Intelligent videoanalyse

Her følger en gjennomgang av teknologien, litt om utbredelse og bruk, samt en gjennomgang av mulige personvernkonsekvenser.

Intelligent videoanalyse, "Intelligent Video Analytics (IVA)", er teknologi som automatisk analyserer innhold fra overvåkingskameraer. Videoanalysen kan blant annet kartlegge hva slags objekter som er i bildet, utløse alarmer basert på hvor og hvordan objektene beveger seg og gjenkjenne ansikter. Dette kan for eksempel brukes til å oppdage når noen klatrer over et gjerde eller fjerner en verdifull gjenstand, telle mennesker eller analysere bevegelser i butikker og på offentlige steder.

Enkelt sagt bygger videoanalyse på å tolke endringer fra bilde til bilde, altså endringer i bildepiksler i en strøm av bilder. Videoanalyse baseres på forskjellige sett av matematiske regler, algoritmer. Analysen kan gjøres i lagrede opptak eller i selve overvåkingskameraet, som nå ofte har prosesseringskraft og programvare. Gjennom videoanalysen lages det metadata, altså data om hva som finnes eller hva som skjer i bildene. Typiske metadata om objektene er farger, retning, fart og størrelse, og om objektet er et kjøretøy eller et menneske. Disse metadataene kan søkes i.

Tidligere var det nødvendig med et menneske til å se gjennom overvåkingsmaterialet for å i det hele tatt kunne nyttiggjøre seg innholdet. Med intelligent videoanalyse er altså ikke dette lenger nødvendig.

Ordet "intelligent" i kan være misvisende, siden det ikke er snakk om kunstig intelligens, men heller noe som skjer automatisk. Det brukes for øvrig flere begreper på teknologien. "Video Content Analytics (VCA)" og "Video Analytics (VA)" brukes forholdvis synonymt.

Funksjoner

Intelligent videoanalyse har forskjellige funksjoner, og er gjerne rettet mot spesifikke bruksområder etter behov. Derfor kan det være nyttig å dele opp bruksområdene i tre hovedkategorier.

Deteksjon og sporing. Med intelligent videoanalyse er det mulig å oppdage "nye" objekter, slik som at en person eller en bil kommer inn i bildet. Alt som beveger seg gis en hendelsesmarkør og en tidsmarkør, noe som gir mulighet til å spore objektets videre bevegelser: hvor og hvordan objektet beveger seg, retning, fart, om objektet stopper opp eller tidsbruk. Videoanalysen kan også detektere brann eller røyk.

Beskrive objekter. Videoanalyse kan også registrere hva som kjennetegner et objekt (for eksempel farge eller størrelse) eller klassifisere objektet (for eksempel kjøretøy eller menneske). Andre kjennetegn kan være temperatur, antatt alder, kjønn og etnisitet. Videoanalysen kan også gi mer avanserte objektbeskrivelser, slik som å kategorisere en persons følelser ut fra ansiktets mimikk. Det er også mulig å identifisere alle ansikter for så automatisk å lagre ansiktsbildene i en egen bildedatabase.

Identifisere objekter. Intelligent videoanalyse kan per i dag brukes blant annet til ansiktsgjenkjenning. Det er også mulig å knytte ansikt til en allerede kjent identitet i en svarte- eller hvitelisting av personer. Likeledes vil nok systemet kunne gjenfinne samme ansikt i andre overvåkingsbilder, eller på tvers av systemer, uten at man kjenner personens identitet. Systemene vil sannsynligvis også etter hvert kunne kombinere teknikker, for eksempel ansiktsgjenkjenning og ganglag, for å gjenkjenne personer.

Automatisk nummerskiltgjenkjenning (ANPR) kan identifisere kjøretøyers registreringsnummer i et bilde eller en videostrøm, og automatisk lese av og lagre registreringsnummeret som metadata. Systemene kan basere seg på dedikerte kameraer som er satt opp og justert for best mulig å kunne fange opp nummerskilt (for eksempel i et parkeringshus). Det er også mulig å analysere video fra kameraer som blir brukt til andre formål. Kameraene som brukes kan være fastmonterte, mobile sjekkpunkter eller montert i kjøretøyer.

Bruksområder

Intelligent videoanalyse og metadata muliggjør tre ulike bruksområder. Det er verd å merke seg at disse funksjonene kan brukes på mange forskjellige måter, og være til nytte for svært ulike formål.

Det kan etableres automatiserte varslinger eller alarmer basert på forhåndsdefinerte kriterier. Kriteriene kan for eksempel være at en person krysser en linje eller befinner seg i et område mer enn to minutter, at det danner seg ansamlinger av personer i et område eller at en bli kjører mot kjøreretningen.

