Camera’s vaker bestuurd door algoritme

Artikel
24 januari 2018 2 minuten leestijd

Met de ontwikkeling van Video Content Analyse (VCA) worden bewakingscamera’s steeds slimmer. Door het instellen van de juiste parameters en algoritmes kan afwijkend gedrag snel worden opgespoord. Ron Mense, manager bij het Securitas Operations Center (SOC) legt uit hoe dat werkt.  

‘Algoritmes worden steeds vaker gebruikt in camerabewaking’, vertelt Mense. ‘Een algoritme bestaat uit een set van regels die conclusies trekt uit gegevens. ‘In de praktijk betekent het dat we werken met patroonherkenning. We herkennen bepaalde bewegingen en gedragingen en op basis daarvan constateren we afwijkingen. Deze triggeren ons vervolgens om beter te gaan kijken.’

Van A naar B

‘Hoe lang duurt het om van A naar B te rijden? Dat is een concreet voorbeeld van wat we onderzochten op een bedrijventerrein waar we werken met kentekenregistratiecamera’s’, zegt Mense. ‘We keken hoe lang een passant er over doet om van de in- naar de uitgang te rijden en stelden vervolgens met slimme software in dat de camera er melding van maakt als iemand daar langer over doet. Dat betekent natuurlijk niet dat er daadwerkelijk iets aan de hand is, maar de melding kan een trigger zijn om op onderzoek uit te gaan.’

Slimme software

De doorlooptijd om van camera A naar camera B te rijden, wordt ook wel een parameter genoemd. Mense: ‘Variabelen die je kunt karakteriseren en meten in verband met beveiliging noemen we parameters. Zo kunnen we loop- en rijrichtingen instellen, (verboden) zones invoeren en meten hoe lang mensen ergens verblijven. Vervolgens gebruiken we slimme software (VCA) en algoritmes om beelden te analyseren en te toetsen aan vooraf ingestelde zoekcriteria.’

Parameters instellen

Het instellen van parameters kan helpen op het juiste moment in actie te komen waardoor de kans op succes veel groter is dan wanneer je met een reguliere camera inkijkt of een fysieke surveillanceronde doet, zegt Mense. Een mooi voorbeeld vindt hij de manier waarop met parameters en algoritmes ladingdiefstal langs de snelweg wordt tegengegaan. ‘Camera’s houden nauwlettend bij hoe vaak een auto een parkeerhaven oprijdt. Doe je dat drie keer achter elkaar dan bestaat de kans dat er de derde keer een politieauto naast je staat.’

Goed algoritme

Toch zijn er ook haken en ogen aan het werken met algoritmes in beveiliging. Mense: ‘Technisch gezien is er veel mogelijk, maar het ontwikkelen van een goed algoritme is veel werk. Je moet snappen wat je aan het doen bent en de dynamiek van hetgeen je beveiligt goed kennen. Voor objecten waar de omstandigheden nauwelijks veranderen kan de techniek goed uitpakken, maar in een dynamische omgeving loop je het risico dat je voortdurend aan het bijregelen en aan het bijstellen bent.’

‘Je moet blijven toetsen: werkt dit nog wel? Is dit nog wel een juist algoritme? Of weten mensen het ritme te omzeilen? Het is een soort kat en muis spel’, vervolgt hij. ‘Criminelen zoeken uit hoe hun tegenpartij werkt. De ene keer ben je een stap voor, maar dat duurt nooit heel lang. Dan moet je het proces, de procedures en algoritmes opnieuw aanpassen.‘

Rol voor data

Mense ziet het voorlopig nog niet gebeuren dat beveiligingsbedrijven en de politie blind worden aangestuurd door algoritmes. ‘Beveiliging blijft grotendeels mensenwerk. Wel spelen data en algoritmes een belangrijkere rol. ‘In onze meldkamer combineren we databases van verschillende platformen en externe bronnen en werken we met analisten die data bekijken en onderzoeken’, zegt Mense. ‘In Het Nieuwe Beveiligen beveiligen we niet langer op basis van risico’s, maar monitoren en acteren we op afwijkende signalen vanuit realtime data en menselijk gedrag.’