Notfälle müssen sofort sichtbar werden, wenn schnelle Hilfe entscheidend ist

Name: Notfallerkennung mit KI
Brand: Materna

In kritischen Infrastrukturen, Industrieanlagen, Verkehrs- und Logistikbereichen oder weitläufigen Betriebsstätten können medizinische Notfälle, Stürze oder andere akute Gefahrensituationen jederzeit auftreten. Gerade dort, wo große Flächen überwacht werden müssen und nicht überall Personal unmittelbar vor Ort ist, kommt es darauf an, Notfälle schnell zu erkennen und ohne Verzögerung zu reagieren.

Klassische Videoüberwachung dokumentiert solche Situationen zwar häufig, erkennt ihre Dringlichkeit jedoch nicht automatisch. Entscheidend ist deshalb nicht allein die Aufzeichnung eines Vorfalls, sondern die Fähigkeit, kritische Situationen in Echtzeit sichtbar zu machen, richtig einzuordnen und in bestehende Reaktionsprozesse zu überführen.

Was passiert, wenn ein Notfall zu spät bemerkt wird?

Eine Person stürzt in einem abgelegenen Bereich eines Betriebsgeländes und bleibt regungslos liegen. Die Kameras zeichnen den Vorfall auf, doch im laufenden Betrieb wird die Situation nicht sofort erkannt. Erst mit Verzögerung wird deutlich, dass schnelle Hilfe erforderlich gewesen wäre. Genau hier stößt klassische Videoüberwachung an ihre Grenzen: Sie dokumentiert, reagiert aber nicht.

SecuSite AI setzt früher an, analysiert Videodaten in Echtzeit und unterstützt dabei, potenzielle Notfälle frühzeitig sichtbar zu machen und schneller weiterzuverarbeiten.

KI-gestützte Videoanalyse zur frühzeitigen Erkennung von Notfällen

Unsere KI-gestützte Videoanalyse SecuSite AI wertet Videodaten in Echtzeit aus und erkennt potenzielle Notfallsituationen automatisiert. Dazu zählen etwa Stürze, reglose Personen oder andere auffällige Bewegungsmuster, die auf eine akute Gefährdung hindeuten können. So wird aus passiver Videoüberwachung ein aktives System, das Sicherheitsverantwortliche und Leitstellen gezielt bei der schnellen Bewertung von Situationen und der Einleitung geeigneter Maßnahmen unterstützt. Ereignisbasierte Alarmierung und die Einbindung in bestehende Sicherheits- und Meldeprozesse sind dabei fester Bestandteil des Lösungsansatzes.

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SecuSite AI analysiert laufende Videoströme in Echtzeit und erkennt automatisiert Anzeichen potenzieller Notfallsituationen. Dabei werden Bewegungen, Objekte und der Kontext einer Situation über mehrere Videobilder hinweg gemeinsam ausgewertet. So kann die Lösung erkennen, ob eine Person beispielsweise stürzt, reglos am Boden liegt oder ein Verhalten zeigt, das auf eine Notlage hindeutet.

Dazu zählen unter anderem:

Stürze von Personen in überwachten Bereichen
reglos am Boden liegende Personen
ungewöhnliche Bewegungsabläufe, die auf eine Notsituation hindeuten können
plötzliche Zusammenbrüche oder abrupte Lageveränderungen
auffällige Inaktivität in Bereichen, in denen Bewegung zu erwarten wäre

Relevante Ereignisse werden frühzeitig erkannt, priorisiert und für die weitere Bearbeitung aufbereitet. Das entlastet Sicherheitsverantwortliche, verbessert die Übersicht im laufenden Betrieb und unterstützt dabei, kritische Situationen schneller zu erfassen als mit rein passiver Videoüberwachung.

Die Erkennung eines möglichen Notfalls ist nicht das Ende des Prozesses. SecuSite AI unterstützt dabei, kritische Situationen strukturiert weiterzuverarbeiten und in bestehende Sicherheits- und Reaktionsprozesse einzubinden. Ereignisse wie Stürze, reglose Personen oder andere auffällige Notfallsituationen können automatisch priorisiert, dokumentiert und an zuständige Stellen oder nachgelagerte Abläufe übergeben werden. Zugehörige Bild- und Videoinformationen helfen dabei, Situationen schneller einzuordnen, Maßnahmen nachvollziehbar abzuleiten und Entscheidungen auf einer belastbaren Informationsgrundlage zu treffen. Die Plattform ist darauf ausgelegt, Ereignisse in bestehende Leitstellen-, Ticket- und Meldeketten zu überführen, statt sicherheitsrelevante Hinweise lediglich auf einem Monitor anzuzeigen.

