KI-gestützte Videoanalyse für kritische Infrastrukturen

Name: KI-gestützte Video Analyse für KRITIS
Brand: Materna

Große, verteilte Areale wie Umspannwerke, Gasspeicher, Wasserwerke, Häfen, Chemieanlagen oder Flughäfen lassen sich personell kaum lückenlos überwachen. Gleichzeitig steigen Bedrohungslage, regulatorische Anforderungen und der Druck auf Sicherheits- und Leitstellenpersonal. Klassische Videoüberwachung stößt dabei an ihre Grenzen: zu viele Bilder, zu wenig Kontext, zu hohe manuelle Last. Um Sicherheitsarchitektur heute wirklich zu leben, muss sie ganzheitlich gedacht werden: Einzelne Systeme dürfen nicht länger isoliert nebeneinanderstehen, sondern müssen stärker integriert sein, miteinander kommunizieren und relevante Informationen in Echtzeit zusammenführen. Erst dadurch entsteht ein belastbares Lagebild, auf dessen Basis Sicherheitsverantwortliche schneller, gezielter und koordinierter reagieren können.

Typische Herausforderungen:

Große Unsicherheit bei manueller Videoüberwachung

Steigende Anforderungen an Dokumentation und Compliance

Zeitverzug bei der Erkennung sicherheitskritischer Vorfälle

Reduktion von Fehlalarmen

KI-gestützte Videoanalyse als nächster Schritt der Sicherheitsarchitektur

SecuSite AI ist eine modulare Plattform für KI-gestützte Videoanalyse, die Video- und Sensordaten intelligent auswertet und sicherheitskritische Ereignisse automatisiert erkennt. Die Lösung ist speziell auf KRITIS-Umgebungen ausgelegt und verbindet leistungsfähige Video-Analytics mit souveränen Betriebsmodellen, skalierbarer Edge-Inference-Architektur und tiefer Integration in bestehende Sicherheits- und IT-Landschaften. Durch die Verarbeitung der Daten nahe an der Quelle reduziert SecuSite AI Latenzen, optimiert Bandbreiten und ermöglicht stabile Betriebsbedingungen auch in verteilten Infrastrukturen. Technologisch basiert die Lösung unter anderem auf NVIDIA-Technologien als Beschleuniger-Stack für Video-Analytics-Anwendungen.

Statt bei einer bloßen Alarmmeldung zu enden, werden erkannte Ereignisse mit Kontextinformationen wie Zeit, Ort, Asset-Bezug und Ereignistyp angereichert und an angebundene Systeme übergeben. Ein modulares Analytics-Framework ermöglicht die flexible Erweiterung um neue Anwendungsfälle. Sicherheitsregeln können zudem in natürlicher Sprache definiert und angepasst werden – auch ohne tiefgehende Programmierkenntnisse.

Kontakt aufnehmen

Durch die Kombination aus Edge-KI, regelbasierter Sensorik und modernen Vision-Reasoning-Modellen (z. B. NVIDIA Cosmos) entsteht aus Videodaten ein intelligenter Analyseprozess: lokal effizient, zentral tiefgehend – für valide, kontextbasierte Entscheidungen.

Sensorik & Trigger (Edge) – Regelbasierte Aktivierung vor Ort
– Kombination aus Kamera, Bewegungsmelder, Zutrittskontrolle etc.
– Definierte Regeln lösen die Analyse und/oder Aufzeichnung aus
– Fokus nur auf relevante Situationen
Ereignisfilter & Clip-Erstellung – Intelligente Vorverarbeitung
– Selektion relevanter Ereignisse (keine Rohdatenflut)
– Erstellung kurzer, fokussierter Videoclips
– Erste strukturierte Beschreibung (Metadaten / Tags)
Zentrale KI-Analyse (Cosmos Reason / Cosmos 3) – Szenenverständnis & Kontextanalyse
– Verarbeitung in Cloud oder geschützter Kundeninfrastruktur
– Vision-Reasoning-Modelle analysieren:
– Zusammenhänge und Interaktionen
– zeitliche Abläufe
– Auffälligkeiten und Muster
Kontext & Handlungsempfehlung – Interpretierte Ereignisse statt Rohdaten
– Automatische Einordnung der Situation (z. B. sicherheitsrelevant, kritisch)
– Reduktion von Fehlalarmen
– Übergabe an Leitstelle, Systeme oder Prozesse

Die Erkennung ist nicht das Ende des Prozesses. SecuSite AI unterstützt dabei, erkannte Vorfälle strukturiert weiterzuverarbeiten und in bestehende Sicherheitsprozesse einzubinden. Ereignisse können automatisiert dokumentiert, bewertet und an zuständige Stellen oder nachgelagerte Abläufe übergeben werden. Auch die zugehörigen Aufzeichnungen lassen sich gezielt heranziehen, um Vorfälle schneller einzuordnen, Maßnahmen nachzuvollziehen und Entscheidungen auf einer belastbaren Informationsgrundlage zu treffen.

