KI in der Videosicherheit: Leitfaden zu Chancen, Datenschutz & praktischem Einsatz 2025

– Der BHE Bundesverband veröffentlicht ein Informationspapier zu KI in der Videosicherheitstechnik.
– Das Papier behandelt Chancen, Grenzen und Handlungsempfehlungen für Planer und Betreiber.
– Es betont, dass KI Entscheidungen unterstützen kann, aber menschliche Kontrolle noch nötig ist.

KI in der Videosicherheit: Chancen erkennen und Grenzen verstehen

Künstliche Intelligenz verändert die Sicherheitsbranche grundlegend. Besonders im Bereich der Videoüberwachung versprechen intelligente Analysesysteme mehr Effizienz und präzisere Alarmierung. Doch zwischen Marketingversprechen und technischer Realität klafft oft eine Lücke. Um Fachleuten eine fundierte Orientierung zu bieten, hat der BHE Bundesverband Sicherheitstechnik e.V. ein praxisnahes Informationspapier veröffentlicht.

Mit dem Informationspapier „Künstliche Intelligenz in der Videosicherheitstechnik“ bietet der BHE Bundesverband Sicherheitstechnik e.V. Errichtern, Planern, Betreibern und Herstellern eine praxisorientierte Hilfestellung zur realistischen Einordnung dieser Technologie (Stand: 02.12.2025). Das Dokument aus Brücken erläutert zunächst die technischen Grundlagen und beschreibt anschließend typische Anwendungsfelder.

Ein besonderer Fokus liegt auf den praktischen Herausforderungen. Das Papier behandelt detailliert Fragen der Detektionsgenauigkeit, der Bewertung von Fehlalarmen und der zwingenden Datenschutzkonformität nach der DSGVO. Eine zentrale Erkenntnis lautet: KI kann menschliche Entscheidungen sinnvoll unterstützen, sie aber (noch) nicht ersetzen. Michael Meissner, Vorsitzender des BHE-Fachausschusses Video, betont: „Mit dieser Veröffentlichung möchten wir Anwendern helfen, Chancen und Risiken der KI realistisch einzuschätzen und fundierte Entscheidungen für den praktischen Einsatz zu treffen.“

Das Dokument steht kostenlos zum Download bereit und richtet sich an alle Professionellen, die sich mit der Planung, Installation oder dem Betrieb von Videosicherheitssystemen befassen. Es liefert damit eine wichtige Grundlage, um die Potenziale der Technologie verantwortungsvoll und effektiv zu nutzen.

Wie KI-Videoanalyse funktioniert und wo ihre Grenzen liegen

Künstliche Intelligenz in der Videoüberwachung basiert auf lernenden Algorithmen. Grundsätzlich unterscheidet man zwischen Machine Learning und Deep Learning. Während Machine-Learning-Systeme oft auf klar definierten Regeln und Merkmalen basieren, die von Menschen vorgegeben werden, arbeiten Deep-Learning-Netzwerke anders. Sie bestehen aus vielen künstlichen neuronalen Schichten, die eigenständig Muster und Merkmale in riesigen Datenmengen – in diesem Fall Videobildern – erkennen und erlernen. Dieser Ansatz ermöglicht es, auch komplexe und unerwartete Situationen zu interpretieren.

Wie Deep Learning in Videoanalysen arbeitet

Ein zentraler Anwendungsfall ist die Erkennung von Anomalien. Deep-Learning-Algorithmen können trainiert werden, um ein „normales“ Geschehen in einem bestimmten Bildausschnitt zu verstehen. Sobald etwas von diesem erlernten Muster abweicht, wird es als potenzielle Anomalie markiert (Quelle: Scaltel – Stand: 2025)*. Das kann ein zurückgelassener Gegenstand, eine Person in einem gesperrten Bereich oder eine ungewöhnliche Bewegungsrichtung im Verkehrsfluss sein. Die Stärke liegt darin, dass das System nicht nur einfache Bewegung erkennt, sondern den Kontext des Geschehens bewertet.

Typische Anwendungsszenarien und technische Grenzen

Die Technologie findet heute in verschiedenen Feldern Anwendung. In der Perimetersicherung überwacht sie Zäune oder Geländegrenzen und alarmiert bei unbefugtem Eindringen. Im Verkehr hilft sie, Unfälle zu erkennen, Staus zu analysieren oder das Parkverhalten zu überwachen. Für die forensische Auswertung ist KI ein mächtiges Werkzeug, um in aufgezeichneten Videoströmen automatisch nach bestimmten Ereignissen oder Personen zu suchen, was manuelle Sichtungen enorm beschleunigt.

