Die Aufklärung von Verbrechen gestaltet sich häufig schwierig, wenn Beweismaterial fehlt oder unkenntlich ist. Auch die schlechte Qualität von Videomaterial aus Überwachungskameras kann Probleme bereiten. Hier will ein Forschungsprojekt der FAU Erlangen-Nürnberg nun Abhilfe schaffen.
Das Projekt der FAU hat zum Ziel, eine technologische Lösung zu entwickeln, um auch undeutliche Kfz-Kennzeichen kenntlich zu machen.
An der Friedrich-Alexander-universität Erlangen-Nürnberg (FAU) wird in den nächsten beiden Jahren an einer technologischen Lösung gearbeitet, um auch undeutliche Kfz-Kennzeichen kenntlich zu machen und so die Multimedia-Forensik zu unterstützen. Die Zusammenarbeit erfolgt mit dem Bundeskriminalamt (BKA) und dem IT-Unternehmen Secunet. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Programms „Forschung für die zivile Sicherheit“ gefördert.
KI-gestützter Ansatz für effizientere Polizeiarbeit
Mit Dr. Christian Riess vom Lehrstuhl für Informatik 1, IT-Sicherheitsinfrastrukturen, und Dr. Jürgen Seiler vom Lehrstuhl für Multimediakommunikation und Signalverarbeitung als Projektleitung, bringt die FAU ihre Kompetenzen auf den Gebieten Künstliche Intelligenz (KI) und Signalverarbeitung ein. Bild- und Videomaterial, das Kfz-Kennzeichen enthält, kann den Ermittlungsbehörden wertvolle Anhaltspunkte liefern. „Doch oft ist es schwierig, überhaupt etwas zu erkennen – entweder aufgrund von Bewegungsunschärfe, ungünstiger Lichtverhältnisse oder suboptimaler Kameratechnik“, erklärt Anatol Maier, der am Lehrstuhl für Informatik 1 promoviert. Weder mit bloßem Auge noch mit herkömmlichen technischen Untersuchungsmethoden lasse sich dies in vielen Fällen das Kennzeichen einwandfrei feststellen. Dies führt in einigen Fällen dazu, dass die Ermittlungen eingestellt werden müssen. Mit dem neuen KI-gestützten Ansatz soll die Polizeiarbeit so effizienter werden. „Durch die verbesserte Signalauswertung und Untersuchung mittels KI wollen wir in Zukunft Spuren auswerten können, die nach dem heutigen Stand der Technik nicht nutzbar sind oder auch ganz übersehen werden“, sagt Maier.
* Susanne Langer arbeitet im Bereich Kommunikation und Presse der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg.
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Stand vom 15.04.2021
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