Über die unmittelbare Erkennung hinaus kann SecuSite AI auch als Grundlage für weiterführende Analysen dienen. So lassen sich sicherheitsrelevante Ereignisse, Muster und Abläufe gezielter auswerten, um beispielsweise Auffälligkeiten, Schwachstellen oder Optimierungspotenziale sichtbar zu machen. Welche Auswertungen im konkreten Einsatz sinnvoll und realisierbar sind, sollte dabei individuell betrachtet und gemeinsam detailliert ausgearbeitet werden.

Einsatzszenarien

Perimeterschutz

Unbefugten Zutritt sofort erkennen

Erkennt das unbefugte Betreten von sicherheitskritischen Bereichen in Echtzeit – z. B. beim Überwinden von Zäunen, Betreten definierter Zonen ohne Sicherheitsausweis oder außerhalb erlaubter Zeiten und löst unmittelbar eine Alarmierung aus.

Sicherheitszonen

Regelverstöße automatisch identifizieren

Überwacht definierte Sicherheitsbereiche und identifiziert Verstöße gegen betriebliche Vorgaben – etwa das Betreten von Sperrzonen, fehlende Schutzausrüstung oder unzulässige Aktivitäten – automatisiert und in Echtzeit.

Notfallerkennung

Kritische Situationen sofort erfassen

Erkennt potenzielle Notfälle wie reglos am Boden liegende Person, Stürze oder ungewöhnliche Bewegungsmuster und ermöglicht eine sofortige Alarmierung sowie schnelle Einleitung von Maßnahmen.

Die technischen Funktionen im Detail

Erkennt und klassifiziert relevante Objekte wie Personen, Fahrzeuge oder Gegenstände in Echtzeit. Dies stellt die Grundlage für weiterführende Analysen und sicherheitsrelevante Bewertungen dar.

Typische Anwendungsfälle:

PSA-Erkennung (Helm, Weste, Schutzkleidung)
Waffenerkennung (z. B. Messer, Schusswaffen – je nach Systemfähigkeit)
Fahrzeugerkennung (PKW, LKW, Spezialfahrzeuge)
Erkennung zurückgelassener oder verdächtiger Objekte

Definiert virtuelle Sicherheitsbereiche und erkennt automatisch, wenn diese betreten, verlassen oder unzulässig genutzt werden.

Typische Anwendungsfälle:

Einbruchserkennung / Perimeterverletzung
Unbefugter Zutritt zu Sperrzonen
Betreten von Hochrisikobereichen
Aufenthalt in verbotenen Bereichen außerhalb definierter Zeiten

Analysiert Bewegungsmuster und erkennt auffällige oder ungewöhnliche Verhaltensweisen auf Basis definierter Regeln oder lernbasierter Modelle.

Typische Anwendungsfälle:

Sturzerkennung / reglose Personen
Vandalismus (z. B. Beschädigung von Infrastruktur)
Langes Verweilen in sensiblen Bereichen (Loitering)

SecuSite AI kann definierte Ereignisse automatisch erkennen und daraus gezielte Alarmierungen oder Eskalationen ableiten. Welche Alarme ausgelöst, priorisiert oder an bestimmte Stellen weitergeleitet werden, hängt von der individuellen Sicherheitslogik, den betrieblichen Abläufen und der jeweiligen Kritikalität ab. Die konkrete Ausgestaltung sollte daher anwendungsbezogen betrachtet und gemeinsam detailliert festgelegt werden.

Ihre Vorteile

Ereignisse in Echtzeit erkennen

Unsere Plattform analysiert Videodaten fortlaufend und erkennt sicherheitsrelevante Situationen automatisch. Unbefugte Zutritte, Perimeterverletzungen, verdächtige Bewegungsmuster oder kritische Verhaltensauffälligkeiten werden unmittelbar identifiziert und priorisiert gemeldet.