Doch die Technik stößt auch an Grenzen. Ihre Genauigkeit hängt stark von der Qualität der Trainingsdaten und der verwendeten Kamera-Hardware ab. Schwierige Lichtverhältnisse, schlechte Witterung oder ungewöhnliche Blickwinkel können die Erkennungsleistung beeinträchtigen. Zudem sind die Systeme auf spezifische Szenarien trainiert; ein für Fabrikhallen optimierter Algorithmus kann im Einzelhandel versagen.

Ein vielversprechender Forschungsansatz zielt darauf ab, diese Grenzen zu überwinden, ohne in datenschutzrechtliche Grauzonen vorzustoßen. So arbeitet etwa das Fraunhofer IOSB an Verfahren der verhaltensorientierten Videoanalyse, die bewusst auf Gesichtserkennung verzichtet (Quelle: Fraunhofer IOSB – Stand: 2025)*. Statt Personen zu identifizieren, analysieren diese Systeme anonymisiert Bewegungsmuster und Aktivitäten, um verdächtiges Verhalten wie Herumlungern oder das Ablegen von Gegenständen zu erkennen. Dieser Ansatz unterstreicht eine wichtige Grundregel: KI kann menschliche Entscheidungen sinnvoll unterstützen und entlasten, sie aber nicht ersetzen. Die endgültige Bewertung einer Situation und die daraus folgende Handlungsentscheidung bleiben in menschlicher Verantwortung.

Markt und Praxis: Wo KI-Überwachung heute steht

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Videosicherheit ist kein Nischenthema mehr, sondern ein starker Wachstumstreiber für den gesamten Markt. Aktuelle Prognosen und Erfahrungsberichte aus der Praxis zeichnen ein klares Bild von Dynamik und konkreten Anwendungsfällen. Die Technologie entwickelt sich von einem reinen Detektionswerkzeug zu einem assistierenden System, das Sicherheitsverantwortliche gezielt entlastet.

Marktwachstum und Prognose

Der Markt für KI-Überwachungskameras wächst mit einer durchschnittlichen jährlichen Rate von 19,9 Prozent und soll in den kommenden Jahren ein Volumen von 16,7 Milliarden Euro erreichen*. Diese Prognose unterstreicht das enorme Investitionsinteresse und das Vertrauen in die Weiterentwicklung der Technologie. Der Treiber ist nicht allein die klassische Objekterkennung, sondern zunehmend die Fähigkeit, komplexe Szenen zu interpretieren und kontextbezogene Entscheidungen vorzubereiten. Moderne Deep-Learning-Algorithmen, die auf umfangreichen Datensätzen trainiert werden, ermöglichen heute eine deutlich höhere Genauigkeit bei der Erkennung von Personen, Fahrzeugen oder ungewöhnlichen Verhaltensmustern als frühere regelbasierte Systeme*.

Praxisreport: Nachfrage und Effekte

Die statistische Prognose spiegelt sich in der konkreten Nachfrage wider. Bei der Freihoff-Gruppe, einem Anbieter für Sicherheits- und Gebäudetechnik, ist die Nachfrage nach KI-basierten Überwachungssystemen in den letzten drei Jahren um 80 Prozent gestiegen, angetrieben durch Assistenzfunktionen der KI*. Diese Assistenzfunktionen stehen im Zentrum der praktischen Anwendung. Sie reichen von der automatischen Unterscheidung zwischen relevanten Ereignissen – wie einem Personeneinbruch – und irrelevanten Bewegungen, etwa durch vorbeiziehende Wolken oder kleine Tiere, bis hin zur Analyse von Besucherströmen.

Die folgende Tabelle fasst die zentralen Kennzahlen zusammen:

Diese Entwicklungen bestätigen die Einschätzung von Branchenexperten. Michael Meissner, Vorsitzender des BHE-Fachausschusses Video, betont: „KI kann menschliche Entscheidungen sinnvoll unterstützen, sie aber (noch) nicht ersetzen.“ Der praktische Wert liegt damit in der Effizienzsteigerung: Sicherheitspersonal wird von der monotonen Beobachtung leerer Bilder befreit und erhält stattdessen priorisierte, kontextangereicherte Hinweise auf potenziell kritische Vorfälle. Die gestiegene Nachfrage zeigt, dass dieser Mehrwert von Betreibern zunehmend erkannt und nachgefragt wird.