Det er mulig å søke i opptakene, for eksempel etter store, svarte biler i nordgående retning innenfor et angitt tidsrom. Tidligere måtte man se etter det som var relevant gjennom tidkrevende leting og spoling.

Det kan generes statistikk fra videomaterialet, for eksempel over hvor mange kunder som har beveget seg gjennom et område, eller hvordan kundemassen beveger seg i et butikklokale. Dette kalles kundestrømsanalyser. Kundestrømsanalysen kan også gi statistikk om for eksempel hvor stor andel av kundene som er kvinner.

Formål

Tradisjonelt har kameraovervåking i hovedsak vært bruk til ulike sikkerhetsformål, slik som vern av liv og helse og for å forebygge og oppklare straffbare handlinger. Intelligent videoanalyse representerer slik både kontinuitet og brudd. Sikkerhetsformålene har ikke falt bort, men nye formål og bruksområder har kommer til. Det er særlig ett bruksområde – eller kanskje riktigere et knippe formål med en fellesnevner – som peker seg ut, nemlig kommersielle hensyn. Begrepet "customer intelligence" og reklame står sentralt her. I tillegg kan videoanalyse være tjenlig for et tredje formål, arbeidsledelse og planlegging.

Sikkerhet. De funksjonene som blir mulige med intelligent videoanalyse, er i stor grad hensiktsmessige for sikkerhetsformål. En del av løsningene på markedet retter seg også tydelig mot dette formålet. Løsningene kan tilby forhåndsdefinerte alarmregler som varsler når virtuelle gjerder forseres, objekter flyttes (tyveri-deteksjon), "mistenkelig" adferd finner sted og liknende. Det kan brukes både til sikring av verdier og mennesker. Ansiktsgjenkjenning med søk opp mot bilder av kriminelle kan også brukes til sikkerhetsformål. I tillegg kan systemene gjøre det lettere å søke etter spesifikke hendelser etter at en sikkerhetsrelatert begivenhet har inntruffet.

Kommersielle hensyn. Kameraovervåking har tradisjonelt ikke påvirket bunnlinjen ut over å begrense tap forårsaket av tyveri og skadeverk. Intelligent videoanalyse endrer dette, for nå kan kameraovervåking på forskjellige måter bidra til å øke inntjeningen. Sporing av enkeltmenneskers tilstedeværelse og handlinger kan aggregeres til statistikk. Gjennom å skaffe seg informasjon om sine kunder kan aktørene optimalisere reklame og butikklokaler. I sin avanserte form kan videoanalyse inngå som et ledd i å tilpasse reklame i det fysiske rom basert på kundens kjønn og alder, eller til å måle verdien av reklamekampanjer. Eventuelt kan systemet gjenkjenne en person i en butikk som en stamkunde eller en ny kunde, noe som kan gi betjeningen nyttig informasjon om hvordan de skal møte kunden.

Arbeidsledelse og planlegging. Alarmer behøver ikke å handle om sikkerhetshendelser – det kan dreie seg om mindre alvorlig ting, som kø i kassa eller kaos på parkeringsplassen. Intelligent videoanalyse kan bistå ledere i å oppdage problemer og løpende styre ressurser deretter. Når må vi ha mange på jobb og når kan vi klare oss med få? Gjennom god kundestatistikk kan man vite når det er mange kunder og når det er rolig. Besøk kan også kobles mot andre data (slik som for eksempel været), og på den måten kan man få gode modeller for å planlegge bemanning ut fra værmeldingen. Sammenlignet med sikkerhet og kommersielle hensyn fremstår imidlertid dette bruksområdet som mindre sentralt i utviklingen så langt.

Den automatiserte analysen av videoinnhold handler altså ikke bare om nye midler til gamle formål. I prinsippet er det bare fantasien som setter grenser for hva som kan analyseres i bildene, og hvordan informasjonen kan brukes videre. Utviklingen får betydning for hvilken overvåkingspraksis som eksisterer i samfunnet – i hvilket omfang kameraovervåking benyttes, hvilke formål kameraovervåking brukes til og hvordan overvåkingsanlegg og opptak brukes i det daglige. Det er vanskelig å forutse det fulle spekteret av konsekvenser over tid.

Utbredelse og bruk

Sikkerhet og kommersielle formål

Datatilsynet har undersøkt markedet for intelligent videoanalyse, og vært i kontakt med en rekke aktører som leverer produkter og tjenester knyttet til dette. Vårt inntrykk er at teknologien er i fremvekst, men at den ennå ikke er vanlig. Teknologien ser særlig ut til å brukes for sikkerhetsformål og i kommersiell virksomhet.

