Fraunhofer IPK

Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik

Automatisierungstechnik | ST

InREAKT


Integrierte Hilfe-Reaktionsketten zur Erhöhung der Sicherheit des ÖPNV

Der öffentliche Personennahverkehr ist zentraler Bestandteil der städtischen Infrastruktur. Vorfälle von Gewalt, Sachbeschädigungen und Vandalismus in Bussen und Bahnen sowie an Haltestellen können dazu führen, dass sich Fahrgäste – insbesondere nachts und in Zeiten geringer Frequentierung – unwohl fühlen oder öffentliche Verkehrsmittel sogar ganz meiden. Aber auch Fahrer, Fahrscheinkontrolleure oder Sicherheitskräfte von Verkehrsunternehmen können in kritische Situationen involviert sein.

Da die spezifischen Strukturen und Belange des ÖPNV in jeder Stadt oder Kommune anders gelagert sind, kann auch eine allgemeingültige funktionsfähige Lösung nur abstrakt beschrieben werden. Das Projekt hat deshalb zum Ziel, aus einer allgemeinen Sicht der Gefahrenanalyse generische Methoden zu konzipieren, aus denen sich weitere konkrete bedarfsgerechte Lösungen ableiten lassen. Beispielhaft werden im Projekt aus den generischen Methoden konkrete, auf die Belange des im Projekt kooperierenden Anwenders (Karlsruher Verkehrsbetriebe) zugeschnittene und spezialisierte Versionen abgeleitet und eine realitätsnahe Systemkonfiguration entwickelt und erprobt. Zunächst wird eine, von der technologischen Realisierung entkoppelte, umfassende Untersuchung möglicher Gefahrensituationen durchgeführt sowie eine Zusammenstellung der Wünsche der Fahrgäste und der für die Sicherheit zuständigen Mitarbeiter eines ÖPNV-Betreibers erstellt. Parallel dazu entsteht die Konzeption einer generischen Architektur, die auf Detektionslösungen mit optischen, akustischen sowie mechanischen Sensoren aufbauend die allgemeinen Bedenken der vorangegangenen Untersuchung berücksichtigt.

Das Gesamtkonzept des Forschungsprojekts InREAKT sieht folgende Vorgehensweise vor:

  • Untersuchung des allgemeinen Sicherheitsempfindens, der Sicherheitsbedenken und des Bedarfs an Interventionen sowie der ÖPNV-Betreiber- und Nutzeranforderungen;
  • Konzeption und Spezifikation eines generischen Gesamtkonzepts für die Gefahrendetektion (InREAKT-gGG) und das generische Ereignismanagementsystem (InREAKT-gEMS), sowie Entwicklung und Erprobung exemplarischer Algorithmen;
  • Ableitung und Spezifikation eines Subsystems (InREAKT-SS) aus den gGG und gEMS, das auf die Belange des im Projekt beteiligten Anwenders zugeschnitten ist (Instanzierung bzw. Customizing der gGG und gEMS), sowie Entwicklung und Erprobung konkreter Algorithmen;
  • Konzeption und Spezifikation sowie Entwicklung eines Demonstrators (InREAKT-D), aus einer Untermenge des InREAKT-SS zum exemplarischen Test und zur Evaluierung der Methoden.

Beiträge des Fraunhofer IPK

Das Fraunhofer IPK bringt seine langjährige Erfahrung im Bereich der Mustererkennung und Bewegungsanalyse in das Forschungsvorhaben ein. So werden die aktuellen Datenschutzbestimmungen respektierende Lösungen in folgenden Themenbereichen erarbeitet:

Elemente und Verfahren der optischen Detektion

Im Konzept ist der Einsatz von Tiefen- sowie RGB-Sensoren zur optischen Erfassung, Selektion und Klassifizierung von Szenen in einem festgelegten Überwachungssegment eines Fahrzeugs oder einer Haltestelle vorgesehen.

 

 

Es erfolgt eine Online-Zustandserfassung (ein Metadaten-Zustandsprotokoll) der Aufnahme (ein sog. Bildframe) sowie eine Zustandsanalyse von Folgeframes, bei der nach Ähnlichkeiten mit offline festgelegten Posen, Bewegungsmustern bzw. Szenen gesucht wird.

Aus den Tiefenbild-Daten werden im Projekt insbesondere folgende Informationen gewonnen:

  • Trennung der beweglichen Objekte vom statischen Vordergrund (z.B. zurückgelassene Objekte);
  • Klassifikation von unauffälligen sowie als Aggression/Rangelei aufzufassende Posen;
  • Feststellung der Anzahl von Personen durch Separation (z.B. Menschenansammlungen)
  • Berechnung der Geschwindigkeit mit Hilfe der Bewegungsverfolgung (z.B. Unruhe);
  • Klassifikation einer liegenden Person;
  • Detektion von abrupten Änderungen der Körperpose und Stürzen (z.B. beim Ein- und Ausstiegsbereich).

Die RGB-Daten sind farbige Bilder, die die Erkennung von Konturen und Gestalten gestatten. Dadurch lassen sich charakteristische Merkmale (Featurepoints) bestimmen. Mittels der freien OpenCV SURF-Methode (Speeded-Up Robust Features) wird nach markanten Hell-Dunkel Übergängen im Bild gesucht und diese nach ihrer Intensität und Ausrichtung bewertet [2]. Die Methode eignet sich dazu Objekten effektiv Merkmale zu verleihen, mit deren Hilfe man sie wieder erkennen kann. Auf diese Weise ist es möglich, Objekte, die die Szene betreten, mittels dieser Merkmale zu individualisieren und auf Folgeframes im gleichen Sensorsegment bzw. auf Frames auf den Aufnahmen des benachbarten Sensors zu identifizieren.

Im Projekt werden von der optischen Detektion folgende Grundzustände erfasst und gemeldet:

  • Zurückgelassenes Objekt
  • Aggression/Rangelei
  • Menschenansammlung
  • Rennende Personen/ Unruhe
  • Stürzende Person
  • Liegende Person

Gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung, BMBF im Rahmen der Forschung für die zivile Sicherheit unter der Bekanntmachung „Zivile Sicherheit“