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Hunting Wireless Video Signals

1. 29 Abbildung 11 Position bei Detektion b ee 30 Abbildung 12 Position bei H lfte des empfangen Videosignals 30 Abbildung 13 Ousda Empfangerl56 EE 32 Abbildung 14 Testaufnahme von vier Kan len mit Quad Recelver 33 Abbildung 15 Mini Wireless Cam Hunter 64 ec une A R ai 35 Abbild ng 16 5eispiel Histozramm 66 eresio Ee ENEE 41 Abbildung 17 Beispielbild f r Demonstration der horizontalen Intensit ts Statistik 72 42 ABDIGUNE 13 gt RAUSCADIIG aa m ee Es Diane 43 Abbildung 19 Horizontale Intensit t des Rauschbild 1 43 Abbilaung 20 Rauschbild 2 EE 43 Abbildung 21 Horizontale Intensit t des Rauschbild 43 22 VIC COON EE 43 Abbildung 23 Horizontale Intensit t des VideobildS 43 Abbildung 24 Beispielbild f r Demonstration der vertikalen Intensit ts Statistik 73 44 25 RauschBild N 45 Abbildung 26 Vertikale Intensit t des Rauschbild 1 45 Abbildun 7 Rausehbild EE 45 Abbildung 28 Vertikale Intensit t des Rauschbild 2 45 Abbildung 29 Videonlld ea a 45 Abbildung 30 Vertikale Intensit t des Videoblde 45 Abbildung 31 Bild mit l ngeren Reihen von hellen Pixeln in den Zellen
2. gt Name 0 1 j SSC 2 RecordingDate 550 Navigation Properties si R ri ThumbnailBinary Videosignals si SE Navigation Properties Se l Drive FrameSequences x Videosignals Abbildung 93 Erweitertes Datenbank Modell Der Vorteil dieser Erweiterung besteht darin dass eine Videosequenz welche mehrere Signale ent halt mehreren Videosignalen zugeordnet werden kann Umgekehrt kann ein Videosignal auch meh rere Videosequenzen umfassen falls mehrere Detektionen des gleichen Signals vorliegen Damit wird den speziellen Detektionsfallen Rechnung getragen Bei einer Detektion k nnte standardmassig fur eine Videosequenz gleichzeitig ein Videosignal erfasst werden Dies wurde den Normalfall abdecken in welchem ein Videosignal nur einmal erkannt wird Die anderen Falle m ssten vom Benutzer dann manuell Uber das GUI erledigt werden Folgende Funktionen m ssten daf r zusatzlich implementiert werden Mehrere Videosignale zusammenfassen gleiche Kamera Aus den mehreren separaten Videosignalen welche mehrere Videosequenzen des gleichen Signals Kamera enthalten wird ein einziges Videosignal erstellt zu welchem dann alle Vi deosequenzen geh ren Mehrere Videosignale in einer Videosequenz separieren Wenn mehrere Videosignale in einer Videosequenz aufgezeichnet wurden kann der Benut zer die Videosequenz mehreren neuen Videosignalen zuordnen wobei nur der entspre chende Teil in der V
3. 46 AbBIlaune E 47 Abbildung 33 Grauwert Histogramm des Rauschbild 1 47 ABDIAUNG 34 RauschDild EE 47 Abbildung 35 Grauwert Histogramm des Rauschbild 2 47 Abb ldung 36 VIGEODIIG wertete 47 Abbildung 37 Grauwert Histogramm des 14 45 47 Abb ldurz 38 AUSSANGS DIG cosas m lal eA 48 Abbildung 39 erkannte Kanten in linken Bild 48 Abb ldung ENT e BEE 49 Abbildung 41 gefundene Blobs eingef rbt cccccccesseccccsseccecesscceceesececeeeeceeeeeecesseesecessenecesseneceesenes 49 ADDIIGUINE 12 ausehbild s a ba na 49 Abb ldung 45 erkannte Kanten nasse 49 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 163 166 164 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang Abbildung 44 Abbildung 45 Abbildung 46 Abbildung 47 Abbildung 48 Abbildung 49 Abbildung 50 Abbildung 51 Abbildung 52 Abbildung 53 Abbildung 54 Abbildung 55 Abbildung 56 Abbildung 57 Abbildung 58 Abbildung 59 Abbildung 60 Abbildung 61 Abbildung 62 Abbildung 63 Abbildung 64 Abbildung 65 Abbildung 66 Abbildung 67 Abbildung 68 Abbildung 69 Abbildung 70 Abbildung 71 Abbildung 72 Abbildung 73 Abbildung 74 Abbildung 75 Abbildung 76 Abbildung 77 Abbildung 78 Abbildung 79 Abbildung 80 Abbildung 81 Abbildung 82 Abbildung 83 Abbildung 84 Abbildung 85 Abbil