KI-Videosicherheit: Mehr Datenschutz, weniger Fehlalarme

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz in der Videoüberwachung wirft nicht nur technische, sondern auch grundlegende gesellschaftliche Fragen auf. Zwei Aspekte stehen dabei besonders im Fokus: die Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und die praktische Handhabung von Alarmen. Moderne KI-Systeme zeigen hier vielversprechende Ansätze, die sowohl den Betrieb effizienter als auch die Privatsphäre der Bürger besser schützen können.

Datenschutzpraxis ohne Gesichtserkennung

Ein zentraler Kritikpunkt an KI-gestützter Videoanalyse ist die potenzielle Erfassung biometrischer Daten. Als datenschutzfreundliche Alternative setzen Forschungsprojekte zunehmend auf verhaltensorientierte Ansätze*. Statt Personen zu identifizieren, analysiert die KI Bewegungsmuster und Verhaltensweisen*. Sie erkennt beispielsweise, ob jemand stürzt, ein Gelände unerlaubt betritt oder ein geparktes Fahrzeug umkreist*. Dieser Fokus auf das Was geschieht, nicht auf Wer es ist, reduziert den Eingriff in die Privatsphäre erheblich und schafft eine klare rechtliche Grundlage für den Einsatz im öffentlichen Raum.

Weniger Fehlalarme durch Assistenzfunktionen

Die Betriebspraxis zeigt, dass KI vor allem als Assistenzsystem ihre Stärken ausspielt*. Herkömmliche Bewegungsmelder lösen häufig durch Tiere, Witterungseinflüsse oder vorbeiziehende Schatten Alarm aus*. KI-basierte Videoanalysen können diese Ereignisse durch kontextuelles Verständnis deutlich besser filtern. Ein Praxisbericht aus dem Digital-Manufacturing-Magazin bestätigt, dass solche Assistenzfunktionen Fehlalarme reduzieren und gleichzeitig den Datenschutz durch selektivere, gezieltere Alarmmeldungen erhöhen*. Die Nachfrage nach diesen Systemen steigt, da sie Sicherheitspersonal von monotoner Beobachtungsarbeit entlasten und die Aufmerksamkeit auf tatsächlich verdächtige Vorgänge lenken.

Für einen verantwortungsvollen Einsatz sind jedoch klare Voraussetzungen unerlässlich. Jedes KI-System muss vor der Inbetriebnahme gründlich validiert und auf seine Detektionsgenauigkeit unter realen Bedingungen geprüft werden. Transparenz gegenüber den Betroffenen über Art und Zweck der Analyse ist ebenso wichtig wie das Prinzip des „Human-in-the-Loop“. Die finale Entscheidungsgewalt und Bewertung eines Alarms muss stets bei einer menschlichen Fachkraft liegen. So bleibt die Technologie ein Werkzeug, das den Menschen unterstützt – ohne ihn zu ersetzen.

KI-Videoanalyse: So gelingt der sichere und effiziente Einstieg

Die Integration von KI in die Videosicherheitstechnik bietet großes Potenzial, erfordert aber eine sorgfältige und verantwortungsvolle Umsetzung. Für Betreiber, Planer und Errichter ergeben sich aus aktuellen Leitfäden und Forschungserkenntnissen klare Handlungsempfehlungen, um die Technologie sicher, rechtssicher und effizient zu nutzen.

Kurzfristige Handlungsempfehlungen

Eine erfolgreiche Einführung beginnt mit einer realistischen Erwartungshaltung. KI-Systeme unterstützen menschliche Entscheidungen, ersetzen sie aber nicht. Daher ist das Mensch-in-der-Schleife-Konzept unverzichtbar: Kritische Alarme oder unklare Situationen sollten stets durch geschultes Personal bewertet werden.

Vor der Installation steht die Validierung der Detektionsgenauigkeit unter realen Bedingungen. Testen Sie das System mit Szenarien, die Ihrem spezifischen Anwendungsfall entsprechen – bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen, Wetterbedingungen und Personenaufkommen. Fragen Sie den Anbieter nach konkreten Fehlerraten und den verwendeten Testmethoden.

