QTrajectories - 3D-Überwachung von öffentlichen Räumen mit einem Smart-Camera Netz

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In diesem Teilprojekt des aus drei Teilen bestehenden interdisziplinären Forschungsvorhabens sind neue methodische Ansätze und Werkzeuge zur selbstorganisierenden Aufnahmeplanung in großen aus Smart-Cameras bestehenden, ereignisgesteuerten Geosensornetzen zu entwickeln. Durch die automatisierte Aufnahmeplanung wird eine automatisierte Erfassung und Verfolgung von Personenbewegungen in Innenräumen (s. Projektpartner Heipke) ermöglicht. Die so ermittelten Trajektorien werden vom Projektpartner Sester auf Auffälligkeiten hin analysiert, die Ergebnisse können z. B. für die Abwendung von Schadensereignissen genutzt werden. Treten außergewöhnliche Geschehnisse auf, so wird der entsprechende Bereich („hot spot“) gezielt durch mehrere Kameras anvisiert und in drei Dimensionen untersucht. Durch die Verwendung von selbstorganisierenden Smart- Camera Netzen wird zum einen die Anzahl der Kameras bei gleichbleibender Überwachungsqualität gegenüber nicht-intelligenten und nicht-selbstorganisierenden Netzen reduziert, und es kann eine sofortige Auswertung der Bildsequenzen auf den Kameras erfolgen. Das Ziel der selbstorganisierenden Aufnahmeplanung soll durch eine Aufteilung in Teilaspekte erreicht werden, die ihrerseits von lernenden Softwaremodulen, genannt Agenten, erfüllt werden sollen. Es sind Agenten für die Abdeckung des Überwachungsbereichs, die Weitergabe von Trajektorienstücken zu Folge- /Nachbarkameras und zur Mehrperspektivensicht („hot spot“) zu entwickeln. Die Ziele dieser Agenten stehen im Widerspruch zueinander. Diese Konflikte werden durch zu untersuchende Multi-Criteria Decision Making (MCDM) -Algorithmen aufgelöst. Die Aufnahmeplanung zur Trajektoreinbestimmung /-analyse durch konkurrierende Agenten zu bewältigen ist ein besonderes Merkmal der eingesetzten Methoden.