4. ZOM ayeyjnsay Jap Su nil s BYdI palydssazun pu y lausne IUDIU zesu puasnuasun 151 1194 q p jeyljendD YOUJaIp JaWaMaq pu s U pue s q IIM ssnw 31 QAV aiq nuadun sje DI 31 Qqiy 10 4214 DI P qJY TOY 9 09 m ja o o o ee axa Florian Hungerb hler Raphael Neumann Bachelorarbeit FS 2011 147 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang UBQOYISIIA NVIM jne pim paqiy Jap pyundsamyos uajou u dx4 yu sunyudeidseg usw 15 sj y wu s jeuy 8 9513 uaysew sdny eq s p 15 198 5 11 935 dnyoeq 1 21 34 YOU piim 421216917 OS puls pun 1 21 5 2 ejenm Jap Ul EQ 151 1 UaJapue s p Jap pue3s Uap Jaqn Japaf yosneysnesuassi 49 2 863 u ul s 1018 U llsuesanz H ll wep puis pun q 4 u l ds 2 ejenm Jap Ul UapJaM Ualeq liV U 3 HH A Snl su s s WI Us UOUU0Y Jayaqueywupaloig lq s Jang JNU 3l qiy Jap Latz eqz nu 1625 Inu HEPAMOS 11 Z OA 119M 1493 S UdPJIM hH nl ssne EI ssnw Ua0iv 5 1 u wy u qN yu Hoi S
5. cccccssseccccseccecescceceesececeenececeeeeceeseeecessunecesseneceesaeeeetas 140 Abbildung 120 Bild ohne WLAN Scanning 140 Appild ung Ee E een e TEE 149 Abbildung 122 2 150 Abbildung 123 Auswertung 52 4 150 9 13 4 Tabellen Tabelle 1 Bisherige Diskussion von Warviewing in den Medien und im linterneft 19 Tabelle 2 Vorteile und Nachteile analoger und digitaler Video Funksystemae 25 Tabelle 3 Eigenschaften der ne EE 28 Tabelle 4 Eigensch ften Quad Receiver a UDDU B La 32 Tabelle 5 Vergleich Kompressionsfaktor sowie Anzahl Farbehn 53 Tabelle 6 Entscheidende J48 Parameter u Ra HE EL 57 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 165 166 166 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang Tabelle 7 Wahrheitsmatrix f r die Bilderkennung 58 Tabelle 8 Parameter Analyse des J48 Algorithmus 62 Tabelle 9 Parameter Analyse des J48 Algorithmus fein 63 Tabelle 10 Optimiertes Modell durch Ausschluss eines Canny Bildvvertes 64
6. Ae ssnw 05 J pue J9PO 215 WasOZJIaA edsy q y U Z Ul Sunil ssn4 q lq YayWIW wWWEIZOId SIERIW 1210 UUEN jeu3 soapIA pun 25 ney u y s mz palydssa UA gsunuu y7 O PIA 904 u suny Mm snepjlg Japo apo nyoq Used JOP sil r 5 15 15 SOY sne ode lul An HI pun Yue y J91EMAI9UN PJIM JU9PNIS UI Woy ues VOY sunql lu s qsiusl 4 sunuu l z q q Florian Hungerb hler Raphael Neumann Bachelorarbeit FS 2011 l Wem open Wal ls mal Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 148 166 S CH lu u sunyvMsny Jayyoeu pi u s q Uajued 9491 UaUapa YISJ9A UOA pusya3un pun uajyemsne apNpold Sa yeulaye UaisLl Jajal nz sunsepgqy u uu uy aysJeys pun eW u wyeuznezs L 25 NVIM Ne PAIM 4 Jap pundsamupys ua UNJYUDINP sis l 94549 yiwep pun 5 99 Jasuejdwaoapi JSUYIS 15421180 15 pun uayd BW U Tl NS PULMU S UIUIPSIYISIIA uswyeu4neIsg D Vu il 1 uay s y Jap DunisiUnp ec il qbi Feit 1 VAOA CU u Hoquy Jap U9393 ss s Jyaw YdIS 31 SOZ A PUYISOJsHaquy 3nou 151 ssn4 nz SununH JENS Y JNU suluq ony yw
