gesundheitsvorfälle usw.

KI kann verwendet werden, um die Zuverlässigkeit von Bewegungsalarmen zu erhöhen, indem Potenziale umgangen werden Fehlalarme und unzuverlässige Datenanalyse.

Verkehrsüberwachung und -management

Auszug aus unserem Artikel über KI im Verkehr (Lesen Sie den ganzen Artikel hier):

Verkehrsüberwachung und -analyse in Echtzeit

Diese Kategorie befasst sich mit KI-basierten Methoden, mit denen der Verkehrsfluss in Echtzeit überwacht und analysiert werden kann.

  • Vorhersage des Verkehrsflusses - KI-Modelle können so konzipiert werden, dass sie Analysen von historischen Verkehrsdaten und Verkehrsdaten in Echtzeit durchführen. Dies geschieht, um die Daten zu konsolidieren und sie zu nutzen, um Muster und Trends im Verkehrsfluss zu verstehen. Die prädiktive Analyse wird von Verkehrsplanern verwendet, um zukünftige Bedingungen vorherzusagen, sodass das Personal besser in der Lage ist, mit ihnen effektiv umzugehen, was die Ressourcenzuweisung und die Routenoptimierung angeht, um das Verkehrsaufkommen so gering wie möglich zu haltenVerkehrsstausund die Anpassung der Ampelzeiten.
  • Erkennung und Verwaltung von Vorfällen - AI-betriebene Systeme können verwendet werden, um Verkehrsereignisse wie Unfälle zu identifizieren und zu erkennen, Erkennung von Falschfahrern, Geschwindigkeitsüberschreitung oder Straßenblockaden. Sobald diese Informationen erkannt werden, können sie verwendet werden, um sofort Personal zur Baustelle zu entsenden und eine schnelle Reaktion sicherzustellen. Sie können auch verwendet werden, um ergänzende Maßnahmen wie die Umleitung des Verkehrs aus dem Gebiet zu beschleunigen.
  • Adaptive Ampelsteuerung - Herkömmliche Verkehrssignalsysteme sind so programmiert, dass sie nach festen Fahrplänen arbeiten, was sich in unerwarteten Szenarien als ineffizient erweist und zu einem ineffizienten Verkehrsfluss führt. Adaptive Verkehrssignale werden eingesetzt, um sich an Nachfrageschwankungen anzupassen. Mit diesen Signalen lassen sich Spitzennachfrage erkennen und ihre Zeitpunkte entsprechend anpassen. Dies hilft bei der Optimierung des Verkehrsflusses und reduziert Staus, indem stark befahrenen Straßen Vorrang eingeräumt wird.

So wie KI eingesetzt wird, um Sicherheitsfunktionen wie Anomalieerkennung und Bewegungsalarme zu verstärken und effektiver zu gestalten, gilt das Gleiche auch für Verkehrsfunktionen wie die Kennzeichenerkennung. Die Erkennung von Nummernschildern gibt es schon eine Weile. Sie hat sich von der manuellen Erkennung hin zu zunehmend automatisierten Prozessen entwickelt.

Automatische Nummernschilderkennung (ALPR) ist ein KI-gestütztes Videoanalyseverfahren, bei dem die Nummernschilder erkannter Fahrzeuge automatisch aus einem Videostream entschlüsselt werden.

Intelligente Verkehrssysteme (ITS)

Intelligente Verkehrssysteme sind intelligente Transportmittel, bei denen Verkehrsbedingungen wie Nachfrage, Wetter und Unfälle kontinuierlich überwacht werden.

  • Fahrzeug-zu-Everything Kommunikation (V2X) - Fahrzeug-zu-Everything Kommunikation (V2X) bezieht sich auf die Kommunikation zwischen Fahrzeugen und allen Entitäten, die auf das Fahrzeug einwirken oder von diesem beeinflusst werden können. Dazu gehören die Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation (V2V), die Fahrzeug-Infrastruktur-Kommunikation (V2I), die Fahrzeug-Fußgänger-Kommunikation (V2P) und die Fahrzeug-Netzwerk-Kommunikation (V2N). Diese sind Teil eines Systems, das die Straßenverkehrssicherheit und die Verkehrsbedingungen verbessert. V2X ist eine wichtige Voraussetzung für ITS und bietet mehrere Vorteile, die gleichzeitig bestehen. Dazu gehören ein verbesserter Austausch sicherheitskritischer Informationen, die Fähigkeit der Fahrer, fundiertere Entscheidungen zu treffen, die Optimierung der Leistung eines Transportsystems und ein geringerer Kraftstoffverbrauch.
  • Vernetzte und autonome Fahrzeuge - Vernetzte und autonome Fahrzeuge sind Teil von V2V und beziehen sich auf Fahrzeuge, die Informationen direkt mit Fahrzeugen in der Nähe austauschen. Die geteilten Daten enthalten Informationen über Geschwindigkeit, Position, Beschleunigung und Bremsung. Dies geschieht, um Kollisions- und Stauwarnungen, Routenoptimierung und andere fortschrittliche Anwendungen zu ermöglichen.

