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E V I VA
Fluggestütztes Beobachtungs- und Analysesystem für
den Eventschutz und für Krisensituationen mit
V i d e o b a s i e r t e r Ve r h a l t e n s a n a l y s e
Gefördert/finanziert durch das Sicherheitsforschungs- Förderungsprogramm
KIRAS des Bundesministeriums für Verkehr, Innovation und Technologie .
KIRAS Fachtagung
Wien, 2014-10-22
DI Alexander Almer
Projektpartner
2
!
JOANNEUM RESEARCH
!
Frequentis AG
!
AIT Austrian Institute of Technology GmbH
!
Diamond Aircraft Industries
!
Bundesministerium für Landesverteidigung
und Sport
!
Kooperationspartner
!
BM.I
!
Spintower KG
!
SE²Solutions Service & Security GmbH
Inhalte
3
!
Motivation
!
System Überblick
!
Bildanalyse – Ansätze zur Dichte- und
Bewegungsbestimmung
!
Georeferenzierung
!
Verhaltensanalyse von Menschenmengen
!
Geo-Datenmanagement – Geographisch und zeitorientierte
Visualisierung
Motivation - Personenbeobachtung bei
Großveranstaltungen
4
!
Unfälle bei Veranstaltungen fordern jedes Jahr hunderte Leben
!
!
!
!
!
!
!
!
!
!
!
1982 Moskau, Lenin Stadion
1985 Brussels, Heysel Stadion
1989 Sheffield, Hillsborrough Stadion
1992 Munich, Olympic Stadion
1999 Innsbruck, Bergisel Stadion
2000 Denmark, Roskilde Festival
2001 Johannesburg, Ellis Park Stadion
2001 Venezuela, Stierkampfarena
2006 Mina/Mecca, Hajj
2010 Duisburg, Love Parade
u.v.a.
EVIVA Zielsetzungen
5
!
Optimale Unterstützung von Einsatzkräften bei
Veranstaltungen mit großen Menschenansammlungen
!
Großräumige Überwachung von sicherheitskritischen
Bereichen wird verbessert durch:
!
Automatische Erkennung kritischer Situationen auf Basis
von Videodaten
!
Zeit- und raumorientierte Bereitstellung relevanter
Informationen
!
Raumorientierter Zugriff auf alle Sensoren und mobile
Sicherheitskräfte
Entwicklungsschwerpunkte
6
!
Computergestützte Analyse von Menschenmengen zum Erkennen
kritischer Situationen bevor Probleme entstehen
!
Menschendruck - Indikatoren für gefährliche Situationen [1]
Position
Menschendruck
Zeit
Menschendichte
Bewegung von Personen
!
Dichte und Bewegungsabschätzung via Methoden der Computer Vision
!
Georeferenzierung der gewonnenen Informationen für Verhaltensanalyse
!
Innovative Lösung eines Kontrollzentrums è NRT COP
1.  D. Helbing, A. Johansson, and H.Z. Al-Abideen. Dynamics of crowd disasters: An empirical study. Physical Review E, 75:046109, 2007.
Entwicklungsschwerpunkte
7
!
Computergestützte Analyse von Menschenmengen zum Erkennen
kritischer Situationen bevor Probleme entstehen
!
Menschendruck - Indikatoren für gefährliche Situationen [1]
!
Dichte und Bewegungsabschätzung via Methoden der Computer Vision
!
Georeferenzierung der gewonnenen Informationen für Verhaltensanalyse
!
Innovative Lösung eines Kontrollzentrums è NRT COP
1.  D. Helbing, A. Johansson, and H.Z. Al-Abideen. Dynamics of crowd disasters: An empirical study. Physical Review E, 75:046109, 2007.
Systemüberblick
Datenfluss
9
Video Analyse
Video- und
Meta-Daten
GeoReferenzierung
Druck
Dichte
OrthoFoto
Bewegung
Verhaltensanalyse
Klassifikation
der Situation
Koordinatenbestimmung
Kontrollraum
10
Donauinselfest 2012
Lernprozess zur Dichteabschätzung
Überblick
11
Trainingsbild
Feature Map
Annotationen
Gewichtungsvektor
GT Druck
Dichteabschätzung
[Lempitsky and
Zisserman, 2010]
Bestimmung der Personenbewegung
12
!
Berechnung des optischen Flusses zw. benachbarten Videobildern
!
Gelöst mit einer auf totaler Variation basierenden Methode [1] mit einer
globalen Optimierung:
​min┬ ⁠∫Ω↑▒λ |​↓ −​↓ ()|+||  1.  Zach, C., Pock, T., Bischof, H.: A duality based approach for realtime tv-l1 optical flow. In: Pattern Recognition (Proc. DAGM),
Heidelberg, Germany (2007) 214-223
13
Ergebnisvideo zur Dichte- und
Bewegungsbestimmung
Evaluierung - Genauigkeit der
Personenanzahlbestimmung
14
!
