Ein Mensch entscheidet schnell und effizient, ob Videos relevante Informationen enthalten oder nicht. In einer Krisensituation fehlt jedoch die Zeit dazu. Daher entwickelt das Projekt Methoden der künstlichen Intelligenz, um die Videos zu beurteilen und zu filtern. Ausgewählte Videos werden dann mit bekannten Daten und Bildern einer Region verglichen und so korrekt positioniert und ausgerichtet. Abhängig von den Inhalten und den Einstellungen produzieren diese Schritte mehr oder weniger viele Falschauswahlen. Darum werden die Informationen visuell so aufbereitet, dass die Endauswahl und Korrektur der Position einfach und effizient von den Bearbeitenden vorgenommen werden können. So wird sichergestellt, dass die Informationen schnell verfügbar und einfach nutzbar sind.

Aufgezeichnete Videos von den verschiedensten Ereignissen füllen online-Plattformen. Das Krisenmanagement hat in einer stressreichen Ereignissituation aber nicht die Zeit, sich stundenlang Videos anzuschauen, um allenfalls relevante Inhalte zu identifizieren. Eine automatische Beurteilung und Aufbereitung von Augenzeugen-Videos soll helfen, Informationen aus unterschiedlichen Perspektiven nutzen zu können.

Das Krisenmanagement soll mit relevanten Informationen unterstützt werden, die eine Kombination von Algorithmen aus Augenzeugen-Videos extrahiert. Die Algorithmen müssen die Videos zuerst bezüglich ihrer Relevanz beurteilen – und dann die Videos bezüglich ihrer Inhalte analysieren und geografisch korrekt positionieren und ausrichten. Diese Prozesse sind mit Unsicherheiten behaftet und die Resultate deshalb nicht immer zuverlässig. Doch eine geeignete visuelle Aufbereitung stellt sicher, dass die Resultate effizient und nutzbringend in die Arbeitsabläufe integriert werden können.

Die Verfügbarkeit von zeitnahen relevanten Informationen ist zentral für die Krisenbewältigung. Die Informationen ermöglichen, dass rasch die richtigen Entscheide gefällt werden. Dadurch sollen teure Fehlentscheidungen mit potentiellen negativen Folgen für Infrastruktur, sowie Schutz und Rettung weitgehend vermieden werden.

EVAC – Employing Video Analytics for Crisis Management