7. Conrad Leider war keines der Unternehmen bereit auch nur eine Gr ssenordnung der Verkaufsmengen zu nennen Die Begrundung war meistens dass keine Verkaufszahlen nach aussen kommuniziert wer den Interdiscount und Fust verkaufen gemass Anfrage keine Funkkameras von MediaMarkt und Manor wurde berhaupt keine Antwort erhalten Bei Melectronics hiess es man habe keine Zeit f r die Beantwortung solcher Fragen Es bleiben somit noch Conrad und diverse Online Shops ubrig welche Funkkameras vertreiben Oft werden Funkkameras in SpyGadget Shops angeboten welche spezielle Modelle zum Auspionieren verkaufen Im Verlaufe der Arbeit wurde bekannt dass auch Coop siehe Kapitel 6 4 Befragung von Kamerabetreibern und Landi Spezialaktion im Marz 2011 solche Funkkameras im Angebot haben bzw hatten Um ein Gefuhl fur die Verbreitung zu erhalten wurden verschiedene Gesch fte in Rapperswil aufgesucht und direkt nach Ihren Uberwa chungssystemen gefragt 30 Einige gaben sich sehr auskunftsfreudig Abbildung 4 Handempf nger Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 21 166 22 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 1 Einleitung andere waren jedoch ziemlich misstrauisch Bei den f nf besuchten Geschaften mit Uberwachungs systemen waren verkabelte Anlagen in Betrieb Bei einem Rundgang in Rapperswil mit einem Handempf nger konnten innerhalb von 4 Stunden 4 Funkkameras detektiert werden Alle diese Kam
8. 1 98 2971 96 0 010 33 1 97 9991 96 0 018 23 1x 10 98 4107 0 009 29 1x 10 98 1411 96 0 011 21 1x 10 97 9708 96 0 015 17 1x 107 98 2404 96 0 008 27 1x 107 98 0701 0 010 21 1x 107 97 9282 94 0 014 17 Tabelle 8 Parameter Analyse des J48 Algorithmus grob Die prozentuale Anzahl korrekt klassifizierter Instanzen ist ein wichtiges G tekriterium f r das jewei lige Modell wobei die false positive Rate FP Rate von der Bildklasse 1 Videobild noch wichtiger ist siehe Kapitel 4 3 1 2 und Tabelle 6 Die FP Rate gibt an wie viele Rauschbilder durch dieses Modell f lschlicherweise als Videobilder erkannt wurden und somit zu einer Fehldetektion f hren Umge kehrt ist es weniger gravierend falls einmal ein Videobild f lschlicherweise durch das Modell als Rauschbild erkannt wird Eine Detektion wird zwar nicht ausgel st jedoch ist zu erwarten dass noch weitere Videobilder empfangen werden und sp ter eine Detektion ausgel st wird F r die sp tere Umsetzung des Modells in Programmcode und dessen Leistungsf higkeit ist die Baumgr sse relevant Unter Baumgr sse wird die gesamte Anzahl von Knoten inklusive der Bl tter verstanden Je gr sser der Baum ist desto mehr Verzweigungen existieren Dadurch nimmt die An zahl zu berechnender Bildwerte zu und somit die Leistungsf higkeit des Modells ab Da vom Video empf nger rund 100 Bilder pro Sekunde 24bps x 4 Kan le anfallen ist die Geschwindigkeit eine nicht zu vernachl ssi
9. Kanal auf vvelchem das Videosignal empfangen vvurde Folgende Kanale existie ren Kanal 1 2 414 GHz Kanal 2 2 432 GHz Kanal 3 2 450 GHz Kanal 4 2 468 GHz Position an vvelchem das erste Videobild des Videosignals aufgezeichnet vvurde Selbstausgevvahlte Kategorie Die Kategorien k nnen in den Einstellungen ver vvaltet vverden siehe Kapitel 9 6 2 8 Selbstverfasster Kommentar Das Video vvird gestartet oder pausiert Das Video vvird gestoppt lm Video vvird eine Sekunde vorvvarts oder r ckvvarts gesprungen lm Video wird