Die Ereignisse, die z. B. für das Terminalmanagement eines Flughafens eine sicherheitskritische Bedeutung haben, sind vielfältig. Sie reichen vom nicht zuzuordnenden Gegenstand (NZG) über Bombendrohungen bis zum Management ungewöhnlicher Betriebszustände oder Ereignisse und führen zu unterschiedlichsten Maßnahmen. In diesem Kontext war das Ziel des Teilvorhabens des Fraunhofer IFF unter Verwendung echtzeitnaher Betriebsdaten die aktuelle, sicherheitsbezogene und logistische Situation in einer lokalen Terminal- und Verkehrsinfrastruktur mit Bezug zu Personen im Normal- und im Krisenfall zu ermitteln, um darauf aufbauend mit Hilfe von Prognosemodellen Entscheidungshilfen für den operativen Workflow zur Verfügung zu stellen, die in erforderlichen Sicherheitsmaßnahmen, z. B. Steuern von Personenströmen oder Evakuierungsmaßnahmen, münden. Vorrangig wurden damit Themen der Unterstützung des Grundschutzes von Verkehrsinfrastrukturen adressiert. Dazu sollten Sensorsysteme (optisch, funkbasiert) zur Beobachtung von Personen, Personengruppen, Personenströmen und beweglichen Betriebsmitteln genutzt werden. Mit den Sensorsystemen können diese Objekte qualitativ, quantitativ und richtungsbezogen ausgewertet und navigiert werden, auch unter Einbeziehung zusätzlicher, nicht bewegungsbasierter Sensorik. Hierfür sollten unter Einbeziehung von am Flughafen nutzbarer Sensorsysteme verschiedene Methoden und Werkzeuge entwickelt werden für: (1) die sensorgestützte Datenerhebung (Lokalisierung, Zählung, Identifikation, Zustandsanalyse verschiedener Objekttypen) zur laufenden Erfassung und Darstellung der aktuellen Situation im Terminal und deren laufende Validierung, (2) das Pattern Matching zur Erkennung von Ereignismustern unter besonderer Beachtung von Bewegungsmustern im Normalbetrieb und Krisenfall für klassifizierte Situationen unter teilweiser Nutzung von identifizierungs- und ortungsfähigen Personen und Objekten, (3) die mesoskopische Simulation (kombinierte Mikro- und Makrobetrachtung) für die simulationsgestützte Risikoanalyse und das operative, echtzeitnahe Forecasting von Personenströmen zur gezielten Lenkung von Personen und Objekten. Mit der Entwicklung von Methoden für die automatisierte Situationserkennung auf Basis unterschiedlicher Sensortechnologien kann ein wirksamer Beitrag für die Erhöhung der Grundsicherheit auf Flughäfen oder anderen Verkehrsinfrastrukturen geleistet werden. Damit soll es für ein Sicherheitswarnsystem auch für den Krisenfall möglich werden, (1) die aktuelle Situation auf Basis von Echtzeitdaten automatisiert zu erkennen und visualisieren, (2) operativ auf der Basis von Szenarien zu planen ("lernendes System"), (3) optimiert die Prozesse und Ressourcen in den öffentlichen Bereichen auch im Krisenfall zu steuern, um das Sicherheitsgefühl für Passagiere auf höchstmöglichem Niveau und die negativen Auswirkungen möglichst lokal und zeitlich begrenzt zu halten. Die entwickelten Konzepte und Demonstrationssysteme wurden in verschiedenen Testszenarien im Laborumfeld des Fraunhofer IFF sowie im Pre-Check-Demonstrator SAC Fürth1 und am Flughafen Frankfurt a. M. der Fraport AG geprüft. Im Vorhaben wurden die folgenden wissenschaftlichen Ziele verfolgt: (1) Schaffung einer Schnittstelle zwischen dem Management von Personenströmen und von Verkehrsströmen, (2) Erkennung von Ereignismustern im Normalzustand für klassifizierte Situationen (Normal Pattern Matching), (3) Erkennung von Ereignismustern im Krisenfall unter teilweiser Verwendung von ortungsfähigen Typenvertretern (Alarm Pattern Matching), (4) Nutzung des Normal Pattern- und des Alarm Pattern-Matching für ein operatives Sicherheitswarnsystem mit einem Prognosemodul, (5) mesoskopische Simulation für das echtzeitnahe Forecasting im Sinne einer simulationsgestützten Risikoanalyse.
FluSs - Flughafensicherungssystem. Teilvorhaben: Operatives, echtzeitnahes Forecasting auf Basis sensorbasierter Bewegungsanalysen. Schlussbericht. Laufzeit: 01.08.2008 - 31.12.2011
2012
77 Seiten, 33 Bilder, 2 Tabellen, 41 Quellen
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