Patent application EP22166919A (EP), filed 2022-04-06
Publication number: EP4095750A1
Title: METHOD FOR TRAINING A MONITORING SYSTEM
Abstract: [0001]    Die Erfindung betrifft ein Verfahren (100) zum Trainieren eines Überwachungsmoduls (201) eines Überwachungssystems (200) zum Überwachen eines Überwachungsbereichs (203), umfassend:
- Empfangen (101) von Sensordaten (207);
- Trainieren (103) des Überwachungsmoduls (201) basierend auf den empfangenen Sensordaten (207) durch maschinelles Lernen auf ein Detektieren eines überwachungsrelevanten Ereignisses innerhalb des Überwachungsbereichs (203) durch Ausführen einer Anomalie-Detektion, wobei zum Trainieren (103) das Überwachungsmodul (201) in das Überwachungssystem (200) am jeweils zu überwachenden Überwachungsbereich (201) integriert ist.
[0002]    Ferner betrifft die Erfindung ein Verfahren (300) zum Überwachen eines Überwachungsbereichs (203) mit einem Überwachungssystem (200) mit einem trainierten Überwachungsmodul (201). Ferner betrifft die Erfindung ein Verfahren (400) zur Driftkorrektur eines Überwachungsmoduls (201) eines Überwachungssystems (200).
IPC codes: G06K   9/    62            A I
G06V  10/   764            A I
G06V  20/    52            A I
Claims: number: 1
text: Verfahren (100) zum Trainieren eines Überwachungsmoduls (201) eines Überwachungssystems (200) zum Überwachen eines Überwachungsbereichs (203), wobei das Überwachungssystem (200) neben dem Überwachungsmodul (201) wenigstens einen am Überwachungsbereich (203) angeordneten Überwachungssensor (205) umfasst, der eingerichtet ist, den Überwachungsbereich (203) einzusehen, und wobei das Verfahren (100) umfasst:
number: 2
text: Verfahren (100) nach Anspruch 1, wobei das Trainieren (103) des Überwachungsmoduls (201) unmittelbar bei einer Aufnahme der Sensordaten (207) durch den wenigstens einen Überwachungssensor (205) ausgeführt wird.
number: 3
text: Verfahren (100) nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Eigenschaften des Überwachungsbereichs (203) bautechnische Ausgestaltungen des Überwachungsbereichs (203) und/oder ein Vorhandensein unbeweglicher Objekte innerhalb des Überwachungsbereichs (203) umfassen, und wobei Eigenschaften des Überwachungssensors (205) einen Typ des Überwachungssensors (205) und/oder der Sensordaten (207) und/oder eine Perspektive umfassen, in der der Überwachungsbereich (203) durch die Sensordaten (207) abgebildet wird.
number: 4
text: Verfahren (100) nach einem der voranstehenden Ansprüche, wobei das Erlernen (105) des Normalzustands und/oder das Erlernen (107) der Detektion der Abweichung durch das Überwachungsmodul (201) basierend auf den Sensordaten (207) durch nicht-überwachtes oder überwachtes Lernen erfolgt, wobei bei nicht-überwachtem Lernen das Überwachungsmodul (201) unter Berücksichtigung einer Häufigkeit und Ähnlichkeit der detektierten Realzustände den Normalzustand erlernt, und wobei bei überwachtem Lernen dem Überwachungsmodul (201) durch ein geschultes Personal der Normalzustand und/oder ein überwachungsrelevante Ereignis gekennzeichnet wird, indem durch das Personal vom Überwachungsmodul (201) detektierte Abweichungen beurteilt und gemäß der Beurteilung dem Überwachungsmodul (201) als zum Normalzustand gehörig oder als überwachungsrelevantes Ereignis gekennzeichnet werden.
number: 5
text: Verfahren (100) nach einem der voranstehenden Ansprüche, ferner umfassend:
Vortrainieren (109) des Überwachungsmoduls (201) basierend auf einem Trainingsdatensatz (213), wobei der Trainingsdatensatz (213) Sensordaten (211) eines Typs umfasst, der dem Typ der Sensordaten (207) des Überwachungssensors (205) entspricht, und wobei durch das Vortraining das Überwachungsmodul (201) auf den Typ der Sensordaten (207) und/oder den Typ des Überwachungssensors (205) des Überwachungssystems (200) trainiert wird.