Leitstände und Sicherheitspersonal entlasten

Anstatt permanent alle Videostreams manuell zu beobachten, erhalten Leitstände gezielt Hinweise auf tatsächlich relevante Vorfälle. Das reduziert die Informationsflut und verbessert die operative Fokussierung.

Dokumentation und Nachvollziehbarkeit verbessern

Relevante Ereignisse werden strukturiert dokumentiert und können in vordefinierten Sicherheitsberichten zusammengeführt werden. Das unterstützt interne Governance, Compliance-Anforderungen und eine belastbare Nachbereitung von Vorfällen.

Die Implementierung

1. Planung

Ganzheitliche Beratung zur Definition relevanter Bereiche und Analyseziele. Gefahreneinschätzung: Welche Ereignisse können auftreten und welche Prozesse sollten vorbereitet sein? Entwicklung von Eskalationsplänen für Anomalien, Verstöße und kritische Vorfälle.

2. Installation

Wir verknüpfen die Datenströme datenschutzkonform mit unserer Plattform. Die Plattform selbst kann als Cloud-Service (auf EU-Servern) oder On-Premise in Ihrer eigenen Infrastruktur betrieben werden.

3. Entwicklung

Es folgt das Training der Künstlichen Intelligenz, welches die Ereigniserkennung schärft und Fehlalarme minimiert. Zudem werden Eskalationsstufen getestet sowie dessen auslösenden Workflows verfeinert.

4. Betrieb

Die Anwendung wird in den Livebetrieb genommen. Ereignisse werden dokumentiert, Videodaten ausgewertet, relevante Ereignisse gemeldet und Anomalien gemeldet.

Darum Materna

In KRITIS-Umgebungen reicht es nicht, Auffälligkeiten zu erkennen. Entscheidend ist, dass aus einem erkannten Ereignis ein belastbarer Prozess wird: mit klarer Einordnung, schneller Eskalation, technischer Anschlussfähigkeit und nachvollziehbarer Dokumentation. Genau an dieser Stelle liegt die Stärke von Materna. Wir verbinden KI-gestützte Videoanalyse mit Integrationskompetenz, regulatorischem Verständnis und Erfahrung in komplexen Sicherheits- und IT-Landschaften.

KRITIS-Verständnis

Wir verbinden technologische Kompetenz mit einem klaren Verständnis für regulatorische und betriebliche Anforderungen kritischer Infrastrukturen.

Integration statt Insellösung

Unsere Plattform fügt sich in bestehende Sicherheits-, Leitstellen- und IT-Systeme ein, statt neue Silos zu schaffen.

Souveräne Betriebsmodelle

Die Lösung kann je nach Schutzbedarf On-Premises, am Edge, hybrid oder in definierten Cloud-Modellen betrieben werden.

Von der Erkennung zur Reaktion

Wir denken Videoanalyse konsequent als Teil eines durchgängigen Sicherheits- und Eskalationsprozesses.

Auditfähigkeit von Anfang an

Dokumentation, Nachvollziehbarkeit und anschlussfähige Meldeprozesse werden von Beginn an mitgedacht.

Ende-zu-Ende-Begleitung

Wir begleiten den Weg von der Use-Case-Definition bis zum sicheren Betrieb in der Fläche.

Sprechen Sie uns gerne an

Portrait von Ansprechpartner Marcus Goetting

Große Unsicherheit bei manueller Videoüberwachung

Steigende Anforderungen an Dokumentation und Compliance

Zeitverzug bei der Erkennung sicherheitskritischer Vorfälle

Reduktion von Fehlalarmen

KI-gestützte Videoanalyse als nächster Schritt der Sicherheitsarchitektur

Wie SecuSite AI Ereignisse erkennt

Wie Vorfälle weiterverarbeitet werden

Welche Analysen darüber hinaus möglich sind

Perimeterschutz

Sicherheitszonen

Notfallerkennung

Objekterkennung & Klassifizierung

Zonenbasierte Ereigniserkennung

Bewegungs- & Verhaltensanalyse

Ereignisbasierte Alarmierung

Ereignisse in Echtzeit erkennen

Leitstände und Sicherheitspersonal entlasten

Dokumentation und Nachvollziehbarkeit verbessern

1. Planung

2. Installation

3. Entwicklung

4. Betrieb

KRITIS-Verständnis

Integration statt Insellösung

Souveräne Betriebsmodelle

Von der Erkennung zur Reaktion

Auditfähigkeit von Anfang an

Ende-zu-Ende-Begleitung

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Marcus Götting Leiter Competence Center IoT

Marcus Götting
Leiter Competence Center IoT