Notfallerkennung
„View Sense“ nutzt „AI“ zur Früherkennung von verdächtigen oder kritischen Situationen. Das System achtet auf definierte Bewegungsmuster und informiert über verdächtige und kritische Vorgänge. Dabei erkennt es automatisch medizinische Notfälle wie Bewusstlosigkeit, wenn eine Person in der Kabine bedrängt wird, oder unbegleitete Gegenstände in der Kabine zurückbleiben.
Im Hintergrund arbeitet künstliche Intelligenz basierend auf einem Bildabgleich-Algorithmus. Wartungs-Funktionen für Aufzugsbetreiber und Wartungsfirmen können ebenfalls aktiviert werden, um technische Zustände zu prüfen. Dazu zählen beispielsweise Türzonenüberwachung und Abstellgenauigkeit ebenso wie Vandalismus-Erkennung.
Sobald eine Situation verdächtig oder kritisch ist, wird die zugewiesene Notrufzentrale verständigt.
Mittels kameragestützter Notfallerkennung „View Eye“, kann das Personal der Notrufzentrale die Situation in der Kabine beurteilen, wenn Personen nach der Notruf-Auslösung nicht reagieren. Da in diesem Fall „Gefahr im Verzug“ anzunehmen ist, sei die anlassbezogene Kameraaktivierung datenschutzrechtlich unbedenklich, betont das Unternehmen.
Notfälle automatisch erkennen
Unverbindlich AnfragenVIEW Elevator setzt auf Edge Computing
Edge Computing wird für das IoT in Zukunft zur unverzichtbaren Schlüsseltechnologie. VIEW Elevator setzt bei der Entwicklung seiner smarten Aufzugs-Notruf- und –Kommunikationsplattform seit 2015 auf diese Schlüsseltechnologie.
Analysten sind sich einig: Das Datenvolumen wird in den nächsten zehn Jahren explodieren. Bereits im Jahr 2025 soll die Menge an Neu-Daten die 163 Zettabyte-Marke übersteigen, ein Äquivalent von 16 Milliarden der heute üblichen 12 TB großen HDDs.
Gleichzeitig wächst die Echtzeit-Relevanz neuer Daten noch schneller als die Datenmenge selbst. Die Kombination aus beidem – Datenmenge und geringe Latenzzeiten – ist geeignet, das konventionelle Computing-Modell in die Knie zu zwingen.
Beim Edge Computing werden Daten dezentral in der Netzwerkperipherie verarbeitet – an dem Ort, wo sie generiert wurden. Die Bedeutung der Technologie steigt mit der Menge an Daten, die durch das Internet der Dinge erzeugt wird.
Bei VIEW werden Daten erst in die Cloud übermittelt, wenn an der Anlage ein definierter kritischer Zustand erkannt wurde. Die übermittelten Daten dienen dann zur Abwehr einer konkreten Gefahr oder zur Anforderung betriebswichtiger technischer Interventionen.
Dazu unterscheiden VIEW´s Edge-Computing-Systeme zwischen „Wegwerfdaten“ und „kritischen“ beziehungsweise „hyperkritschen“ Daten. Die VIEW SenseTM Geräte produzieren mit ihren Sensoren große Datenmengen. Die Mehrheit dieser Informationen sind allerdings „Wegwerfdaten“, geprägt durch minimales oder gar fehlendes Potenzial für eine spätere Wiederverwendung. Das IoT-Gerät benötigt diese Daten zwar in Echtzeit für sofortige Entscheidungsfindung – danach aber nicht mehr.
VIEW´s Edge Computing sortiert diese Daten in Echtzeit und am Ort der Entstehung vor. Nach der ersten Analyse löscht es echtzeitrelevante Daten und leitet nur noch die daraus abgeleiteten Erkenntnisse an den Server oder die Cloud weiter. Aus ihnen kann man auch später noch einen Nutzen ziehen. So hilft Edge Computing, konventionelle Computing-Systeme zu entlasten und gewährleistet die für das IoT so wichtigen geringen Latenzzeiten.
Im Zusammenhang mit den für VIEW Sense entwickelten Bildanalyseverfahren ergibt sich als weiterer Aspekt der Datenschutz. Hannes SCHOBER, CEO und Founder von VIEW: „Dank Edge Computing kann die Priorisierung des Datentransfers direkt am Ort des Geschehens und daher in Echtzeit mit nur minimaler Netzwerkbelastung stattfinden. So stellen wir sicher, dass die Kosten für Datenübertragung gering gehalten wird und im Hinblick auf den Datenschutz nur dann Daten übertragen werden, wenn dadurch Gefahren oder Risiken abgewehrt werden müssen.