Fehlalarm
Fehlalarme in Videoüberwachungssystemen treten auf, wenn das Überwachungssystem fälschlicherweise eine Bedrohung oder ein Ereignis meldet, das tatsächlich nicht eingetreten ist. Dies kann viele Gründe haben. Daher ist es wichtig, solche Fehlalarme zu minimieren, um eine effektive und zuverlässige Sicherheitsüberwachung zu gewährleisten.
Hier sind einige mögliche Ursachen für Falschalarme in der Videoüberwachung:
- Bewegungserkennungsempfindlichkeit: Viele Überwachungssysteme nutzen die Bewegungserkennung, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen. Allerdings kann eine zu hohe Empfindlichkeit zu Fehlalarmen führen, da normale Bewegungen wie die von Pflanzen, Tieren oder vorübergehende Lichtveränderungen als Bedrohung fehlinterpretiert werden.
- Umweltfaktoren: Wetterbedingungen wie Regen, Schnee oder sich schnell ändernde Lichtverhältnisse können zu Fehlalarmen führen. Das System kann Reflexionen, Schatten oder Lichtflimmern als ungewöhnliche Bewegungen interpretieren.
- Tierische Aktivitäten: Tiere, insbesondere kleine Tiere wie Vögel oder Nagetiere, können Bewegungserkennungsalgorithmen auslösen.
- Technische Probleme: Fehlfunktionen oder Defekte an Kameras oder Sensoren können zu Fehlalarmen führen.
- Menschliche Aktivitäten: Manchmal können menschliche Aktivitäten, die nicht als Bedrohung angesehen werden, Fehlalarme auslösen. Dies kann zum Beispiel Mitarbeiter oder Bewohner umfassen, die sich in einem normalen Muster bewegen.
Zur Reduzierung von Falschalarmen gibt es zum Beispiel die AcuSense Technologie von Hikvision. Die Hikvision AcuSense-Technologie zielt darauf ab, Fehlalarme in Videoüberwachungssystemen durch die Integration fortschrittlicher Analysealgorithmen und künstlicher Intelligenz zu reduzieren.
AcuSense analysiert die Form und Bewegung von Objekten vor der Kamera. Es priorisiert menschliche Aktivitäten und unterscheidet sie von anderen Bewegungen wie Tieren, fallenden Blättern oder fliegenden Insekten. Dank fortschrittlicher Algorithmen kann AcuSense wichtige Bewegungen von unnötigen unterscheiden. Darüber hinaus lernt das System, bestimmte Muster zu erkennen und kann so die Zahl der Fehlalarme reduzieren.