Die intelligente Technologie rettet Leben im U-Bahnnetz.

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Ein vom Boden aus aufgenommenes Foto zeigt fünf Personen, die auf einem U-Bahn-Bahnsteig stehen. Ein weiß-grüner Zug rast an ihnen vorbei.

Warnung zum Inhalt: In diesem Artikel wird über den Tod durch Selbstmord und Selbstmordprävention berichtet.

Es ist eine tragische Tatsache, dass jedes Jahr Tausende von Todesfällen zu beklagen sind, bei denen Menschen sich vor einen fahrenden Zug werfen. Weltweit arbeiten die Eisenbahngesellschaften daran, ein Problem anzugehen, das für Fahrgäste, Bahnangestellte, Zugführer:innen aber auch die Hinterbliebenen jener, die keinen anderen Ausweg sehen, als sich vor den Zug zu werfen, zutiefst erschütternd und traumatisierend ist.

Bei einer großen US-Nahverkehrsgesellschaft werden Polizeibeamte, Leitstellenteams und Betriebsleiter:innen von dem Canon Unternehmen BriefCam mit einer bahnbrechenden Videoanalysetechnologie unterstützt. Natürlich werden die Fahrgäste dieser U-Bahnen mit einem Netz von Hunderten von Kameras gut überwacht. In den Kontrollräumen befinden sich jedoch in der Regel nur ein oder zwei Personen. Sie sind daher kaum in der Lage, einzelne Personen auszumachen, die sich zu nah an die Gleise bewegen oder sich sogar schon darauf befinden.

Ebenso kann es außerordentlich schwierig sein, die Absichten einer Person nur mit Blick auf den Monitor einzuschätzen oder jemanden, der nur zu nahe an der Bahnsteigkante steht, als potenzielles Risiko zu erkennen. Eine kürzlich durchgeführte Studie über Todesfälle an Bahnhöfen ergab, dass der finalen Entscheidung, sich das Leben zu nehmen, sehr viel Zeit voraus gehe. Allein diese Tatsache eröffnet eine große Chance, Leben zu retten.

Das Fenster, das diese Nahverkehrsgesellschaft für die Definition der Risikobereiche ausgewählt hat, ist polygonal, also mehreckig.

Ein Screenshot der BriefCam Videoanalysesoftware bei der Arbeit. Er zeigt eine graue Luftaufnahme von Gebäuden und einen Kreisverkehr, wobei eine mehreckige Fläche auf der linken Seite hervorgehoben wird.

Dieses Beispiel zeigt das BriefCam RESEARCH LPR Dashboard. Der zu überwachende Bereich ist „eingezäunt“ und es wird ein benutzerdefinierter Alarm ausgelöst, wenn jemand in den Bereich des Polygons eindringt.

Die Kraft des Polygons.

Mit der BriefCam Lösung kann das Bahnhofsteam sein bestehendes Netz von Sicherheitskameras nutzen, um Bereiche zu identifizieren, in die sich eine Person wahrscheinlich mit der Absicht begibt, sich vor einen Zug zu werfen. Mit der Videoanalysesoftware lässt sich dann eine virtuelle, anpassbare Polygonform über das Bild dieses Bereichs legen und so einen „virtuellen Zaun“ darum ziehen. In der Software kann dann eine Regel konfiguriert werden, die einen Alarm auslöst, wenn jemand in dieses Polygon eindringt und sich damit in einem Bereich Hochrisikobereich befindet.

Es ist sogar möglich, dass die Software nur auf Menschen reagiert, die sich in den riskanten Raum begeben, so dass es keine Fehlalarme gibt. In einem besonders stark frequentierten Bahnhof ist es für das Personal mit Kundenkontakt schwierig, solche Verhaltensweisen zu erkennen – z.B. das Herumlungern auf dem Bahnsteig, das ständige Auf- und Abgehen, das häufige Wechseln des Bahnsteigs oder das Bewegen zum Ende des Gleises, wo der Zug einfahren wird. Durch die vorherige Identifizierung und Abgrenzung der Hochrisikobereiche können dem Kontrollraum Warnungen eingespielt werden, wenn in diese Hochrisikobereiche eingedrungen wird.

