Smokkelaars en vluchtelingen opsporen met slimme camera's

Lees meer

Smokkelaars en vluchtelingen opsporen met slimme camera's

De Nederlandse en Vlaamse politie hebben de handen vol aan smokkelaars die vanuit de havens van Moerdijk en Oostende drugs en vluchtelingen naar Engeland proberen te krijgen. Om de veiligheid op die plekken te verbeteren, worden onder meer ‘slimme camera’s’ ingezet. De TU/e speelt een grote rol in de ontwikkeling hiervan en zet met de nieuwste technieken vooral in op preventieve signalering.

Zo’n tien mensen zitten in elkaar gedoken langs de kant van de weg, hun blikken naar de grond gericht. Achter hen staan agenten en medewerkers van de Koninklijke Marechaussee. Dit soort beelden zijn de laatste maanden vaker te zien bij havencomplex Moerdijk. Honderden ‘gelukszoekers’, met name Albanezen, probeerden de afgelopen maanden in vrachtwagens via de zeehaven naar Engeland te komen, zo meldden verschillende media begin september. Ze komen per trein aan en verstoppen zich in containers of in het nabijgelegen maïsveld. Ook worden regelmatig drugs aangetroffen in trucks en containers en zijn er veel berovingen. Bij de zuiderburen, in Oostende, is het ook een uitdaging om het havencomplex veilig te houden. Daar zijn veel verstekelingen die via verbindingsschepen vanuit bijvoorbeeld Congo komen en naar Engeland willen.

De veiligheid in dit soort havengebieden garanderen, kost handenvol geld en tijd. Net als de neveneffecten die het met zich meebrengt, zoals een aangetast maïsveld. De gelukszoekers zorgen voor rotzooi, waardoor de maïs niet kan worden geoogst en het gewas flink is vervuild. Om die veiligheid te verbeteren en de kosten te reduceren, hebben verschillende Vlaamse en Nederlandse partijen de handen ineengeslagen. Hun initiatieven zijn gebundeld binnen het Europese Interreg project PASSAnT, PlAtform for innovative Security Solutions hArbours & Terminals. Het project, dat drie jaar duurt en op 1 januari is gestart, wordt uitgevoerd bij de havens in Moerdijk en Oostende.

Een van die initiatieven is de ontwikkeling van een ‘slim zeil’ om vrachtwagens af te sluiten. Sensoren in het zeil signaleren wanneer iemand er doorheen probeert te snijden, en geven meteen een alarmsignaal bij een meldkamer. Verder komen er hekken en sluitsystemen met een intelligent systeem dat kan herkennen wanneer indringers het hekwerk willen saboteren of eroverheen proberen te klimmen.

Deze video geeft heldere uitleg over de doelen van het project.  De slimme camera's en data-analyse komen ook aan bod. (bron: PASSAnT)

Deze video geeft heldere uitleg over de doelen van het project. De slimme camera's en data-analyse komen ook aan bod. (bron: PASSAnT)

Binnen de TU/e wordt hard gewerkt aan geavanceerde programmering voor bewakingscamera’s, die ‘zelf’ registreren wanneer iets mis dreigt te gaan of als er sprake is van ‘verdacht gedrag’. “Je kunt door cameratoezicht zien dat iemand een mes heeft getrokken, maar waar we naartoe willen, is dat het systeem zelf registreert dat iemand een mes aan het trekken is.” Aan het woord is Peter de With, TU/e-hoogleraar bij de Video Coding and Architectures (VCA)-groep. Sinds een paar maanden zijn De With en zijn collega's betrokken als experts op het gebied van bewakingscamera’s bij de havens van Oostende en Moerdijk. Universitair docent Egor Bondarev van VCA begeleidt het lopende onderzoek mede.

Groot logistiek centrum

De problemen in de Nederlandse haven zijn van een ander kaliber dan die aan de Vlaamse kust, vertelt De With. “In Oostende speelt de vluchtelingenproblematiek al langer. We zijn aanvankelijk gevraagd voor cameratoezicht in Moerdijk vanwege berovingen. Daar zijn verstekelingen inmiddels bijgekomen. In Moerdijk is veel meer geautomatiseerd, het is een groot logistiek centrum, waar maar weinig mensen rondlopen die toezicht kunnen houden.”

De ene haven zal dan ook op een andere manier moeten worden beveiligd dan de andere. De With: “Wij geven advies over het type camera’s en de locaties, en zorgen voor de software en analyse van de beelden.” Bondarev vult aan: “Om verstekelingen in het maïs op te sporen, kun je ook met drones werken. Surveillancecamera’s heb je in alle soorten en maten en kun je overal kopen, maar niet de intelligente software daarvoor.”