Verwaltung des Einzelhandels

Der Einzelhandel bietet ein breites Anwendungsspektrum für die Implementierung von KI. Nehmen wir zum Beispiel ein Bestandsverwaltungssystem, das durch KI reguliert wird. Dies führt nicht nur zu einer höheren Effizienz in Bezug auf Zeit und Ressourcen, sondern kann auch zur Identifizierung und Erkennung von Diebstahl, unbefugtem Zugriff und Verlust verwendet werden.

Einzelhändler können KI nutzen, um verschiedene Aspekte ihres Geschäfts zu verbessern. Einige Beispiele hierfür sind die Schaffung eines personalisierten Kunden- und Einkaufserlebnisses im Geschäft, die Optimierung der Preis- und Werbestrategien auf der Grundlage von Konsum und Nachfrage sowie die Optimierung der Abläufe.

KI kann auch von Einzelhändlern verwendet werden, um Daten zu sammeln, die das Kundenverhalten und Merkmale wie Alter, Demografie, Produktpräferenzen, jeweilige Bedürfnisse und Problembereiche usw. hervorheben. Der Prozess der Erfassung dieser Daten wird als Kundeninformationenund wird zur Durchführung der Kundensegmentierung verwendet.

Was heißt das genau?

Einfach ausgedrückt, ist Kundensegmentierung der Prozess der Segmentierung oder Aufteilung einer Kundendatenbank in Gruppen auf der Grundlage von Alter, Geschlecht, Kaufgewohnheiten usw. Dies ermöglicht eine gezielte Produktplatzierung, die auf die verschiedenen Zielgruppen zugeschnitten ist, sodass Einzelhändler eine bessere Vorstellung davon bekommen, welche Verkaufsstrategien effektiv sind, welche Produkte beliebt sind und wie sie auf eine Weise vermarkten können, die speziell auf die verschiedenen Kundengruppen zugeschnitten ist.

Customer Segmentation
KI vereinfacht den Prozess der Kundensegmentierung im Einzelhandelsmanagement

Kundeninformationen werden wiederum von Einzelhändlern genutzt, um die Kundenerlebnis (CX) beim Einkaufen im Geschäft. Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie KI zur Verbesserung des Kundenerlebnisses beitragen kann: Sie reduziert die Wartezeiten durch effizientes Warteschlangenmanagement, vereinfacht die Navigation innerhalb der Geschäftsräume mithilfe datengestützter Infrastrukturelemente und nutzt intelligente Displays, um Kunden anzulocken und ihnen zu helfen.

Wenn Sie mehr über KI im Einzelhandel erfahren möchten, lesen Sie unseren Artikel dazu!

Stadtplanung und intelligente Städte

Das Kernkonzept intelligenter Städte basiert stark auf datenorientierter Entscheidungsfindung. Eine Stadt besteht in der Regel aus vielen gleichzeitig ablaufenden Systemen — Straßenverkehr, Schienen- und Wasserverkehr, Infrastruktur, Parkmöglichkeiten usw. Um jedes einzelne Zahnrad effektiv zu koordinieren, ist es unerlässlich, Zugang zu konsistenten, zuverlässigen Daten zu haben und diese schnell analysieren zu können.

Mithilfe von KI und maschinellem Lernen können große Datenmengen analysiert und verwendet werden, um zukünftige Ereignisse zu antizipieren.

Die Vorteile einer intelligenten Stadt sind zahlreich, wobei die bemerkenswertesten nachhaltige und intelligente Verkehrsnetze, eine größere Anzahl von begehbaren Räumen, eine verbesserte Infrastruktur, geringere Fahrzeugemissionen, besserer Ressourcenverbrauch usw. sind.

Die Idee hinter intelligenter Stadtplanung besteht darin, Gerechtigkeit für alle Einwohner der betreffenden Stadt zu schaffen und Regierungsbehörden zu ermöglichen, Entscheidungen zu treffen, die umweltfreundlich, nachhaltig und zukunftsorientiert sind.

Intelligente Städte sind derzeit voll im Trend, und zum Glück haben wir noch mehr Lesestoff für Sie. Lesen Sie hier unseren Blogbeitrag über intelligente Städte aus der Perspektive der Videoanalyse!

KI-orientierte Techniken in der Videoüberwachung

Videoanalyse und Echtzeitüberwachung

KI-basierte Systeme ermöglichen die Echtzeitüberwachung von Videodaten und führen Analysefunktionen wie Erkennung, Pfad- und Positionskarten, Geschwindigkeits- und Verweilzeitmessungen sowie Trajektorienkartierung durch. All diese Funktionen verbessern das Verständnis von Videodaten und ermöglichen es dem Personal, sich mit potenziellen Sicherheitsrisiken, sicherheitskritischen Vorfällen und der allgemeinen Verwaltung vertraut zu machen.

Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass große Datenmengen gesammelt und zusammengefasst werden, um relevante Erkenntnisse auf zeiteffiziente und zuverlässige Weise zu gewinnen. Durch die Verwendung von Heatmaps können Benutzer beispielsweise große Datensätze in Form von farbcodierten Karten anzeigen. Dies vereinfacht die Identifizierung relevanter KPIs.

Objekterkennung

Die Objekterkennung ist ein Verfahren, das von Videoanalysesystemen verwendet wird, um, Sie haben es richtig erraten, Objekte zu identifizieren und zu erkennen. Der Einsatz von KI ermöglicht eine Kategorisierung anhand von Anwendungsfällen — zum Beispiel Fahrzeuge (Autos, Lastwagen, Lieferwagen, Fahrräder) und Fußgänger in einem Verkehrsszenario, Personen in einem Fußabdruck-schweres Gelände wie ein Stadion oder ein Einkaufszentrum usw.

Durch die Erkennung von Objekten können Benutzer auf Zahlen wie die Anzahl der Personen und die Anzahl der Menschenmengen zugreifen und die Besonderheiten einer überwachten Situation besser verstehen. Dies ist besonders relevant für geeignete Aktionspläne. Nehmen wir zum Beispiel einen überfüllten Bahnhof. Durch eine konsistente Anzahl der Personen im Gebäude kann das Personal die Belegung, die Spitzenzahlen, den Ressourcenverbrauch und den Personaleinsatz abschätzen.

Gesichtserkennung

Die Gesichtserkennung ist eine KI-orientierte Funktion, mit der demografische Studien in Videofeeds durchgeführt werden können. Details wie Alter und Geschlecht werden abgebildet, um den Nutzern einen Überblick über die Kundengruppen zu geben, die für verschiedene Zwecke relevant sind.

Automatisierte Warnmeldungen

Automatisierte Warnmeldungen können mithilfe von KI in der Videoüberwachung eingerichtet werden, indem sie verwendet wird, um bestimmte oder vordefinierte Kriterien in Videostreams zu identifizieren. Beispielsweise kann eine Person, die gerade läuft oder ein Fahrzeug, das eine rote Ampel überquert, automatisch erkannt werden, woraufhin der Benutzer benachrichtigt wird. Dadurch werden die Sicherheitsmaßnahmen verstärkt und die Prozesse für alle Beteiligten gleichermaßen sicherer und zugänglicher gemacht.

Fallstudien

Wir möchten, dass unsere Leser die Möglichkeit haben, die Nuancen des Einsatzes von KI bei der Videoüberwachung anhand einer Auswahl sorgfältig ausgewählter Fallstudienvideos, die jeweils einen anderen Aspekt und einen anderen Anwendungsfall hervorheben, besser zu verstehen, sei es im Einzelhandel, im Verkehr oder in der allgemeinen Sicherheit.

Fall 1: Einzelhandel

Das obige Video findet in einem Einzelhandelsgeschäft statt. Das Kernziel ist hier eine Funktion der Kundenintelligenz — Bewegungsmuster. Der Grund, warum Einzelhändler die Bewegungsmuster von Kunden messen, besteht darin, Kennzahlen wie die in verschiedenen Bereichen des Ladens verbrachte Zeit, die Belegungsraten zu verschiedenen Tageszeiten und „Hotspots“, also die Bereiche, in denen das meiste Besucheraufkommen herrscht, zu bewerten. Der Zugriff auf diese Erkenntnisse ist von Vorteil, um Kundeninformationen in Echtzeit zu sammeln und diese dann zur Verbesserung des Geschäfts zu nutzen.

Fall 2: Verkehr

Dieses Video befasst sich mit der Messung des Verkehrs an Kreuzungen. Kreuzungen sind interessante architektonische Elemente, die für die regulatorische Sicherheit von entscheidender Bedeutung sind und bei denen es häufig zu starken Staus kommt, wenn das Verkehrsmanagement nicht optimiert wird.

Anhand dieser Fallstudie ist es leicht zu verstehen, wie sich KI-gestützte Videoüberwachung auf Verkehrsanalysen und -messungen auswirkt — und wie sie eingesetzt werden kann, um die Sicherheit und Barrierefreiheit für Pendler, Fahrzeuge und Fußgänger gleichermaßen zu gewährleisten.

Fall 3: Öffentliche Sicherheit

Der letzte Punkt auf dieser Liste: Die öffentliche Sicherheit bleibt in einer Vielzahl von Anwendungsfällen ein Hauptanliegen und ist einer der reichhaltigsten Anwendungsbereiche, wenn es um KI-gestützte Videoüberwachung geht. Dieses Video zeigt eine überfüllte Promenade in Atlantic City.

Durch den Einsatz von KI-gestützter Videoüberwachung können nicht nur ein- und ausgehende Menschenmengen überwacht und reguliert werden, das Personal kann auch Erkenntnisse über Infrastrukturmängel, potenzielle Risikofaktoren und andere KPIs gewinnen, die für die öffentliche Sicherheit unerlässlich sind.

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