Echtzeit-verteilte Videoanalyse für personenorientierte Suchanfragen mit Datenschutzberücksichtigung

In dieser Arbeit wird ein neuartiges verteiltes, datenschutzbewusstes Personen-Suchmodell (PAPS) vorgestellt, das Datenschutzrisiken vermeidet. Es wurde ein intelligentes IoT-Überwachungssystem entworfen, das das PAPS-Modell integriert, um in Echtzeit verteilte, datenschutzbewusste Personen-Suche aus Überwachungsvideos durchzuführen. Ein wesentlicher Aspekt eines intelligenten Überwachungssystems, insbesondere im Bereich der Personen-Suche, ist die visuelle Rückmeldung am Benutzerende in Form einer sortierten Ergebnisliste mit Personenbildern. Daher besteht selbst bei Durchführung der Verarbeitung am Edge weiterhin die Notwendigkeit, die zugeschnittenen Personenbilder zur Anzeige der Ergebnisse am Benutzerende auf den Cloud-Server zu speichern und zu übertragen. Die Speicherung oder Übertragung von Videos/Bildern an Cloud-Server führt jedoch zu erheblichen Datenschutzproblemen. Das vorgeschlagene PAPS-Modell entfällt die Notwendigkeit, Bilder/Videos zu speichern oder zu übertragen, während die Personen-Suche durchgeführt wird, wodurch die Datenschutzbedenken effektiv adressiert werden. Das vorgeschlagene System lässt sich leicht skalieren, um zusätzliche Kamerasensorknoten hinzuzufügen und die Überwachung abzudecken, da der Großteil der Verarbeitung an den Edge-Servern erfolgt und lediglich ein geringer Anteil an Fog-Verarbeitung notwendig ist. Eine äußerst geringe Menge an Cloud-Verarbeitung wird nur dann durchgeführt, wenn am Benutzerende eine Abfrage gestellt wird. Lediglich die verarbeiteten und kodierten Daten werden zwischen Edge-, Fog- und Cloud-Servern übertragen, was den Datenschutz schützt und die Bandbreitennutzung signifikant reduziert. Darüber hinaus wird ein neues Bewertungskriterium, „Person Capacity“, vorgeschlagen, um die Praktikabilität eines edge-basierten Systems für den Einsatz an überfüllten Orten zu evaluieren. Die Leistungsbewertung unseres Systems anhand unserer eigenen Videodatenbank sowie der PRW- und CUHK-SYSU-Datensätze für die Personen-Suche zeigt, dass das vorgeschlagene System sowohl in Echtzeit für praktische Szenarien arbeitet als auch state-of-the-art oder konkurrenzfähige Ergebnisse erzielt.