'Niets geheims aan project Harvest'

Camera's Schiphol leren gedrag herkennen

Een geheim cameraproject dat nerveuze reizigers bestempelt als mogelijke terroristen. Verblijf je te lang op het toilet dan kan het systeem zelfs een arrestatieteam op je af sturen. Met kromme tenen lazen de KMar-collega's Kees Weijers en Hans de Moel de berichtgeving in de krant  over zogenoemde slimme camera's op Schiphol. "Allemaal flauwekul. Het ligt veel genuanceerder." Maar hoe zit het dan wel? 

Harvest (Human Activity Recognition in VidEo STreams) is de naam van het 1 jaar durende project dat in september het nodige stof deed opwaaien. "Niets geheims aan", zeggen Weijers (dossierhouder innovatie Cluster Bewaken en Beveiligen op de Staf) en De Moel (projectleider KMar Schiphol). Weijers: "Het project wordt mede gefinancierd door het programma '[veilig] door innovatie' van het ministerie van Veiligheid en Justitie. We onderzoeken of we met bestaande beveiligingscamera's op de luchthaven afwijkend gedrag kunnen herkennen. Hiervoor ontwikkelen we de kennis en software."

Harkfiguurtjes

De KMar werkt samen met TNO en Qubit-Visual Intelligence (QVI) aan de techniek om de camera's slimmer te maken. "Maar", nuanceert De Moel, "personen worden niet herkend. De computer reduceert mensen feitelijk tot harkfiguurtjes. Het is ook niet zo dat de techniek straks de collega's op Schiphol aanstuurt, zoals is gesuggereerd. Aan de werkwijze verandert niets. Het ondersteunt de KMar-operators van het Cameratoezicht bij het bekijken van de grote hoeveelheid camerabeelden. De bedoeling is dat we automatisch worden geattendeerd op beelden waarop onbeheerde bagage, diefstal of een persoon die onwel wordt, is herkend."

Bouwstenen

Maar hoe leer je een domme camera afwijkend gedrag herkennen? En dan ook nog op een drukke locatie als Schiphol, waar duizenden mensen zich dagelijks kris kras over de luchthaven verplaatsen. Weijers: "We zijn de software nu aan het voeden met allerlei camerabeelden. Beelden uit de praktijk, maar ook van op de luchthaven nagespeelde incidenten. Daaruit filteren we onderdelen, die afwijkend, opvallend en onderscheidend zijn voor de situatie die wij willen herkennen, zogenoemde 'bouwstenen'. Bijvoorbeeld een onwelwording. Logisch dat 1 van de bouwstenen is wanneer iemand ineens op de grond ligt. Maar 1 bouwsteen herkennen is onvoldoende. Was het niet een spelend kind en blijft het slachtoffer roerloos liggen? Voor betrouwbare detectie moet er meer zijn."

Relatief blanco

Efficiënter werken, maar ook proactief kunnen reageren op situaties die voor de KMar relevant zijn. Weijers en De Moel lichten de toegevoegde waarde van Harvest toe: "Neem onbeheerde bagage. Nu gaat onze explosievenverkenner na een melding relatief blanco ter plaatse. Straks - als het camerasysteem de melding geeft - is er meteen camerabeeld van toen de koffer werd achtergelaten. Een eventuele dreiging kan dus veel sneller worden ingeschat. Dat geldt ook voor diefstal. We willen voorbereiding en heterdaad in beeld krijgen. De pakkans is veel groter als we beelden paraat hebben. Nu wordt pas na de aangifte teruggezocht, dan zijn de daders al gevlogen. En als een onwelwording wordt gedetecteerd kunnen we hulpdiensten sneller inschakelen. Dat kan mensenlevens redden."

Als alles volgens plan verloopt, starten de operationele testen met de slimme camera's in maart 2015. Een half jaar later zal blijken of het systeem daadwerkelijk goed genoeg is om tot een operationeel prototype te komen. De Moel: "Het systeem is nu dus ook nog helemaal niet operationeel, zoals in sommige media werd beweerd. De komende tijd zullen we nog veel testen en aanpassen. We hebben niet zonder reden gekozen om dit systeem op Schiphol te ontwikkelen. Als het hier slaagt, kan het op andere plekken zeker. Partners op andere luchthavens, stations en winkelcentra kunnen hier in de toekomst ook van profiteren."

Eerste luitenant Ruud Arends, hoofd van de Meldkamer, kijkt reikhalzend naar uit naar Harvest. "Er zijn leveranciers die nu al slimmer cameratoezicht beloven. Dat is meestal standaard software die in testopstellingen goede resultaten laat zien, maar in een complexe omgeving, zoals Schiphol Plaza, simpelweg te veel valse meldingen genereert. In Harvest is gelukkig vanaf het begin af aan de praktijk betrokken. Hopelijk levert ons dit een prototype op waarmee we verder kunnen werken aan het inpassen van deze techniek in onze operatie."