Etter hva vi erfarer tilbyr de fleste leverandørene av kameraovervåkingsutsyr, løsninger for intelligent videoanalyse. Leverandørene peker på at teknologien blant annet brukes for å sikre eiendom og verdier utendørs. Videoanalyse brukes på byggeplasser, på fabrikker, i renovasjonsbransjen og i forbindelse med logistikk og lagring. Disse bruksområdene har det til felles at formålet ofte er å avverge straffbare handlinger eller å verne liv og helse.

Intelligent videoanalyse har vært mer kostbart enn vanlig kameraovervåking, og derfor har etterspørselen frem til nå hovedsakelig kommet fra større aktører. Flere leverandører understreker imidlertid at prisene er på vei ned, noe som har ført til økende interesse blant kundene. Videre virker det som om det er lettere for virksomheter å forsvare ekstrakostnaden dersom den også er en investering i økt inntjening – altså at løsningene i tillegg kan brukes til kommersielle formål. Denne etterspørselen har stor betydning for hvilke løsninger som utvikles.

Det finnes løsninger for kundeanalyse basert på informasjon fra varmekameraer eller andre sensorer i stedet for vanlige overvåkingsbilder. Denne typen løsninger kan altså generere mye av den samme informasjonen, samtidig som konsekvensene for personvernet reduseres sammenliknet med bruk av alminnelige bilder eller film. Dette er imidlertid ikke ensbetydende med at dataene er anonyme. I en del sammenhenger, typisk på arbeidsplasser, vil man kunne vite hvem noen av personene er, selv om de ikke kan gjenkjennes ut fra hvordan de ser ut på bildene. For eksempel kan en ansatt i en butikk lett skilles fra kunder basert på hvor vedkommende står, hvor han eller hun beveger seg og hvor lenge vedkommende er der.

Dersom opplysninger fra varmekameraene kobles med personopplysninger fra andre kilder, for eksempel bruk av adgangskort eller fordelskort, kan også personer identifiseres. I så fall vil materialet i større eller mindre grad være personopplysninger.

Det er derfor viktig å merke seg at også fastmonterte varmekameraer kan være kameraovervåking i lovens forstand, og da gjelder det særskilte regler om blant annet skilting og sletting.

Intelligent videoanalyse kan også kombineres med reklameskilt. Kameraene vil kunne analysere forbipasserende, og deretter tilby reklame tilpasset vedkommende.


Eksempler på bruk

  • En av aktørene Datatilsynet har snakket med, tilbyr løsninger som særlig er egnede for sikkerhetsformål. Nå jobber aktøren med å utvikle flere løsninger for kundeanalyse, siden etterspørselen etter slike løsninger er stor. Løsningene vil kunne kartlegge kunders bevegelser i butikker og identifisere kundenes kjønn, samt til en viss grad alder og ansiktsuttrykk. Løsningene vil også kunne identifisere hva slags bil kunden kjører, som igjen kan brukes til å trekke slutninger om kundens økonomi. Opplysningene kan så benyttes til å måle effekten av salgskampanjer eller tilpasse butikker, varer og tilbud til kundene.
  • Én aktør jobber med å utvikle intelligente videoanalyseløsninger som kan brukes i helse- og omsorgssektoren.
  • I et annet tilfelle brukes løsningene utelukkende til å sikre infrastruktur i elektrobransjen.
  • På Kastrup lufthavn i Danmark vises det reklame på skjermer basert på opplysninger om de reisende fra Amadeus-systemet og fra intervjuer, som for eksempel at forretningsreisende ofte reiser til visse tider eller fra visse gater. Ved reklameskjermene er det montert kameraer for å se om forbipasserende ser på dem. Disse kameraene er imidlertid også i stand til å analysere kjønn og hvilken aldersgruppe vedkommende tilhører. På sikt er tanken å bruke denne videoanalysen til å tilpasse innholdet på skjermene til den eller de som til enhver tid passer skjermene.
  • Andre norske aktører har brukt løsninger for videoanalyse i reklamekampanjer for virksomheter som Chess, Kappahl, Coca Cola, Sony Music, DNB og Oreo Mondelez.

Automatisk nummerskiltgjenkjenning

Automatisk nummerskiltgjenkjenning brukes både av offentlige og private aktører.

