Forensische Videoanalyse in modernen Ermittlungen
Forensische Videoanalyse ist die Schnittstelle zwischen rechnergestützten Methoden und Ermittlungspraktiken. Sie wandelt aufgezeichnetes Video in strukturierte Beweismittel um, um die Beweiserhebung und die Fallbearbeitung effizienter zu gestalten. Forensische Teams stehen vor Tausenden von Stunden Filmmaterial aus CCTV-, Körperkameras und mobilen Quellen und benötigen Werkzeuge, die das Relevante herausfiltern und hervorheben. Außerdem können KI- und Deep-Learning-Modelle dieses Volumen schnell verarbeiten, wodurch die manuelle Sichtung reduziert und Teams bei der Konzentration auf Hinweise unterstützt werden.
Zunächst automatisiert dieser Ansatz die Erkennung von sich bewegenden Objekten, Gesichtern und Kennzeichen. Anschließend erzeugt er Metadaten, die Ermittlern die Suche nach Zeitstempel, Ort oder Objektklasse erleichtern. Zum Beispiel ergab eine aktuelle Umfrage, dass digitale Beweismittel in etwa 90 % der Strafverfahren eine Rolle spielen, sodass Behörden auf automatisierte Workflows angewiesen sind, um mit dem Umfang umzugehen. Außerdem bewerten zwei Drittel der Führungskräfte bei Strafverfolgungsbehörden inzwischen digitale Beweise höher als DNA, was die Investitionen in Systeme erklärt, die Videodaten in gerichtsverwertbare Beweismittel umwandeln können (Proven Data).
Forensische Ermittler wenden KI an, um Ereignisse zu kennzeichnen, und nutzen dann Suchwerkzeuge, um relevante Clips zu finden. Außerdem hilft dies bei videoforensischen Aufgaben wie Echtheitsprüfungen und Manipulationsnachweis. Beispielsweise hebt Interpol die Echtheitsverifikation als einen wichtigen Schritt angesichts der Risiken manipulierter Medien hervor (Interpol-Bericht). Darüber hinaus verkürzen Analysen die Zeit, einen Verdächtigen über mehrere Kameras hinweg zu lokalisieren, und beschleunigen somit Fallabläufe. Visionplatform.ai unterstützt Organisationen, indem vorhandene CCTV-Anlagen in ein funktionsfähiges Sensornetzwerk verwandelt werden, so dass Teams Daten und Modelle vor Ort behalten und sich an die Vorgaben des EU AI Act anpassen können. Außerdem finden Teams auf der Website mehr zu maßgeschneiderter Personenerkennung und operativen Anwendungsfällen in der Ressource Personenerkennung an Flughäfen.
Schließlich verbinden forensische Suchtechniken schnelles Indexieren mit klaren Prüfpfaden. Außerdem unterstützt das die Zulässigkeit, wenn es mit soliden Chain-of-Custody-Praktiken kombiniert wird. Da Videobeweise oft Zeugenaussagen untermauern, macht die Verwendung eines strukturierten forensischen Workflows Ermittler effizienter, während verfahrensrechtliche Schutzmaßnahmen gewahrt bleiben.
Forensische Suche-Integration mit Videoüberwachungssystemen
Die Integration forensischer Suche in Videoüberwachungsnetzwerke verwandelt passive Kameras in aktive Untersuchungssensoren. Zunächst verbindet die Integration VMS-Videoquellen mit Indexierungsengines, die Frames, Tags und Zeitstempel extrahieren. Dann wandeln Dateningestitionsmodule aufgezeichnetes Video in durchsuchbare Einträge um und bewahren dabei Chain-of-Custody-Protokolle. Außerdem umfasst eine typische Architektur sicheren Speicher, einen Suchindex und eine Schnittstelle, die es Benutzern ermöglicht, ein Suchgebiet zu zeichnen oder einen Filter vorab zu definieren, um die Analyse zu fokussieren.
