Problemstellung
Zutrittskontrollen sind in Bereichen mit Arbeitsschutzkleidung essenziell, um die Sicherheit der Mitarbeitenden und den Schutz sensibler Unternehmensbereiche zu gewährleisten. KI-Anwendungen wie Gesichtserkennung können diese Kontrollen verbessern, indem sie nur autorisierten Personen mit Arbeitsschutzkleidung Zutritt gewähren und den Prozess beschleunigen, da keine manuelle Überprüfung nötig ist. Zudem ermöglichen sie die Protokollierung und Speicherung aller Zutrittsversuche für eine lückenlose Nachverfolgbarkeit.
Jedoch gibt es Herausforderungen, wie Datenschutzfragen, da Gesichtserkennung strenge Maßnahmen erfordert, um Missbrauch personenbezogener Daten zu verhindern. Auch die Akzeptanz bei Mitarbeitenden kann problematisch sein, wenn Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre bestehen. Zudem sind Implementierung und Wartung solcher Systeme technisch anspruchsvoll und mitunter kostenintensiv.
Die Lösung
Der Demonstrator der Modellfabrik Virtualisierung in Jena zeigt ein Beispiel, wie Unternehmen mit Hilfe einer KI-Anwendung sicherstellen können, dass für bestimmte Unternehmensbereiche Zutrittsanforderungen, wie das Tragen eines Helms, einer Arbeitsschutzbrille oder Atemschutzmaske, eingehalten werden.
Die Identifizierung der Mitarbeitenden erfolgt anonymisiert durch die Ermittlung von Vektoren. Es werden weder Bilder noch andere personenbezogene Daten während oder nach der Erkennung gespeichert.
Die Software kann mit unterschiedlichen Geräten - stationären Terminals oder mobilen Geräte wie Smartphones und Tablets - installiert und genutzt werden.
Aktuell ist das zugrundeliegende KI-Modell auf die Erkennung von Arbeitsschutzbrillen und Helmen trainiert. Das System erkennt dabei, ob es sich tatsächlich um eine Person oder zum Beispiel nur ein Foto handelt, das vor die Kamera gehalten wird. Es unterscheidet außerdem herkömmliche Brillen und Sonnenbrillen von den Arbeitsschutzbrillen.
Vorteile der Lösung
- Einfache, benutzerfreundliche Lösung
- Einsatz ist möglich, ohne dass Fotos der Personen erstellt und gespeichert werden müssen.
- Praktisches Beispiel, um die Hürden beim Einsatz von Gesichtserkennungs-Anwendungen zu zeigen.