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SIS.analytics

Vorhersage und automatische Erkennung von Anomalien im Verhalten von Personenströmen dank künstlicher Intelligenz

Die Tatsache, dass mittlerweile mehr als zwei Drittel der Bevölkerung in Industrienationen ein Smartphone besitzt, führt dazu, dass eine enorme Menge an Bewegungsdaten generiert wird – schließlich lässt sich jedes dieser Geräte lokalisieren. Unter der Voraussetzung, dass die Privatsphäre der Smartphonebesitzer gewahrt wird, können diese wertvollen Daten eingesetzt werden, um die öffentliche Sicherheit in Großstädten zu verbessern und um Städteplaner bei deren Arbeit zu unterstützen.

Die SIS Software GmbH hat dieses Ziel erreicht: mithilfe von SIS.analytics können dank Methoden der künstlichen Intelligenz Personenströme in Echtzeit analysiert und mögliche Anomalien nicht nur automatisch erkannt, sondern zu einem gewissen Grad auch vorhergesagt werden. Hierbei bleibt die Privatsphäre der Bevölkerung komplett gewahrt, denn SIS.analytics arbeitet ausschließlich mit Massendaten, die eine Identifizierung von Einzelpersonen unmöglich machen. SIS.analytics ermöglicht es Nutzern, genaue Einblicke in das Verhalten von Personenströmen zu erhalten und warnt automatisch vor ungewöhnlichen oder gar kritischen Situationen – dies beinhaltet auch eine kurzfristige Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen der Personenströme.

SIS.analytics verwendet folgende Technologien: SIS Crowd Sensing, SIS Analysis

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SIS.analytics
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In dieser Region herrscht eine ungewöhnlich hohe Menschendichte.
Diese Region läuft Gefahr, in 15 Minuten überfüllt zu sein.

Wahrscheinlichkeit: 75%
Diese Region läuft Gefahr, in 15 Minuten überfüllt zu sein.

Wahrscheinlichkeit: 75%
15 Minuten zusätzliche Reaktionszeit
Eine der Grundfunktionen von SIS.analytics ist die Visualisierung von Personenströmen in Echtzeit. Somit stehen jederzeit Live-Informationen über das Verhalten von Menschenmassen zur Verfügung.
Die integrierte künstliche Intelligenz von SIS.analytics ist in der Lage, automatisch Warnungen zu erzeugen, falls sich im Verhalten der Personenströme Anomalien abzeichnen sollten.
Zudem ist das System in der Lage, kurzfristige Vorhersagen über die zukünftige Entwicklung von Personenströmen zu treffen.
Derartige Informationen können Sicherheitsorganen im Ernstfall einen wertvollen Wissensvorsprung verschaffen, der z.B. genutzt werden kann, um entsprechende Gegenmaßnahmen einzuleiten, um beispielsweise Überfüllungen von öffentlichen Plätzen zu vermeiden.
Bei einem kontinuierlichen Einsatz kann SIS.analytics auch genutzt werden, um die Nutzung der Infrastruktur einer Stadt zu analysieren, beispielsweise mit dem Ziel, Städteplaner bei ihrer Arbeit zu unterstützen.
Auch Mobilfunkprovider können von einem Einsatz von SIS.analytics profitieren, indem sie ihre Netzkapazitäten basierend auf dem Output des Systems dynamisch skalieren.
Als Datenquelle für SIS.analytics können sowohl SIS Crowd Sensing Daten als auch sogenannte Mass Location Data Sources (wie z.B. Mobilfunkprovider) verwendet werden.
In beiden Fällen ist die Privatsphäre der Bevölkerung stets geschützt, da SIS.analytics ausschließlich mit anonymen Daten arbeitet.
Dank der enormen Skalierbarkeit von SIS.analytics kann das System nicht nur in kleineren Umfeldern wie z.B. in einzelnen Stadtteilen eingesetzt werden – im Extremfall sind auch landesweite Einsätze möglich.