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. Durch die Anbindung an bestehende EHS-, Notfall- und Incident-Management-Systeme können erkannte Vorfälle zudem strukturiert dokumentiert, ausgewertet und für die kontinuierliche Verbesserung von Sicherheits- und Präventionsmaßnahmen genutzt werden. Welche Auswertungen im konkreten Einsatz sinnvoll und realisierbar sind, sollte dabei individuell betrachtet und gemeinsam detailliert ausgearbeitet werden.

Ihre Vorteile

Erhöhte Reaktionsgeschwindigkeit

Potenzielle Notfälle werden unmittelbar erkannt. Zuständige Stellen können schneller reagieren, bevor sich die Folgen einer kritischen Situation verschärfen.

Entlastung von Sicherheitspersonal

Statt sämtliche Videoströme dauerhaft manuell zu beobachten, wird das Personal gezielt auf relevante Notfallsituationen hingewiesen.

Lückenlose Dokumentation

Notfallereignisse werden mit Zeit, Ort und Ereignisbezug dokumentiert. Das unterstützt Nachvollziehbarkeit, Auswertung und interne Aufarbeitung.

Fundierte Analyse

Wiederkehrende Vorfallmuster und Gefahrenschwerpunkte werden sichtbar. So lassen sich Schutzmaßnahmen und Prozesse datenbasiert weiterentwickeln.

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 Lösung 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, das die Erkennung von Auffälligkeiten schärft und Fehlalarme reduziert. Zudem werden Regeln, Eskalationsstufen und auslösende Workflows verfeinert.

4. Betrieb

Die Anwendung wird in den Livebetrieb übernommen. Ereignisse werden dokumentiert, Videodaten ausgewertet, relevante Auffälligkeiten priorisiert gemeldet und für weitere Analyse nutzbar gemacht.

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.

Lassen Sie uns ins Detail gehen

KI-gestützte Videoanalyse wertet Videodaten in Echtzeit aus und erkennt Anzeichen potenzieller Notfallsituationen automatisiert. Dazu zählen etwa Stürze, reglose Personen oder andere auffällige Bewegungsmuster, die auf eine akute Gefährdung hindeuten können.

Klassische Videoüberwachung zeichnet Vorfälle auf, bewertet ihre Dringlichkeit jedoch in der Regel nicht automatisch. Gerade bei großen Flächen und vielen Kameras können kritische Situationen deshalb zu spät bemerkt werden.

Die Lösung kann unter anderem Stürze, reglos am Boden liegende Personen und weitere auffällige Bewegungs- oder Inaktivitätsmuster erkennen, die auf eine Notlage hindeuten können.

SecuSite AI ist darauf ausgelegt, relevante Ereignisse in bestehende Leitstellen-, Ticket- und Meldeprozesse zu überführen. So wird aus einer Erkennung ein strukturierter operativer Ablauf.

Besonders relevant ist die Lösung für Betreiber kritischer Infrastrukturen, Industrieunternehmen, Flughäfen, Häfen, Energieversorger und andere Organisationen mit weitläufigen oder sicherheitskritischen Betriebsumgebungen.

Materna verbindet KI-gestützte Videoanalyse mit Integrationskompetenz, Prozessverständnis und Erfahrung im KRITIS-Umfeld. Entscheidend ist nicht nur die Erkennung eines Ereignisses, sondern auch dessen operative Einbindung in bestehende Abläufe.

Sprechen Sie uns gerne an

Portrait von Ansprechpartner Marcus Goetting

KI-gestützte Videoanalyse zur frühzeitigen Erkennung von Notfällen

Wie SecuSite AI Notfälle erkennt

Wie Vorfälle weiterverarbeitet werden

Welche Analysen darüber hinaus möglich sind

Erhöhte Reaktionsgeschwindigkeit

Entlastung von Sicherheitspersonal

Lückenlose Dokumentation

Fundierte Analyse

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

Wie hilft KI dabei, Notfälle früher zu erkennen?

Warum reicht klassische Videoüberwachung für die Erkennung von Notfällen oft nicht aus?

Welche Notfallsituationen kann SecuSite AI erkennen?

Wie lässt sich die Erkennung von Notfällen in bestehende Sicherheitsstrukturen integrieren?

Für welche Organisationen ist die KI-gestützte Notfallerkennung besonders sinnvoll?

Warum ist Materna der richtige Partner für diesen Use Case?

Sprechen Sie uns gerne an

Marcus Götting Leiter Competence Center IoT

Marcus Götting
Leiter Competence Center IoT