ein einzelnes Bild vorwarts oder r ckvvarts gesprungen Die geanderte Kategorie oder Kommentar wird gespeichert und das Fenster geschlossen Button ist nur anvvahlbar wenn bereits eine Anderung in den ent sprechenden Feldern gemacht wurde Allfallige Anderungen werden verworfen und das Fenster geschlossen L scht das ge ffnete Videosignal definitiv inkl der Videodatei Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 132 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 9 6 2 4 Tabelle Fahrten Videosignale Fahrten Nr Beginn Ende Dauer Distanz Anzahl Videosignale Aktion 1 15 06 2011 08 38 46 15 06 2011 08 48 27 00 09 40 4 9 km 4 2 15 06 2011 08 51 15 15 06 2011 08 57 54 00 06 38 2 6 km 0 3 15 06 2011 09 03 36 15 06 2011 09 04 08 00 00 32 0 0 km 0 4 15 06 2011 09 04 49 15 06 2011 09 24 46 00 19 56 5 5 km 19 5 15 06 2011 09 27 18 15 06 2011 09 28 08 00 00 49 0 0 km 3 6 15 06 2011 0
10. ber eine Reihe von Testbildern 4 3 3 Modellbildung F r die korrekte Modellbildung m ssen in Weka zuerst einige Einstellungen vorgenommen werden Das vorherzugsagende Zielattribut muss auf die Spalte mit den manuellen Klassifizierungen gesetzt werden die ersten beiden Spalten id und channel number sollen f r die Modellberechnung nicht beachtet werden und als Klassifizierer muss der J48 Algorithmus ausgew hlt werden Diese Schritte sind detaillierter im Anhang im Kapitel 9 4 2 Konfiguration des Klassifizierers beschrieben siehe Kapitel 5 4 Technologieauswahl Abschnitt Bildverarbeitungs Framework Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 61 166 62 166 Hunting VVireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung Parameter Analyse Damit ein m zlichst optimales Modell gefunden vvird vvurde mit verschiedenen Parameter Kombi nationen des J48 Algorithmus eine Vielzahl an Modellen erzeugt Auf die Darstellung aller Modelle Entscheidungsb ume wurde aufgrund von Platzgr nden verzichtet wobei das in Tabelle 9 ausge w hlte Modell in Abbildung 79 zu sehen ist In Tabelle 8 sind die wichtigsten Kennzahlen aller erzeug ten Modelle gelistet bei welchen jeweils die Parameter confidenceFactor und minNumObj in einer groben Aufl sung variiert wurden siehe Kapitel 4 3 1 1 confidenceFactor korrekt klassifiziert FP Rate von Baumgr sse x 1 98 6519 98 6519 0010 010 71
11. funk video berwachung funk video berwachung recht funk berwachung funkkamera funkkamera recht funkkamera datenschutz funkkamera daten recht funkkamera urteil site bger ch funkkamera site bger ch funk video site bger ch Uberwachungskamera abh ren funkkamera Der Begriff funkkamera wurde auch in der Schreibweise funk kamera genutzt Unter www bger ch ist die Webseite des Schweizerischen Bundesgerichts zu erreichen Dort werden auch deren Rechtsurteile publiziert Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 142 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang Um die Resultate auf Schweizer Webseiten einzuschranken wurde den Stichworten jeweils der Schlusselbegriff site ch angeh ngt Da die rechtlichen Aspekte nicht den Hauptteil der Arbeit darstellen vvurde nur mit Google gesucht Unter den Fachpublikationen von IEEE und ACM konnte zu Funkkameras nichts gefunden werden und f r rechtliche Abhandlungen dazu sind andere Quellen zu konsultieren Aufgrund der mangeln den juristischen Erfahrung und des grossen ben tigten Aufwands wurde keine einschlagige Rechts Literatur konsultiert 9 8 1 Beurteilung Zusammenfassend betrachtet wurden mehr Berichte zu bisherigen Warviewing Aktivitaten gefunden als zuerst erwartet Bei den englischsprachigen Webseiten handelt es sich zumeist um sehr techni sche Anleitungen welche einiges an Grundlagenwissen voraussetzen