Politiet, Tolletaten og Statens vegvesen bruker nummerskiltgjenkjenning til å sjekke biler mot andre registre, og kontrollere kjøretøy med avvik. For eksempel kan kjøretøy som ikke har betalt årsavgift, forsikring eller lignende, stoppes. Både fastmonterte anlegg og mobile kontrollpunkter blir brukt til dette. Teknologien brukes også til innkreving av bompenger. Den kan videre brukes til automatisk trafikkovervåking (snitthastighetsmålinger) og måling av trafikkflyt for å gi informasjon om kjøretid og ruteforslag.

Enkelte parkeringsselskaper bruker i dag teknologien til å registrere kjøretøyer som kjører inn og ut av parkeringshus. Denne informasjonen blir brukt til å fakturere kunder eller kontrollere at betaling har funnet sted. Videre kan nummerskiltgjenkjenning fungere som tilgangskontroll til private parkeringshus og parkeringsplasser ved at porter eller bommer bare åpner seg dersom bilens nummerskilt er på listen over godkjente numre.

Personvernkonsekvenser

Med intelligent videoanalyse blir vi både fanget opp på bilde og analysert. Personvernkrenkelsen er dermed større enn for vanlig kameraovervåking. Systemet kan trekke slutninger om enkeltpersoner selv om det ikke er noen som ser på opptakene. Videoanalysen kan for eksempel registrere at vi blir stående på et sted lenge, kartlegge hvilke hyller vi besøker i butikken eller lagre våre bilpasseringer. Dette genererer opplysninger om vår adferd og våre vaner. Videre kan intelligent videoanalyse muliggjøre sporing over sted og tid fordi noen systemer kan gjenkjenne ansikt eller nummerskilt.

Alle har imidlertid en viss rett til sporfri ferdsel og privatliv, selv på offentlige steder. Hvis man ikke trenger å registrere identifiserende opplysninger, har enkeltindividet rett til å være anonymt. Innsamling av personopplysninger skal videre være formålsbestemt og begrenses til det definerte formålet. Det er viktig at man ikke analyserer mer enn man har behov for å vite, slik at det ikke gjøres større inngrip i privatlivets fred og integriteten enn nødvendig. Dessuten skal all innsamling av personopplysninger være proporsjonal med formålet, slik at det er balanse mellom virksomhetens interesser og den enkeltes personvern.

Det er viktig å være klar over at intelligent videoanalyse er en form for kameraovervåking, og da må reglene for kameraovervåking følges. Frem til nå har overvåkingskameraer for det meste blitt brukt til tungtveiende formål, som for eksempel oppklaring av kriminalitet eller vern av liv og helse, og opptakene har for det meste vært kortlivede og bare blitt utlevert til politiet. Med intelligent videoanalyse kan det bli mer attraktivt å sette opp overvåkingskameraer på nye steder eller bruke eksisterende kameraer til flere formål fordi kameraene kan samle inn verdifulle kundedata. Disse dataene kan det være attraktivt å ta vare på lenger og bruke annerledes enn tradisjonelle opptak. Reglene for kameraovervåking setter imidlertid grenser for når, hvor og hvordan kameraovervåking og opptak kan brukes.

Det er et grunnleggende prinsipp at man skal få informasjon når ens personopplysninger behandles. Derfor er det viktig at det informeres godt på steder med kameraovervåking. Intelligent videoanalyse utgjør imidlertid noe mer enn hva folk forbinder med kameraovervåking. Der videoanalysen innebærer for eksempel ansiktsgjenkjennelse eller nummerskiltgjenkjenning, er det viktig at dette også informeres om, slik at man forstår hvordan personopplysningene behandles.

Dersom videoanalyse misbrukes, kan det føre til diskriminering. Kameraene kan stilles til å utløse varsler dersom personer med visse karakteristikker er tilstede. Eksempler på slike karakteristikker er hudfarge, alder og om bilen personen kjører er dyr eller ikke. Opplysninger om rase eller etnisk opphav er for øvrig sensitive personopplysninger. Disse trenger særlig vern, og det er strengere regler for når det er lov å behandle denne typen opplysninger.

Noen ganger kan imidlertid videoanalyse virke til personvernets fordel. Når en uønsket hendelse inntreffer, vil man kunne hoppe rett til hendelsen uten å måtte se eller spole gjennom hele opptaket. Dermed vil det meste av opptakene forbli usett til det slettes. Det er ikke nødvendigvis teknologien i seg selv som er problemet, men heller bruken av den. Dersom man benytter seg av intelligent videoanalyse på en personvernvennlig måte og i tråd med loven, kan dette vise seg å være et nyttig verktøy.