Die rechtliche Absicherung ist ein weiterer zentraler Pfeiler. Eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) ist für viele KI-gestützte Videoüberwachungsprojekte verpflichtend. Sie dokumentiert die Risiken für die Rechte betroffener Personen und legt geeignete Gegenmaßnahmen fest. Ebenso wichtig ist eine lückenlose Protokollierung aller Systemaktivitäten, von der Erkennung eines Ereignisses bis zur manuellen Überprüfung. Dies schafft Transparenz und Nachvollziehbarkeit. Technische Systeme unterliegen zudem einem gewissen Verschleiß; eine regelmäßige Nachkalibrierung der Kameras und Algorithmen stellt dauerhaft die geforderte Erkennungsleistung sicher.

Forschungseinrichtungen wie das Fraunhofer IOSB arbeiten bereits an datenschutzfreundlichen Alternativen. Deren Ansätze zielen darauf ab, personenbezogene Daten gar nicht erst zu erheben oder sie direkt an der Quelle zu anonymisieren, etwa durch die Analyse von Silhouetten statt erkennbarer Gesichter. Solche Privacy-by-Design-Ansätze sollten bei der Planung neuer Systeme in Betracht gezogen werden.

Langfristiger Ausblick

Langfristig wird sich die Technologie weiter verfeinern, während der regulatorische Rahmen klarer wird. Betreiber sollten ihre Prozesse und Schulungskonzepte kontinuierlich anpassen. Die Dokumentation und regelmäßige Überprüfung der eingesetzten KI-Modelle wird an Bedeutung gewinnen, um Diskriminierung (Bias) und Fehlentwicklungen vorzubeugen. Die Zusammenarbeit zwischen Herstellern, Betreibern und Datenschutzbehörden ist entscheidend, um praxistaugliche Standards zu entwickeln.

Für private Nutzer oder kleine Gewerbetreibende, die sich erstmals mit dem Thema beschäftigen, sind drei Punkte besonders wichtig: Transparenz, Zweckbindung und Kommunikation. Vergewissern Sie sich, wozu das System genau dient und ob dieser Zweck verhältnismäßig ist. Achten Sie auf transparente Informationen des Anbieters zur Funktionsweise und Datenverarbeitung. Scheuen Sie sich nicht, konkrete Nachfragen zu stellen – ein seriöser Anbieter wird Auskunft über Genauigkeit, Datenschutz und Wartung geben können.

Die nachfolgenden Informationen basieren auf einer Pressemitteilung des BHE Bundesverband Sicherheitstechnik e.V., die wertvolle Einblicke in aktuelle Entwicklungen der KI in der Videosicherheitstechnik bietet.

Weiterführende Quellen:

• „Der Markt für KI-Überwachungskameras wächst mit einer durchschnittlichen jährlichen Rate von 19,9 % und soll bis 2028 ein Volumen von 16,7 Milliarden Euro erreichen.“ – Quelle: https://eacademy.mitegro.com/kuenstliche-intelligenz-in-der-videosicherheit/
• „Bei der Freihoff-Gruppe ist die Nachfrage nach KI-basierten Überwachungssystemen in den letzten drei Jahren um 80 Prozent gestiegen, angetrieben durch Assistenzfunktionen der KI.“ – Quelle: https://www.digital-manufacturing-magazin.de/videoueberwachung-mit-ki-mehr-datenschutz-und-weniger-fehlalarme-a-6a7b81f816d028ed8d52fa406f8aa582/
• „KI-Systeme nutzen Deep-Learning-Algorithmen, um kontinuierlich Videoanomalien wie unbefugtes Betreten oder verdächtiges Verhalten frühzeitig zu erkennen.“ – Quelle: https://www.scaltel.de/smart-building/moderne-videoueberwachung/intelligente-videoanalyse-mit-ki
• „Das Fraunhofer IOSB-Pilotprojekt setzt auf verhaltensorientierte KI-Videoanalyse zur Bekämpfung von Straßenkriminalität, ohne Gesichtserkennung, um Datenschutz zu gewährleisten.“ – Quelle: https://www.iosb.fraunhofer.de/de/projekte-produkte/intelligente-videoueberwachung.html
• „Ziel des Projekts ist die automatische Erkennung strafrelevanter Verhaltensmuster wie Schlagen oder Treten durch KI, die Polizeikräfte im Lagezentrum alarmiert.“ – Quelle: https://www.iosb.fraunhofer.de/de/projekte-produkte/intelligente-videoueberwachung.html