Die Systemarchitektur beruht auf drei Schichten. Zuerst erfasst der Edge-Capture RTSP-/ONVIF-Streams von vorhandenen Kameras und nimmt Streaming-Video auf. Als Nächstes generiert die Indexierungsschicht Metadaten und Thumbnails für jedes Ereignis. Schließlich speichert der sichere Speicher Beweismittel und Prüfprotokolle. Außerdem ermöglicht die Integration mit einem VMS oder die Nutzung eines offenen Plattformansatzes Ermittlern, Zugangskontrollereignisse mit Video zu korrelieren und so Untersuchungen zu beschleunigen. Für Teams, die Milestone oder ähnliche VMS-Lösungen verwenden, unterstützt Visionplatform.ai die VMS-Integration und hält Modelle lokal, um das Risiko eines Datenexports zu verringern.
Echtzeitwarnungen sind entscheidend. Beispielsweise kann eine Warnung ausgelöst werden, wenn ein Kennzeichen in einem Interessengebiet erscheint, sodass Teams sofort reagieren können. Außerdem unterstützt die forensische Suche rückwirkende Recherchen über mehrere Kameras hinweg, um Zeitlinien zu rekonstruieren. Ermittler können das Suchwerkzeug nutzen, um Suchkriterien wie Objekttyp, Zeitstempel und Kamerastandort zu kombinieren. Außerdem erleichtern Partnerintegrationen mit Kameraherstellern und Systemen wie Axis Communications und Genetec die Erweiterung der Abdeckung, ohne Geräte ersetzen zu müssen. Erfahren Sie, wie ANPR/LPR in Flughafen-Kontexten funktioniert, mit einem internen Leitfaden zu ANPR/LPR an Flughäfen.
Abschließend erhalten sichere Ingestion und Indexierung die Beweisintegrität. Außerdem können Teams jede Abfrage nachvollziehen und damit zeigen, wie ein Clip gefunden wurde und wer darauf zugegriffen hat. Diese Kombination aus schneller Suche und Rückverfolgbarkeit macht die forensische Suche zu einem leistungsstarken Werkzeug für die moderne Polizei und hilft Ermittlern, Tausende von Stunden aufgezeichneten Videomaterials effizient zu verwalten.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Erweiterte forensische Suchfilter und Metadaten für granulare Analysen
Erweiterte forensische Suche führt granulare Kontrollen ein, damit Ermittler genau den Clip finden, den sie benötigen. Zuerst ermöglichen benutzerdefinierte Suchfilter Teams, Ergebnisse nach Zeitstempel, Kamera oder Objektklasse einzuschränken. Außerdem können spezifischere Suchfilter Fahrzeugtyp, Teile von Kennzeichen oder ein bestimmtes Objekt enthalten. Das reduziert Rauschen und hilft Teams, sich schnell auf wahrscheinliche Spuren zu konzentrieren. Beispielsweise entstehen durch die Generierung von Metadaten für jedes Frame durchsuchbare Tags, sodass Ermittler ohne das Ansehen von Stunden an Filmmaterial direkt zu relevanten Momenten springen können.
Metadaten spielen eine zentrale Rolle. Außerdem können Metadaten Kamera-ID, GPS-Standort und Objektbegrenzungsrahmen erfassen. Dann nutzen Suchmaschinen diese Metadaten, um Kandidatenclips zu bewerten und zu clustern. Zum Beispiel können Ermittler nach „rotem Fahrzeug“ suchen und die Ergebnisse anhand von Fahrzeugtyp- oder Farbinformationen verfeinern. Außerdem beschleunigen Thumbnail-Vorschauen die Validierung, indem sie Benutzern erlauben, Clips in Sekunden visuell zu bestätigen. Dieser Ansatz reduziert die Zeit für manuelle Sichtungen und verbessert die Genauigkeit bei der Beweiserhebung und der Rekonstruktion von Zeitlinien.
Anpassbare Filter helfen ebenfalls. So können Teams ein Interessengebiet innerhalb eines Frames vorab definieren, indem sie einen Suchbereich zeichnen, um irrelevante Bewegungen auszuschließen. Außerdem können Systeme einen Filter nur auf bewegte Objekte anwenden, wodurch stationäres Durcheinander aus den Ergebnissen entfernt wird. Forensische Suchfunktionen können darüber hinaus Konfidenzschwellen anwenden, sodass Erkennungen mit geringer Zuverlässigkeit aus den primären Suchergebnissen ausgeschlossen werden, es sei denn, sie werden angefordert. Diese Art granulare Analytik hilft Ermittlern, Tausende von Stunden Filmmaterial zu durchforsten und gleichzeitig die gerichtliche Verteidigungsfähigkeit zu erhalten.