Mittlerer Fehler der Anzahl bei 4% bzw. 9%
Lakeside
Trainieren
TikL1nov
Tikhonov
Testen
TikL1nov
Tikhonov
Objekt Detektor
4.7 (1.8%)
4.7 (1.8%)
13.3 (4.8%)
10.6 (3.8%)
Dense SIFTS
7.0 (2.7%)
6.7 (2.5%)
11.2 (4.0%)
11.1 (4.0%)
beide
4.5 (1.7%)
4.4 (1.7%)
10.8 (3.9%)
10.0 (3.6%)
Donauinsel
Trainieren
TikL1nov
Tikhonov
Testen
TikL1nov
Tikhonov
Objekt Detektor
7.1 (5.3%)
7.0 (5.2%)
12.7 (9.0%)
10.0 (7.1%)
Dense SIFTS
7.0 (5.2%)
10.3 (7.7%)
15.9 (11.3%)
18.0 (12.8%)
beide
7.1 (5.3%)
5.6 (4.2%)
11.9 (8.4%)
12.1 (8.6%)
Georeferenzierung
15
Dichte- und Bewegung in Bildgeometrie
WGS84 UTM 33 North
Georeferenzierung
16
!
Projektion des Bildes auf die Erdoberfläche
!
Direkte Georeferenzierung mit kalibrierter Kamera und
bekannten Positions-/Orientierungsdaten
!
Digitales Geländemodell
!
Resultate in
!
Dichte in [Personen/m2]
!
Bewegung in [m/s] (Differenz zwischen Objekt und
Kamerabewegung)
Analyse von Personenverhalten
!
Berechnung des “Massendrucks” basierend auf Videoanalysen
!
Ermöglicht die Identifikation von Warnsignalen bei kritischen Bereichen
!
!
Erkennung von Bewegungsmustern in stop-and-go Wellen
!
Laufend als Übergang in Turbulenzen innerhalb von Menschenmengen
Weiterleitung der indentifizierten kritischen Bereiche
Video-Input
Verhaltensanalyse der Menschenmengen
Kontrollzentrum
17
Kritische Situationen in Menschenmassen
18
Versuche mit Personengruppen
!
Ziel: Verstehen des Mengenverhaltens
Finden von Parametern zur Klassifikation
!
Szenarien für ausgewählte Situationen mit unterschiedlichen
!
!
!
!
Dichten
Geschwindigkeiten
Engstellen
Bewegungsrichtungen
19
Beispielexperiment
Normal
Flucht
1 Ausgang - Breite 1,6m
20
Ergebnis
Normal
Dauer:
Fluss:
50
1,85
s
[Pers./m/s]
Flucht
Dauer:
Fluss:
31
3,03
s
[Pers./m/s]
38 % schneller
64 % höhere Flussrate
21
Beispiele für Dichte und Druck in
Menschenmengen
Normal
Dichte:
Variance:
Druck:
Dicht
< 2 Personen/m2
sehr niedrig
sehr niedrig
nieder
Dichte:
Variance:
Druck:
Turbulent / Kritisch
< 4 Personen/m2
niedrig
niedrig
Dichte:
Variance:
Druck:
> 4 Personen/m2
hoch
hoch (> 0,02 /s2)
hoch
Risikopotential
22
Berechnung des auftretenden Druck
Georeferenzierte
Video Analyseergebnisse
Druck
Druckbestimmung
[1]
Klassifikation
Lokale
Dichte
„Druck“
Beschleunigung
Geschwindigkeitsvarianz
1.  Helbing, Dirk, Anders Johansson, and Habib Al-Abideen. “Dynamics of Crowd Disasters: An Empirical Study.” Physical Review E 75, no. 4
(April 2007).
20.10.14
23
Verbindung zum Einsatzzentrum
!
!
Weiterleitung identifizierter kritischer Bereiche an an den
Kontrollraum
!
Position mit Georeferenz und Durchmesser der relevanten Fläche
!
Parameter Informationen zur kritischen Situation
(Dichte, Druck, Beschleunigungswerte)
!
Videobild bei Grenzwertüberschreitung
aus dem Videostream entnommen
Nutzung des CAP –
Common Alerting Protocol
!
XML-basiertes Datenformat zum Austausch
von Meldungen im Krisenfall
24
Einsatzzentrum - Überblick
25
Geo- und zeitorientierte Visualisierung von
Informationen zur optimierten Situationsanalyse
!
Interaktive Karte fokussiert auf den Eventbereich
!
Event spezifische Karten und Raster
!
Information zusätzlicher Sensoren
!
Georeferenzierte Alarmmeldungen aus der
Videoanalyse
!
Integration von mobilem Sicherheitspersonal
Dissemination
26
!
SECURITY Messe Essen 2012
!
Pressefrühstück Frequentis 2013
!
Projekt-Video
!
Papers
Vielen Dank für die Aufmerksamkeit
DI Alexander Almer
Fernerkundung und Geoinformation
alexander.almer@joanneum.at
JOANNEUM RESEARCH
Forschungsgesellschaft mbH
Institut für Informations- und
Kommunikationstechnologien
www.joanneum.at/digital
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Sport
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