Archivbilder einfacher katalogisieren

Automatische Bilderkennung bietet viele Anwendungsmöglichkeiten – auch in öffentlichen Einrichtungen. In einem Pilotprojekt trainierte das Stadtarchiv Heilbronn ein KI-System, um seinen Bestand an Fotos von Personen und Gebäuden einfacher, schneller und übersichtlicher zu katalogisieren.

Wer ist die Person auf diesem Foto? Wo steht dieses Gebäude? Recherchen zu Bildinhalten gehören für die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter im Stadtarchiv Heilbronn zum Alltag. Die Aufgabe ist riesig: Über eine Millionen Fotos lagern seit 1842 im Archiv – und jährlich kommen 5.000 weitere aktuelle oder historische Aufnahmen hinzu. Dieses Material gilt es, mit den wichtigsten Informationen zu versehen und anschließend in eine Datenbank einzutragen. Bislang erfolgte dies manuell durch die Beschäftigten des Stadtarchivs.

Erstes KI-Projekt der Stadt Heilbronn

Auf den alten Fotos sind Menschen abgebildet.
Seit 2020 kommt KI im Stadtarchiv Heilbronn erfolgreich zum Einsatz. Es erkennt historische Gebäude und Persönlichkeiten und hilft den Mitarbeitern diese schnell und einfach zu katalogisieren. © Shutterstock/Volodymyr Nikitenko

Unterstützung bekommen sie künftig durch eine KI-Lösung. Die Software (DeepVA) der Firma The Chainless aus Freiburg hilft dabei, Personen und Gebäude auf den Fotos zu erkennen und ihnen recherchierbare Schlagwörter zuzuweisen. Das Heilbronner Stadtarchiv testete DeepVA als Pilotprojekt zur Bilderkennung zwischen Januar und Oktober 2020. Es war der erste KI-Einsatz der Stadt Heilbronn überhaupt. Ziel war es, bis zu 1.500 Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens und rund 200 markante Gebäude in Heilbronn und Umgebung durch das System identifizierbar zu machen.

Dazu wurde die KI-Software zunächst mit 25.000 Fotos trainiert. Im ersten Schritt sollte sie lernen, zwischen Menschen und Gebäuden zu unterscheiden. Dies erfolgte nach den Prinzipien des maschinellen Lernens: Mit je mehr Fotos die Software trainiert wurde, desto besser war die Erkennungsrate.

Nicht alle Fotos waren für den Prozess geeignet. Voraussetzung für das Training war, dass die Bilder eine Auflösung von mindestens 120x120 Pixel und eine gewisse Schärfe aufweisen. Damit die KI-Software eine Person erkennen konnte, waren mindestens drei Porträtfotos dieser Person notwendig. Mit Profilansichten von Menschen hat die Software beim Training mehrmals Probleme. Personen in Frontalansicht erkannte sie deutlich leichter.

Gesichter für KI leichter zu erkennen als Gebäude

Zur Erkennung von Bauwerken benötigte die KI-Software Fotos von etwa 20 Ansichten des Gebäudes, aus mehreren Blickwinkeln und in guter Auflösung, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Insgesamt war es für die KI leichter, Gesichter zu erkennen als Bauwerke. Denn: Zur Erkennung von Gebäuden muss die Software Vorder- und Rückseite des Gebäudes getrennt erlernen, da sich die Fassaden deutlich unterscheiden können. Bei der Gesichtserkennung ist dies nicht der Fall.

Bei Abschluss der Trainingsphase erkannte das KI-Systeme 98 Prozent der Personen auf den gescannten Fotos. Bei den Gebäuden lag die Erkennungsquote bei 75 Prozent– Hier gab es nicht genügend Fotos aus unterschiedlichen Perspektiven, um die Erkennungsrate zu steigern. Projektleiterin Miriam Eberlein ist aber zuversichtlich, dass die Quote in den nächsten Jahren steigen wird, denn die KI-Software lernt ständig dazu.

Das Pilotprojekt des Stadtarchivs Heilbronn wurde beim eGovernment-Wettbewerb 2020, der von Bearingpoint und Cisco ausgerichtet wurde, mit dem zweiten Platz ausgezeichnet. Zukünftig soll die KI-Software im Heilbronner Stadtarchiv dauerhaft zum Einsatz kommen.

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