Fliegende Beschützer warnen vor Massenpanik

Projektsteckbrief SiGroViD

Kameradrohnen sollen bei Großveranstaltungen künftig Massenpaniken oder Gefahrensituationen vorhersagen. Mit ihren Drohnen wollen Wissenschaftler der TU Berlin die Sicherung der Veranstaltungen unterstützen.

Drohne
Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen der Technischen Universität Berlin entwickeln Algorithmen für ferngesteuerte Kameradrohnen, die bei Gefahrensituationen auf Großveranstaltungen Alarm schlagen sollen. (Symbolfoto) © Thinkstock/Bestgreenscreen

21 Tote und mehr als 500 Verletzte: Das ist die traurige Bilanz der Duisburger Loveparade im Jahr 2010. Ein überfüllter Zugang zum Veranstaltungsgelände, ein unzureichender Überblick über das Geschehen, mangelnde Koordination und letztlich Fehlentscheidungen der Sicherheitskräfte führten in die Katastrophe. Um kritische Situationen und Paniken bei Massenveranstaltungen rechtzeitig zu erkennen und abwenden zu können, entwickeln Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen der Technischen Universität Berlin Algorithmen für ferngesteuerte Kameradrohnen, die bei Gefahrensituationen Alarm schlagen sollen. Das Bundesforschungsministerium unterstützt das Projekt mit etwa 1,3 Millionen Euro im Rahmen der Fördermaßnahme VIP+.

Der Mensch muss die Entscheidung treffen

„Der Mensch ist in Gefahrensituationen bei Großveranstaltungen unverzichtbar: Er muss die Entscheidungen treffen“, sagt Volker Eiselein, Projektleiter am Fachgebiet für Nachrichtenübertragung der Technischen Universität Berlin. „Modernste Technik kann jedoch dabei helfen, dass Sicherheitskräfte die richtige Entscheidung treffen.“ Eiseleins Team entwickelt daher Algorithmen zur unterstützenden Analyse beispielweise von Konzerten, Fanmeilen oder Sport-Events. Diese Algorithmen werten automatisch Videomaterial aus, das ferngesteuerte Kameradrohnen aufzeichnen.

System schlägt bei körperlichen Auseinandersetzungen Alarm

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Automatische Extraktion von Informationen zu Menschenmengen: Anhand von Bildinformationen können die Algorithmen der TU Berlin die Position von Personengruppen im Bild schätzen. Daraus lassen sich auch die Größe der Gruppe und die Dichte der Menschenmenge ableiten. © TU Berlin

Verdichtet sich die Menschenmenge anders als von Fachleuten erwartet an einem Punkt? Bewegen sich die Menschen plötzlich anders als erwartet? All das soll das System erkennen.

„Uns geht es darum, gefährliche Situationen vorherzusagen, damit das Sicherheitspersonal diese rechtzeitig abwenden kann“, erklärt Eiselein.

Ergänzend soll das System bei körperlichen Auseinandersetzungen Alarm schlagen. Die Wissenschaftler bringen ihren Algorithmen daher bei, Bewegungen in Menschenmengen zu erkennen, die auf gefährdende Situationen hindeuten.

Balance zwischen Gruppenerkennung und Datenschutz wird gewahrt

Die Drohnen richten ihren Blick dabei stets auf das Geschehen als Ganzes.

„Unser System soll alle Gruppenbewegungen gleichzeitig im Auge behalten. Die Privatsphäre von einzelnen Menschen wird durch einen Filter geschützt“, erklärt Eiselein.Dieser lasse sich nur im Ausnahmefall ausschalten, beispielsweise um Straftaten aufzuklären. „Das wird nur im Notfall passieren. Datenschutz hat bei unserer Forschung hohe Priorität“, sagt Eiselein.

Denn das Ziel der Forscher ist klar definiert: Sie wollen gewährleisten, dass alle Menschen bestmöglich geschützt werden – und dabei die Balance zwischen Gruppenerkennung und Datenschutz wahren.

Drohnen ermöglichen bestmöglichen Überblick

Zum Sicherheitskonzept gehört auch, dass die Drohnen Menschen nicht gefährden. Darum müssen sie stets eine bestimmte Flughöhe einhalten und dürfen nicht direkt über der Menschenmenge fliegen.

„Die Drohnen sollen fest am Himmel stehen und aus verschiedenen Perspektiven das Geschehen analysieren“, sagt Eiselein. Dabei haben sie dennoch einen entscheidenden Vorteil gegenüber herkömmlichen, festinstallierten Kameras: „Wir können die Position der Drohnen je nach Bedarf anpassen, um stets den bestmöglichen Überblick zu behalten“, erklärt der Experte.

Im Ergebnis erhalten die Sicherheitskräfte so einen besseren Gesamtüberblick und bessere Analyseergebnisse.

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