Praktische Werkzeuge unterstützen operative Arbeitsabläufe. Außerdem erzeugt die Kombination von Suchfiltern mit Fallmanagementsystemen eine Prüfkette vom Auffinden des Videos bis zur Einreichung als Beweismittel. Der Ansatz von Visionplatform.ai unterstützt On-Premise-Modellanpassungen, sodass die von Ihnen erzeugten Metadaten die standortspezifischen Anforderungen widerspiegeln. Falls Teams flughafenspezifische Lösungen benötigen, können sie die zielgerichteten Seiten wie Forensische Durchsuchungen in Flughäfen konsultieren, um angewandte Beispiele zu sehen.
Einsatz von Videoanalyse und Suchfunktionen für Personen- oder Fahrzeugerkennung
Personen- oder Fahrzeugerkennung ist ein Grundpfeiler moderner Ermittlungen. Zuerst umfassen Erkennungsmethoden Gesichtserkennung, Kennzeichenerkennung sowie Gang- oder Silhouettenanalyse. Außerdem extrahieren Kennzeichen- und ANPR/LPR-Module textliche Kennzeichenbilder, was hilft, Fahrzeuge – sofern zulässig – mit Zulassungsdaten abzugleichen. Dann konsolidieren Systeme Erkennungen über mehrere Streams, sodass ein Verdächtiger vom Eintritt bis zum Verlassen verfolgt werden kann. Diese Konsolidierung spart Stunden manueller Gegenüberstellungen.
Suchfunktionen priorisieren und konsolidieren Ergebnisse nach Relevanz, sodass Ermittler zuerst die vielversprechendsten Treffer sehen. Zum Beispiel liefert eine Suche nach einem bestimmten Kennzeichen priorisierte Clips, die Zeichenfolgen und Konfidenzwerte des Kennzeichens abgleichen. Außerdem gruppieren Suchen mit Gesichtstreffern ähnliche Vorschaubilder und liefern Ähnlichkeitswerte. Diese Rangfolge erlaubt Teams, Hinweise schnell zu bestätigen oder auszuschließen und so die Reaktionszeiten zu verkürzen.
Typische Arbeitsabläufe sind unkompliziert. Zuerst legt ein Bediener Suchkriterien wie Zeitbereich, Objekttyp und Interessengebiet fest. Als Nächstes liefert das forensische Suchwerkzeug eine Reihe von Vorschaubildern, die nach Trefferqualität sortiert sind. Dann erweitert der Ermittler hochpriorisierte Vorschaubilder zur Szenenrekonstruktion und zum Aufbau einer Zeitlinie. Außerdem können Ermittler mehrere Ereignisse derselben Person oder desselben Fahrzeugs verknüpfen, um eine kontinuierliche Spur zu erstellen. Diese Methode hilft bei der Verfolgung von Verdächtigen, der Korrelation von Zeugenaussagen und der Rekonstruktion von Tatorten.
Automatisierte Aggregationen unterstützen die Zusammenarbeit. Außerdem können Suchergebnisse mit sicheren Prüfprotokollen für den Gerichtssaal exportiert werden. Visionplatform.ai unterstützt Integrationen, die strukturierte Ereignisse an BI- oder Sicherheitsysteme streamen, und ermöglicht so, dass Kameras als Sensoren für operative Dashboards fungieren. Für Flughafeneinsätze können Teams Personenerkennung, ANPR/LPR und PSA-Prüfungen kombinieren, um ein umfassendes Lagebild zu erhalten: Personenerkennung und ANPR/LPR.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Skalierbare KI-gestützte Analytik zur Beschleunigung von Ermittlungen und Verfeinerung von Suchergebnissen
Skalierbare Architekturen ermöglichen es Organisationen, viele Videostreams zu verarbeiten und gleichzeitig die Latenz gering zu halten. Zuerst reduziert Edge-basierte Verarbeitung die Bandbreite, indem Modelle nahe an den Kameras ausgeführt werden. Als Nächstes erlauben Cloud-basierte Optionen elastisches Skalieren, wenn Tausende von Stunden für eine Tiefensichtung im Batch verarbeitet werden müssen. Außerdem bieten hybride Setups eine Balance, bei der unmittelbare Erkennungen vor Ort laufen und umfangreiches Modelltraining in kontrollierten Umgebungen stattfindet. Diese Flexibilität hilft Teams, von wenigen Streams zu unternehmensweiten Deployments zu skalieren.
