Künstliche Intelligenz erkennt Schwarzfahrer in U-Bahn-Stationen

Während der aktuell in Berlin stattfindenden Messe 'InnoTrans', die sich rund um das Thema Mobilität dreht, hat das spanische Unternehmen Awaait ein System vorgestellt dessen Künstliche Intelligenz selbstständig Schwarzfahrer in U-Bahn-Stationen überführen soll. Nachdem das System mit dem Namen 'Detector' einen Schwarzfahrer entdeckt hat, soll es einen Kontrolleur verständigen, der die verdächtige Person auf ein gültiges Ticket kontrollieren soll.

Das System beobachtet dafür das Verhalten von Personen an den Sperren beim Zugang zur U-Bahn, die heute schon in vielen großen Stationen in London, Paris, Peking und vielen anderen Städten eingesetzt werden. Anhand des Verhaltens soll ausgewertet werden, welche Person vermutlich kein Ticket besitzt. Dies erkannt das System zum Beispiel daran, dass Personen über die Sperre springen oder sie nah hinter einer anderen Person durchqueren, anstatt sie wie üblich mit ihrem eigenen Ticket zu öffnen.

Das System wird aktuell bereits an fünf U-Bahn-Stationen in Barcelona eingesetzt, ein weitere Ausbau ist geplant. In Deutschland ist zeitnah mit der automatischen Überwachung nicht zu rechnen, da die meisten U-Bahn-Höfe nicht über die dafür notwendigen Sperren verfügen.

Kamera erfasst Verhalten der Personen

Xavier Arrufat, Chef und Gründer von Awaait erklärte gegenüber Golem.de, dass das System aus einer Kamera besteht, die das Verhalten der Personen an der Sperre aufzeichnet und einer selbstlernenden Software, die daraus Rückschlüsse zieht, ob die Person ein Ticket besitzt oder nicht.

„Die Kamera kann das Verhaltensmuster der Passierenden erkennen. Wenn sie eine Anomalie erfasst, also eine Person, die nicht bezahlt hat – das erkennen wir anhand der Bewegungsanalyse – erzeugt das System einen Alarm.“

Sobald das System eine Person erkennt bei der kein Ticket vermutet wird, sendet sie ein Foto an die in der Station anwesenden Kontrolleure, der die Person dann noch vor dem Einsteigen in eine U-Bahn abfangen soll.

Lernprozess je nach Station individuell

Die Richtlinien nach denen Personen als Schwarzfahrer erkannt werden, unterscheiden sich je nach Station. Im Zuge der Ersteinrichtung wird die Software mit Videos der Station angelernt, die normales Verhalten zeigen. Anschließend erhält die Software gezielt Videos von Personen die die Sperre Überspringen oder anderweitig ohne Ticket passieren, um so Abweichungen von der Norm zu erkennen.

„So bringen wir dem System bei, wie es zwischen einer Person, die bezahlt hat, und einer, die nicht bezahlt hat, unterscheidet. Nach einigem Training kann das System automatisch Bewegungsmuster erkennen, die darauf hinweisen, dass die Person nicht bezahlt hat“

Datenschutz dank Verzicht auf Speicherung

Die Kamera soll die Sperren zwar beobachten, das Material aber nicht dauerhaft speichern. Einzig die Fotos der als Schwarzfahrer verdächtigen Personen werden vorgehalten, bis die Kontrolle erfolgt ist oder bis die Person durch einen Kontrolleur am Bahnsteig nicht aufgefunden werden konnte. Die Aufnahmen sollten also in jedem Fall innerhalb von wenigen Minuten wieder gelöscht werden.

False Positives noch problematisch

Derzeit hat das System laut seinem Entwickler noch mit false Positives, also Personen die fälschlicherweise als Schwarzfahrer erkannt werden, zu kämpfen. So werden beispielsweise Personen die ein Fahrrad durch die Sperre tragen aktuell noch oft als Schwarzfahrer erkannt. Dies erfolgt, da die Software keine Gesichtserkennung hat und daher ein Fahrrad nicht von einer Person unterscheiden kann, die über die Sperre gesprungen ist.