Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD
Im Rahmen des ATHENE-Projekts Secure Identity Management wurde eine Lösung entwickelt, die Gesichtserkennung mit Head-Mounted Displays kombiniert. Sicherheitskräfte erhalten so gezielte Unterstützung im Einsatz – mit mehr relevanten Informationen, weniger Doppelkontrollen und einer deutlichen Entlastung im Entscheidungsprozess.
Die Herausforderung: Sicherheit in Menschenmengen
Großveranstaltungen wie Festivals, Sportereignissen oder auch Grenzkontrollen stellen Sicherheitkräfte vor komplexe Aufgaben. Einerseits muss der Personenfluss schnell und reibungslos organisiert sein, andererseits ist ein hohes Maß an Sicherheit erforderlich. Herkömmliche Methoden stoßen dabei schnell an ihre Grenzen – sie sind zeitaufwendig, personalintensiv und bieten nur eingeschränkte Möglichkeiten zur durchgängigen Echtzeit-Überwachung.
Der Projektansatz: Nahtlose Identifizierung durch Gesichtserkennung
Im Rahmen von ATHENE haben wir uns mit einer innovativen Lösung befasst: Nahtlose Identifizierung im Hochdurchsatz-Crowd-Management. Kernidee ist die Kombination robuster Gesichtserkennung mit Head-Mounted Displays (HMD). Dadurch erhalten Einsatzkräfte in Echtzeit zusätzliche Informationen direkt ins Sichtfeld eingeblendet: Ob eine Person bereits überprüft wurde, ob sie als auffällig gilt oder ob eine Kontrolle nötig ist. Die Aufmerksamkeit wird auf wirklich relevante Fälle gelenkt. So kann die Qualität von Sicherheitskontrollen erhöht werden, ohne den Personenfluss zu stören. Dies ist ein entscheidender Fortschritt für Veranstaltungssicherheit, Grenzsicherheit und Einsatzkräfte im öffentlichen Raum.
Effiziente Gesichtserkennung in Echtzeit
Die Lösung ermöglicht eine skalierbare, unauffällige Identifizierung in mobilen Umgebungen. Markierte Personen – etwa gesuchte oder als risikobehaftet eingestufte Individuen – können sofort erkannt werden. Gleichzeitig registriert das System unbekannte Personen, dokumentiert deren wiederholte Anwesenheit und macht Sicherheitskräfte aktiv darauf aufmerksam. Damit erhalten sie mehr Kontextwissen und können fundierter entscheiden.
Technische Umsetzung: Von der Registrierung bis zur Echtzeit-Analyse
Das zentrale Element ist eine Geischtserkennungsplattform, die es autorisierten Stellen ermöglicht, Bildermaterial offline zu registrieren. Diese Daten werden mit Deep-Learning-basierten Modellen verarbeitet und mit Metadaten wie Name oder ID verknüpft. Im Einsatz erkennt das System Gesichter automatisch, versieht sie mit farbcodierten Markierungen und kann auch unbekannte Personen über Zeiträume hinweg verfolgen. Jede Sichtung wird protokolliert und mit Kontextinformationen angereichert, sodass auffällige Bewegungsmuster sichtbar werden.
Mehr Sicherheit und Effizienz im Einsatz
Die Forschungsergebnisse zeigen, wie Technik gezielt dazu beitragen kann, den Menschen im Einsatz zu unterstützen. Behörden, Sicherheitsdienste und Veranstalter erhalten dank der skalierbaren Identifizierung bessere Informationen, können schneller reagieren und damit Risiken besser einschätzen und Entscheidungen auf einer fundierteren Basis treffen. Das Ergebnis: mehr Sicherheit für die Öffentlichkeit – bei gleichzeitiger Effizienzsteigerung im operativen Einsatz.