KI-gestützte Analysen beschleunigen Ermittlungen durch die Automatisierung von Objekterkennung, Anomaliewarnungen und Ereigniskorrelation. Zum Beispiel kann ein System verdächtige Aktivitäten markieren und dann ein Ereignis generieren, das von Fallteams durchsuchbar ist. Außerdem verfeinern Optimierungstechniken wie Konfidenzbewertung und Szenenähnlichkeit die Suchergebnisse, sodass Ermittler höherwertige Kandidaten erhalten. Das reduziert die Zeit, die für wenig aussagekräftige Clips aufgewendet wird, und ermöglicht Analysten, priorisiert hochwertige Beweise zu prüfen.
Architektonische Entscheidungen sind wichtig. Ein Edge-First-Design wahrt außerdem die Datenresidenz und unterstützt Anforderungen des EU AI Act. Gleichzeitig verbessert serverseitige Indexierung die standortweiten Suchen über mehrere Kameras. Forensische Suchfunktionen kombinieren beide Ansätze, sodass Teams Live-Incident-Detection und rückwirkende Analysen durchführen können. Außerdem können Systeme Vorschaubilder und Metadaten vorab berechnen, um interaktives Abspielen auch für Tausende von Stunden Filmmaterial nahezu sofort verfügbar zu machen.
Fallabläufe profitieren von Automatisierung. Außerdem integrieren durchsuchbare Ereignisse sich in das Fallmanagement, sodass Beweismittel mit minimalem Aufwand von der Erkennung zur Chain-of-Custody übergehen. Visionplatform.ai bietet eine skalierbare, intuitive Plattform, die Modelle lokal hält, sodass Organisationen Modelle an ihren eigenen Aufzeichnungen verfeinern können, um Fehlalarme zu reduzieren. Außerdem vereinfachen Partnerintegrationen die Verbindung zu anderen Sicherheitssystemen und gewährleisten, dass Daten dorthin fließen, wo sie benötigt werden, ohne Vendor-Lock-in. Erfahren Sie mehr über Fahrzeugerkennung und -klassifizierung für angewandte Szenarien in Verkehrsknotenpunkten: Fahrzeugerkennung und Klassifizierung.
Partnerintegrationen mit Genetec zur Erweiterung von Interessengebieten und erweiterten Suchfunktionen
Partnerintegrationen erweitern die Funktionalität und vergrößern die Abdeckung, ohne die bestehende Infrastruktur zu ersetzen. Zuerst ermöglicht die Verbindung zu einer Plattform wie Genetec synchronisierte Suchen über das VMS einer Anlage, sodass Ermittler von einheitlicher Wiedergabe und Indexierung profitieren. Außerdem umfassen unterstützte Integrationen APIs und Plug-in-Optionen, mit denen Teams ein Interessengebiet vordefinieren und Videoereignisse mit Zugangskontrollprotokollen verknüpfen können. Das schafft ein vollständigeres Bild für jedes Ereignis.
Die Konfiguration von Interessengebieten ist einfach und effektiv. Nutzer können ein Suchgebiet in einer Kameransicht zeichnen, um irrelevante Zonen auszuschließen, was Fehlalarme reduziert. Dann generiert das System Metadaten für Ereignisse innerhalb dieses Bereichs, sodass Suchanfragen fokussierte Ergebnisse liefern. Beispielsweise hilft die Festlegung eines Interessengebiets rund um einen Laderampe Teams, Lieferungen zu überwachen und verdächtiges Verhalten schnell zu erkennen.
APIs und Plug-ins treiben kollaborative Arbeitsabläufe an. Außerdem erlauben Integrationen mit Genetec und anderen VMS-Anbietern, Ereignisse an Fallmanagement- und SIEM-Systeme zu senden. Das stellt sicher, dass Warnungen die richtigen Teams erreichen, und hilft dem Betrieb, Kameradaten für nicht-sicherheitsrelevante Anwendungsfälle zu nutzen. Für Organisationen, die einen offenen Plattformansatz benötigen, unterstützt Visionplatform.ai Verbindungen zu gängigen Kameraökosystemen wie Hanwha und Axis Communications, sodass vorhandene Kameras weiterhin Wert liefern.