number: 6
text: Verfahren (100) nach einem der voranstehenden Ansprüche, wobei ein Normalzustand für einen vorbestimmten Zeitabschnitt bestimmt wird, wobei Normalzustände verschiedener Zeitabschnitte unterschiedlich sind, und wobei ein vorbestimmter Zeitabschnitt durch eine vorbestimmte Tageszeitspanne definiert ist.
number: 7
text: Verfahren (100) nach einem der voranstehenden Ansprüche, wobei das Überwachungsmodul (201) ein Auto-Encoder-Modul umfasst, wobei das Auto-Encoder-Modul eingerichtet ist, basierend auf den Sensordaten (207) des wenigstens einen Überwachungssensors (205) einen Realzustand zu bestimmen und den Realzustand mit dem erlernten Normalzustand zu vergleichen.
number: 8
text: Verfahren (100) nach einem der voranstehenden Ansprüche, wobei der Überwachungsbereich (203) einen Bereich aus der folgenden Liste umfasst: einen Gleisbereich, einen Bahnsteigbereich, einen Eingangshallenbereich, einen ausschließlich für autorisiertes Personal zugänglichen Bereich innerhalb eines Bahnhofsgeländes, einen Depotbereich für Züge und/oder Zug- bzw. Schienenmaterial.
number: 9
text: Verfahren (100) nach Anspruch 8, wobei ein vom Normalzustand abweichendes überwachungsrelevantes Ereignis eine der folgenden Situationen beschreibt:
number: 10
text: Verfahren (100) nach einem der voranstehenden Ansprüche, wobei das Training (103) des Überwachungsmoduls (201) vor Inbetriebnahme des Überwachungssystems (200) und/oder wiederholt während eines Betriebs des Überwachungssystems (200) ausgeführt wird.
number: 11
text: Verfahren (100) nach einem der voranstehenden Ansprüche, wobei die Sensordaten (207, 211) Bilddaten und/oder Videodaten und/oder Radardaten und/oder Infrarotdaten umfassen.
number: 12
text: Verfahren (300) zum Überwachen eines Überwachungsbereichs (203) mit einem Überwachungssystem (200) mit einem Überwachungsmodul (201), das nach dem Verfahren (100) zum Trainieren eines Überwachungsmoduls (201) nach einem der voranstehenden Ansprüche 1 bis 11 trainiert ist, umfassend:
number: 13
text: Verfahren (400) zur Driftkorrektur des Überwachungsmoduls (201) des Überwachungssystems (200), umfassend:
number: 14
text: Recheneinheit (202), wobei die Recheneinheit (202) ausgebildet ist, das Verfahren (100) zum Trainieren eines Überwachungsmoduls (201) eines Überwachungssystems (200) zum Überwachen eines Überwachungsbereichs (203) nach einem der voranstehenden Ansprüche 1 bis 11 und/oder das Verfahren (100) zum Überwachen eines Überwachungsbereichs (203) mit einem Überwachungssystem (200) nach Anspruch 12 und/oder das Verfahren (100) zur Driftkorrektur des Überwachungsmoduls (201) des Überwachungssystems (200) nach Anspruch 13 auszuführen.
number: 15
text: Computerprogrammprodukt (500) umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch eine Datenverarbeitungseinheit diese veranlassen, das Verfahren (100) zum Trainieren eines Überwachungsmoduls (201) eines Überwachungssystems (200) zum Überwachen eines Überwachungsbereichs (203) nach einem der voranstehenden Ansprüche 1 bis 11 und/oder das Verfahren (300) zum Überwachen eines Überwachungsbereichs (203) mit einem Überwachungssystem (200) nach Anspruch 12 und/oder das Verfahren (400) zur Driftkorrektur des Überwachungsmoduls (201) des Überwachungssystems nach Anspruch 13 auszuführen.
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