JR-Center for Multimedia Analyse in der Mobilität

Dieses JR-Zentrum befasst sich mit effizientem Tracking multipler Objekte und Subjekte auf Basis multipler Sensoren und mit der Analyse der gewonnenen Bewegungs- und Routeninformationen in Anwendungsfällen so unterschiedlicher Kontexte wie Spurwechseln auf Autobahnen oder Viehverhalten in der Landwirtschaft, welche etwa für Verkehrssicherheit und Tierwohl genutzt werden kann.

Multimedia-Sensorsysteme, welche es Maschinen und Algorithmen gleichsam erlauben, unsere reale Welt in Form eines approximierten, für sie verständlichen Modells zu „sehen“ („Computer Vision“) und darauf reagieren zu können, sind per se ein höchst anspruchsvolles Forschungsthema: Werden nicht alle für den jeweiligen Anwendungsfall erkannten Aspekte der Umgebung berücksichtigt, so entscheidet das System auf Basis eines unvollständigen Modells, was in sicherheitskritischen Situationen schlimme Folgen haben kann. Gestalten sich die generierten Modelle aber zu komplex, so fallen sie bestenfalls ineffizient und kostenintensiv aus und sind schlimmstenfalls aufgrund ihrer Komplexität gar nicht mehr kompatibel zu den (eingeschränkten) Hardware-Umgebungen von beispielsweise Verkehrsleitsystemen, in denen sie zum Einsatz kommen sollen.

Mit über eineinhalb Dekaden Forschungserfahrung im Bereich von Multimedia-Informationssystemen ist Mario Döller bestens gerüstet für die Leitung des Josef Ressel Zentrums für Multimedia-Analyse in der Mobilität, welches sich drei Hauptforschungsbereichen widmet: Erstens der Erarbeitung einer „Data Factory“ zur Generierung von synthetischen Daten, die das Training (und damit die fortlaufende Verbesserung) von Computer Vision-Systemen insbesondere im Bereich besonders wichtiger Sonderfälle unterstützt. Zweitens sollen neuartige KI-basierte Algorithmen und Architekturen für das Tracking von Objekten über mehrere Sensorsysteme hinweg („Multi Object Multi Sensor Tracking“) erforscht werden. Durch diese Vernetzung bestehender Multimedia-Sensoreinheiten können komplexe zusammenhängende Bewegungsabläufe besser erfasst werden und daraus abgeleitet entsprechende Gefahrenzustände detektiert werden (Beinaheunfälle, etc.). Das dritte Forschungsziel ist die Optimierung von KI-Systemen zur effizienten Verarbeitung auf limitierten Hardware-Ressourcen.

In all diesen Zielen ist ein strategischer Austausch bzw. die Integration von Innovationen zwecks Praktikabilität durch Standardisierung etwa mit der Motion Picture Experts Group (MPEG) und der Joint Photographic Experts Group (JPEG) geplant. Mario Döller ist sowohl langjähriges Mitglied als auch Editor mehrerer Standards in diesen Gremien und Mitbegründer des österreichischen Ablegers in der Austrian Standards Organisation.

Das Zentrum erforscht Grundlagenmethoden der Trajektoriendetektion und -analyse von Objekten für den Transfer in unterschiedliche Anwendungsbereiche. Diese Bereiche reichen von der Analyse von Verkehrssituationen (z.B.: schnelle Spurwechsel bzw. Beinaheunfälle) über die Zählung von Objekten bzw. Überwachung von Räumen. Hier zählt zum Beispiel die Parkraumbewirtschaftung als ein Anwendungsfall: Nicht nur zur Kriminalitätsbekämpfung (Erkennung von KFZ-Einbruch oder verdächtigen, sich übermäßig lange auf Parkplätzen aufhaltenden Personen), sondern auch zur medizinischen Notfallhilfe, wenn etwa eine Person detektiert wird, die dauerhaft am Boden liegt, oder mittels einer zusätzlichen Methode zur Abschätzung von Körperposen gestürzte Senior*innen erkannt werden. Und schließlich sollen besagte Multimedia-Sensorsysteme und erarbeitete Algorithmen sogar Viehherden und deren Individuen tracken und überwachen können, um beispielsweise Raubtierattacken rechtzeitig zu bemerken und ein rasches Eingreifen möglich zu machen.