Schließlich machen Partnerintegrationen erweiterte Suche praktikabel. Außerdem beschleunigt die Kombination aus Kennzeichenerkennung, Personenerkennung und Zugangskontrollprotokollen Ermittlungen und hilft, Zeitlinien zu belegen. Für Teams, die ein Schritt-für-Schritt-Beispiel wünschen, siehe unsere Seite zu Forensische Durchsuchungen in Flughäfen für Ablaufmuster und Integrationshinweise. Außerdem können Partnerintegrationen mit Arcules-ähnlichen Cloud-Connectors hybride Deployments unterstützen, falls erforderlich, während die Kernmodelle und sensiblen Daten weiterhin unter der Kontrolle des Kunden bleiben.
FAQ
What is forensic video analytics?
Forensische Videoanalyse ist der Einsatz automatisierter Algorithmen zur Umwandlung von Videomaterial in durchsuchbare Beweismittel. Sie kombiniert Erkennung, Kennzeichnung und Indexierung, damit Ermittler relevante Clips schnell und mit Prüfpfaden finden können.
How does metadata help with investigations?
Metadaten erfassen kontextuelle Details wie Zeitstempel, Kamera-ID und Objektklasse. Sie ermöglichen Teams, Suchergebnisse zu filtern und zu bewerten, und verringern so den Umfang manueller Sichtungen, während evidenzrelevante Informationen erhalten bleiben.
Can forensic search tools integrate with existing VMS?
Ja. Forensische Suchwerkzeuge integrieren sich häufig mit VMS-Lösungen, um Streaming- und aufgezeichnetes Video zu ingestieren. Dadurch können Teams vorhandene Kameras nutzen und eine einzige Wahrheit für das Filmmaterial beibehalten.
How do systems detect people and vehicles?
Erkennung erfolgt mittels KI-Modellen wie Deep-Learning-Klassifikatoren, um Objekttypen, Gesichter und Kennzeichenregionen zu identifizieren. Anschließend extrahieren Erkennungsmodule wie Kennzeichenerkennung lesbare Zeichen und verknüpfen sie, wenn zulässig, mit Registern.
Are edge-based solutions better than cloud-only options?
Edge-basierte Lösungen reduzieren Bandbreite und halten sensibles Filmmaterial vor Ort, was bei der Compliance hilft. Cloud-basierte Optionen können elastisch für Batch-Verarbeitung skalieren, sodass hybride Ansätze oft die beste Balance bieten.
What is an area of interest and how is it used?
Ein Interessengebiet ist eine vom Benutzer definierte Zone innerhalb einer Kameransicht, die Erkennung und Suche fokussiert. Das Zeichnen eines Suchbereichs reduziert irrelevante Erkennungen und verbessert die Relevanz der Suchergebnisse für Ermittler.
How do thumbnail previews speed up review?
Vorschaubilder liefern visuelle Schnappschüsse von Ereignissen, sodass Analysten Treffer ohne vollständige Wiedergabe validieren können. Das spart Zeit und erlaubt Ermittlern, schnell Clips mit hoher Zuverlässigkeit zu priorisieren.
How do integrations with platforms like Genetec help?
Integrationen ermöglichen einheitliche Suche über mehrere Kameras und verknüpfen Videoereignisse mit Zugangskontroll- oder anderen Sicherheitsprotokollen. Das strafft Arbeitsabläufe und hilft, vollständige Zeitlinien für Ermittler zu erstellen.
How does Visionplatform.ai support compliance?
Visionplatform.ai unterstützt On-Premise- und Edge-Deployments, kundengesteuerte Datensätze und prüfbare Protokolle. Dieses Design hilft Organisationen, GDPR- und EU-AI-Act-Anforderungen zu erfüllen und gleichzeitig Modelle an standortspezifische Bedürfnisse anzupassen.
Can forensic analytics be used outside security?
Ja. Strukturierte Ereignisse können operative Systeme, Dashboards und BI-Tools speisen. Dadurch werden Kamerafeeds zu Sensoren, die Betrieb, Wartung und Geschäftsberichte sowie Sicherheit und Schutz unterstützen.