12. 27812 10159 0 22 0 1 0 gray standard derivation absolut gt 1154 18167 corners moravec threshold 200 lt 3770 0 594 0 2 0 corners moravec threshold 200 gt 3770 edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 50 blobs count lt 365 1 18 0 1 0 edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 50 blobs count gt 365 0 29 0 7 0 edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 50 white pixels gt 11582 0 2703 0 23 0 horizontal intensity standard derivation absolut gt 1956 218688 compression ratio jog png lt 16 11 1 3008 0 10 0 compression ratio jpg png gt 16 11 corners moravec threshold 100 lt 5197 edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 100 white pixels lt 2760 1 23 0 8 0 edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 100 white pixels gt 2760 416 0 12 0 corners moravec threshold 100 gt 5197 corners susan lt 2621 1 49 0 corners susan gt 2621 0 15 0 4 0 Blatter mit den l meisten Number of Leaves 11 Size of the Tree 21 Stratified cross validation Summary Correctly Classified Instances 6931 98 3539 Incorrectly Classified Instances 116 1 6461 Total Number of Instances 7047 Detailed Accuracy By Class TP Rate FP Rate Class 0 993 0 027 0 973 0 007 1 VVeighted Avg 0 984 0 018 Confusion Matrix a b lt classified as 3729 27 0 Abb
13. 29 0 7 0 edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 50 white pixels gt 11582 0 2703 0 23 0 Number of Leaves 6 a S Size of the Tree 11 true positives TP f r zuvor vermerkte Bildklasse siehe nachstes Kapitel Abbildung 75 Beispiel Entscheidungsbaum Die Wahl des Entscheidungsbaumes und des J48 Algorithmus f r diese Arbeit ist auf die Diplomarbeit Analyse zur automatischen Klassifizierung von Bildern von Janina Bar zur ckzuf hren 82 In der erwahnten Arbeit wird f r die automatische Klassifikation auch auf J48 Entscheidungsbaume gesetzt Entscheidungsbaume besitzen den entscheidenden Vorteil dass diese in jeder Programmiersprache einfach umgesetzt und effizient abgearbeitet werden k nnen Die Funktionsweise des J48 Algorithmus kann Ober viele Parameter angepasst werden Eigene Test laufe haben gezeigt dass im Zusammenhang mit der Bilderkennung von insgesamt 11 Parametern nur die Variation von den in Tabelle 6 aufgef hrten Parametern zu einem zu einem optimaleren Ent scheidungsbaum f hrt Zu derselben Erkenntnis ist Janina Bar in ihrer Arbeit gekommen Parametername Beschreibung Standardvvert VVertebereich confidenceFactor Zufriedenheitsfaktor vvelcher f r das 0 25 1x107 1 Beschneiden des Baumes verwendet wird Kleinere Werte bedeuten starkeres Beschneiden womit der Entscheidungs baum insgesamt kleiner wird Damit nimmt jedoch auch die Genauigkeit der Voraussage ab minNumObj Minimale
