Door Tom Jeltes, Cursor

We leven in een gevaarlijke wereld, en het heeft er alle schijn van dat dit voorlopig nog wel even zo zal blijven. Maar als het aan video-expert Peter de With ligt, nemen slimme camera’s in ieder geval een deel van de dreiging van terroristen, overvallers en ander gespuis weg. Over camera’s die bermbommen lokaliseren, een overval herkennen en verdachte types volgen.

prof. Peter de With, TU/e (foto Bart van Overbeeke)

prof. Peter de With, TU/e (foto Bart van Overbeeke)

Luister nu naar De IO Show!

Elke week het nieuws van Innovation Origins in je oren!

In de strijd tegen terrorisme en misdaad zijn de afgelopen jaren talloze beveiligingscamera’s opgehangen – dergelijke apparatuur is tegenwoordig immers heel betaalbaar. Maar aan een camera die niet wordt ‘uitgekeken’, heb je hooguit iets in de nasleep van een incident – bij de opsporing van daders of een analyse van wat er fout is gegaan. “Een bewaker kan hooguit zo’n 64 monitoren tegelijk in de gaten houden, in een matrix van acht bij acht”, zegt Peter de With. “En je moet bedenken dat alleen op Schiphol al duizenden camera’s hangen.” De salariskosten van alle beveiligers die nodig zijn om de beveiligingsbeelden in de gaten te houden, lopen dus behoorlijk in de papieren.

Op elk willekeurig moment is op de meeste monitoren niets te zien wat ook maar in de verste verte verdacht zou kunnen zijn. Het zou daarom praktisch zijn als de camera’s zelf konden bepalen of wat ze zien überhaupt interessant is – en alleen in dat geval hun beelden aanbieden aan de controlekamer. Dan heb je veel minder menskracht nodig. Bij Video Coding and Architectures (VCA), de door De With geleide onderzoeksgroep van TU/e-faculteit Electrical Engineering, worden op het vlak van dergelijke ‘slimme camera’s’ momenteel grote vorderingen gemaakt.

“We kunnen sinds kort betrouwbaar mensen volgen in een menigte”, vertelt De With. “Zo kun je bijvoorbeeld mensen tellen bij de ingang van een evenement, maar je kunt ook zien of ze zich verdacht gedragen.” De camera – of beter, de daaraan gekoppelde software – herkent mensen op basis van de kleur van hun kleding, haardracht, profiel en manier van bewegen. Met een gesloten videosysteem kun je personen dus automatisch ‘volgen’. Dat kan nuttig zijn op Schiphol – waar het systeem een seintje kan geven als iemand een vreemd parcours loopt, of verdacht lang op het toilet blijft.

Algoritme herkent of iemand een pistool trekt

Maar er zijn ook specifiekere toepassingen voor de slimme camera’s: zo heeft VCA een algoritme ontwikkeld dat herkent of iemand een pistool trekt. In een bank of winkel gaat dan een stil alarm af, waar de politie op af komt. En ook bij een geldautomaat kan een slimme camera nuttig zijn, aldus De With: “Als iemand daar lang in de buurt blijft hangen, en bijvoorbeeld telkens mensen aanspreekt, kan dat een reden zijn om extra alert te zijn. Het lastige is daarbij om iemand weer op te pikken nadat hij even uit beeld is geweest, bijvoorbeeld omdat er andere mensen voorlangs lopen, of door obstakels zoals bomen en luifels. Die re-identificatie is op dit moment nog een uitdaging, maar ook daar worden vorderingen gemaakt.”

 

bermbomdetectie TUeCamerabeeld van het bermbom-detectiesysteem. In rood zien we de veranderingen op de route ten opzichte van de vorige patrouille: de plek aan de linkerkant van de weg is duidelijk verdacht.

Een ander project waar De With met trots over vertelt, is een samenwerking met defensie. Ongelukken met bermbommen vormen volgens hem de voornaamste doodsoorzaak voor onze militairen op missies in landen als Irak, Afghanistan en Mali. “We zijn door defensie benaderd of het mogelijk zou zijn om dergelijkeimprovised explosive devices, zoals ze in het jargon heten, te detecteren met een speciale camera. Daarmee zijn we drie jaar geleden aan de slag gegaan, en we kunnen nu verdachte voorwerpen met een doorsnede van zo’n tien centimeter zien op een afstand van veertig tot vijftig meter.”

Verdacht zijn per definitie de voorwerpen die nieuw zijn op een bepaald traject. Want zo werkt het systeem: een camera (bijvoorbeeld op een tank) legt een traject op beeld vast en vergelijkt die informatie bij een volgende patrouille met hoe de weg er op dat moment bijligt. Alle nieuwe hobbels, kuilen en voorwerpen worden op de camera rood omcirkeld weergegeven en dat geeft de militairen de kans om voorzichtig poolshoogte te nemen voordat de kolonne verder rijdt.

“Ons detectiesysteem is vergeleken met vijf andere, vergelijkbare projecten uit andere NAVO-landen. Onze oplossing, waarvoor we met ViNotion (een spinoff van VCA, red.) en CycloMedia (een bedrijf gespecialiseerd in o.a. 360⁰ straatbeelden, red.) hebben samengewerkt, bleek veruit de beste en functioneerde als enige realtime. We zijn nu bezig met een vervolgproject, waarin TNO zal deelnemen, om te zien of we het systeem ook werkend kunnen krijgen bij slecht licht, en of we ook voorwerpen met een schutkleur kunnen zien.”

Een gerelateerd project van VCA, eveneens met defensie, doet denken aan het onlangs voor de consumentenmarkt afgeschoten Google Glass. Militairen op een verkenningsmissie kunnen via een camera in een bril direct aan het commandocentrum doorgeven wat ze zien. Omgekeerd kunnen ze ook informatie op hun bril ontvangen. Bijvoorbeeld instructies voor het demonteren van een bepaald type bermbom. Of ze kunnen aan de hand van GPS letterlijk zien of de personen in hun blikveld vriend of vijand zijn – bijzonder nuttig, want ook friendly fire is tragisch genoeg een groot risico.

“Het kleinste foutje leidt tot problemen, dus alles moet kloppen”

De combinatie van het realtime verwerken en geavanceerd analyseren van de camerabeelden is wellicht het lastigste aspect van zijn vakgebied, denkt De With, en ook de reden dat maar weinig partijen in staat zijn om de prestaties van VCA te evenaren – zeker in de academische wereld. Het gaat namelijk om een enorme datastroom van meer dan tweehonderd miljoen beeldelementen (pixels) per seconde, die elke keer weer diverse stukjes informatie bevatten. Omdat de pixels zo snel verwerkt worden, leidt elk foutje in de software onontkoombaar binnen korte tijd tot problemen. Alles in het systeem moet daarom kloppen, software én hardware. “Dat is ook de reden dat het zo lastig blijkt om smartphones op HD-kwaliteit te brengen. Zelfs ons bermbomsysteem werkte in eerste instantie niet, alleen doordat we de verkeerde camera hadden gekozen.”

Ook dicht bij huis ziet De With nog uitdagingen, zo blijkt. De automatische zonneschermen in Flux, het nieuwe onderkomen van zijn groep, gaan volgens hem altijd op het verkeerde moment dicht. “Er zit geen handbediening op, dat is al fout natuurlijk.” Met een glimlach: “Maar ik heb al gezegd dat wij hier met een camera van dertig euro in een middag een systeem kunnen maken dat wél snapt of de zon schijnt of niet.”