Um realistisch zu beurteilen, ob diese Methode ein wirksames Mittel zur Rettung von Menschenleben ist, müsste aber genau das eintreten, was man eigentlich vermeiden will. Und bei der Installation des Systems ist es dann tatsächlich passiert.

Ein Integrationsspezialist von BriefCam erarbeitete mit einem Bahnhofsteam zusammen die Definition der Meldeparameter. Die Bewegungen des Wartungspersonals, die den Risikobereich routinemäßig betreten, um Arbeiten an den Gleisen vorzunehmen, sollten ausgeschlossen werden. Es wurde sogar eine Regel hinzugefügt, die Fehlalarme verhindert, wenn Tiere in diesen Bereich eindringen.

Während der Schulung wurde im Kontrollzentrum ein Alarm ausgelöst – jemand war in den Risikobereich eingedrungen. Der System-Operator überprüfte die Meldung sofort und bestätigte, dass ein Mann dabei war, sich auf die Gleise zu legen. Dies war genau das vorsätzliche Verhalten, für das die BriefCam Lösung installiert wurde – deshalb begann sofort das für eine solche Situation aufgesetzte Protokoll der Station. Der in den Bahnhof einlaufende Zug wurde angehalten, Polizeibeamte wurden hinzugerufen, und der Mann wurde in Sicherheit gebracht. Die neue Lösung hatte somit bereits am ersten Tag ein Leben gerettet.

BriefCam bietet den Anwender:innen eine robuste und intelligente Technologie zur Videoüberwachung. Es ist spannend zu sehen, wie großartig diese Lösung funktioniert und tatsächlich Leben rettet.“

Maßnahmen, Analysen und datengesteuerte Interventionen.

Welche Erfahrungen haben das Team und die Polizei neben diesem erfolgreichen Einsatz und dem Wissen, dass ihr neues System genau das erreicht hat, was sie sich vorgestellt haben, gemacht? Normalerweise müsste versucht werden, den genauen Hergang anhand von Zeugenaussagen und Überwachungsbildern zu rekonstruieren. In diesem Fall ermöglichte es die patentierte Videoanalyseplattform von BriefCam (einschließlich der VIDEO SYNOPSIS®-Technologie), das Verhalten des Mannes, sein Bewegungsmuster und seinen Zugang zu den Gleisen schnell zu überprüfen und zu verstehen.

Das half dem Team, weitere proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um weitere Selbstmordversuche in ihrer Station zu reduzieren. Wenn man einen potenziellen Weg sieht, kann man ihn auch unterbrechen. Der nächste Schritt könnte nun darin bestehen, die künstliche Intelligenz der Tools von BriefCam zu nutzen, um historische Daten aus ähnlichen Szenarien im gesamten Schienennetz zu sammeln und zu analysieren. 

Bei dieser Implementierung war die Intelligenz der Videoanalysesoftware eigentlich für die Nutzung durch die Sicherheitsteams vorgesehen. Sie könnte aber auch zur Überwachung des Wartungsbedarfs, zur intelligenten Zeitplanung und zur Erkennung von Mustern eingesetzt werden, um den Personalbedarf an den Stationen zu ermitteln. Außerhalb des Schienennetzes kann das System z.B. auch für die Vorhersage des Passagieraufkommens und der Verwaltung von Menschenansammlungen eingesetzt werden. Diese Art von groß angelegten Datensätzen wäre auch für die Stadtplanung von unschätzbarem Wert. Es gibt gute Argumente dafür, dass dies genau die Art von vernetztem „Smart-City-Denken“ ist, das uns dabei helfen wird, städtische Räume besser zu verstehen und so einen Plan für Städte zu erstellen, in denen sich Menschen sicherer bewegen können.

Wenn Sie oder jemand, den Sie kennen, Selbstmordgedanken hat oder sofortige Hilfe benötigt, wenden Sie sich bitte an den Notdienst oder eine örtliche Notrufstelle. Sie sind nicht allein, und es gibt qualifizierte Anlaufstellen, die Ihnen helfen können.

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