Er is steeds meer mogelijk - De With spreekt zelfs van een revolutie op het gebied van camerasurveillance. “We zijn steeds beter in objectdetectie en -herkenning. Dat gaat in verschillende fasen. Je hebt de helderheid en rangschikking van beeldelementen op basisniveau, ook wel objectgeoriënteerde features genoemd. Die informatie cluster je in een soort van multidimensionale ruimte en daarmee kun je objecten realtime herkennen. We zijn nu volop bezig met machine learning en deeplearning, waarbij de algoritmes ‘zelf leren’ hoe ze bepaalde gegevens moeten clusteren, welke informatie de omgeving biedt en hoe alles moet worden geïnterpreteerd. Op die manier kunnen computers gedrag herkennen en preventief opereren. Je kunt daarbij denken aan een alarm dat al bij de politie afgaat als iemand een mes trekt, en niet pas op het moment dat een persoon het openklikt. Je kunt het algoritme zo programmeren dat de computer dat onderscheid in beweging herkent. In Moerdijk komen vaak vaste leveranciers. Je zou kentekens kunnen invoeren en als de computer dan een onbekend kenteken registreert, is dat verdacht. Een van de grote voordelen is dat je niet voortdurend mensen met de beelden hoeft te laten meekijken.”

Nauwkeurigheid

Het is de vraag of machines al net zo goed en nauwkeurig zijn als mensen. Bondarev zegt hierover: “We kunnen objecten in havens zoals schepen al met een hoge detectiescore van 95 procent vinden. We hebben ook al goede resultaten met het herkennen van het type schip. Dit kun je vertalen naar andere belangrijke objecten zoals trucks en voertuigen en het vinden van personen. De scores zijn vergelijkbaar met de nauwkeurigheid van mensen.”

De mate waarin je personen goed kunt volgen, is een tweede element voor de betrouwbaarheid. Dat kunnen mensen heel goed, maar een computersysteem heeft daar meer moeite mee, omdat er tussen verschillende camera’s moet worden geschakeld. De With: “Binnen het Europese ITEA project PS-Crimson werken we aan het volgen van mensen om hun looptraject en gedrag beter te kunnen analyseren.” Bondarev vult aan: “Dit is human re-identification waar we dezelfde verdachte persoon proberen te volgen van de ene camera naar de volgende camera, zodat we het gedrag in een vloeiend model kunnen bekijken en beoordelen.”

De With benadrukt hierbij het belang van het samenstellen van betrouwbare datasets. “We kunnen onder meer beelden met lichte vergrijpen als testcases gebruiken. Dan heb je representatieve algoritmes. Uiteraard tekenen wij documenten om de privacy van de gefilmden te waarborgen.”

De komende jaren worden de verschillende nieuwe technologieën in de praktijk uitgetest en moeten ze uitmonden in een concreet pakket maatregelen en instrumenten. Die kunnen ook in andere havens of op bedrijventerreinen worden ingevoerd.

Camerasurveillance aan de TU/e

De TU/e is inmiddels meer dan vijftien jaar bezig met projecten op gebied van surveillance. Dat is, naast healthcare en automotive, een grote pijler binnen de Video Coding and Architectures (VCA) group. Peter de With: “Zeker sinds de terreuraanslagen in New York heeft bewaking met camera’s een flinke groei doorgemaakt. En de trend stopt nog steeds niet. Surveilleren is niet meer weg te denken in de samenleving en de hang naar veiligheid wint het van die naar privacy. Vijf jaar geleden hingen in Eindhoven nog elf camera’s, nu zijn het er meer dan honderd. En in het Verenigd Koninkrijk zouden meer camera’s dan mensen zijn.” Op de TU/e-campus hangen momenteel in totaal - binnen en buiten opgeteld - rond de 245 camera’s, leert navraag bij de afdeling Safety & Security.

Volgens De With is de onderzoeksgroep aan de TU/e een van de weinige in Nederland die zich structureel met video in combinatie met surveillance bezighoudt. “In Amsterdam zit ook een goede groep, maar die richt zich momenteel onder meer op het in kaart brengen van klantenprofielen en koopgedrag van mensen in winkels.”

De TU/e-onderzoeksgroep is onder meer betrokken geweest bij projecten op het gebied van sportanalyse en gaat binnenkort met de opleiding Data Science en Wageningen University & Research de mogelijkheden verkennen naar videobewaking van een andere bijzondere doelgroep: dieren. Het doel daarbij is ‘verkeerd groepsgedrag’ te signaleren en onnodige verwondingen te voorkomen.

Project PASSAnT is gefinancierd binnen het Interreg V programma Vlaanderen-Nederland.

Deel dit artikel via je socials