14. E re 11 Abbildung 45 Rauschbild 2 Abbildung 46 erkannte Kanten Abbildung 47 Blobs eingef rbt Anzahl weisse Pixel 11 340 Anzahl Blobs 875 Abbildung 48 Videobild Abbildung 49 erkannte Kanten Abbildung 50 Blobs eingef rbt Anzahl weisse Pixel 1812 Anzahl Blobs 84 Die Kantenerkennung wird im Entscheidungsbaum zweimal gebraucht fur die Bildklassifizierung einmal an zweiter und einmal vierter Stelle 49 166 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 50 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung 4 2 5 Eckenerkennung Bei der Eckenerkennung engl corners detection wird das ganze Bild nach m glichen Eckpunkten abgesucht In Abbildung 52 sind die in diesem Bild vom Algorithmus erkannten Eckpunkte rot mar kiert Fur die Eckenerkennung existieren verschiedene Algorithmen wobei hier nur die beiden im Framework AForge NET 71 implementierten Algorithmen genutzt wurden Moravec und SUSAN Abbildung 51 Ausgangsbild Abbildung 52 Erkannte Eckpunkte 79 Das Prinzip der Eckenerkennung funktioniert wie folgt Es wird im ganzen Bild nach grossen Intensitatsunterschieden zwischen benachbarten Pixel resp Pixel Bereichen ge sucht Falls an einem Punkt der Intensitatsunterschied in mehreren Richtungen oberhalb eines gewissen Schwel lenwertes liegt wird dieser als Ecke erkannt In Abbildung 53 wird beispielsweise der im Fadenkreuz ausgewertete Punkt
15. Erfassen Bekanntgeben unmittelbares oder nachtr gliches Anschauen oder Aufbewahren m ssen dann da tenschutzkonform sein Das DSG kommt jedoch auch bei der Aufnahme von Gespr chen z B bei Kameras mit Mikrofon zur Anwendung sofern die Gespr che einen R ckschluss auf bestimmte oder bestimmbare Personen zulassen Bei den meisten Kamerainstallationen d rften vermutlich Bereiche gefilmt werden in denen sich auch Personen aufhalten Schliesslich werden Kameras oft zur Abschreckung oder Aufkl rung beno tigt wobei der Mensch betroffen ist Deshalb ist das DSG wohl in den meisten F llen zu ber cksichti gen Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 99 166 100 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 7 Rechtliche Aspekte Analoge Funkkameras werden prim r von kleinen Gesch ften sowie Privatpersonen eingesetzt und weniger von ffentlichen Institutionen Kanton Gemeinde Aus diesem Grund ist bzgl des Daten schutzes offiziell der Eidgen ssische Datenschutz und ffentlichkeitsbeauftragter ED B zust ndig und nicht der Datenschutzbeauftragte des jeweiligen Kantons 119 S 8 Da der ED B jedoch stark ausgelastet ist geben die Datenschutzbeauftragten des Kantons gerne auch unverbindlichen Rat Zum Thema Datenschutz und Video berwachung gibt es das Merkblatt Video berwachung durch private Personen 120 des ED B worin die wichtigsten Punkte f r Betreiber von Kameras ange sprochen wer
16. False filter iscretize R first last 7 Unter weka gt filters gt unsupervised gt attribute den Eintrag Remove ausw hlen 8 Bei filter rechts neben Choose in das Textfeld klicken womit sich der Einstellungsdialog von Remove ffnet In diesem Dialog bei attributelndices die Spalten Nummern einge ben welche vom Klassifizierer ausgenommen werden sollen In diesem Fall sind das die ers ten beiden Spalten in welchen die Bild Id und die Kanal Nr gespeichert sind Mit OK bestati gen weka gui GenericObjectEditor weka filters unsupervised attribute Remove About A filter that removes a range of attributes from the dataset More invertSelection False Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 121 166 Kapitel 9 Anhang 9 Jetzt m sste als Klassifizierer der J48 Algorithmus ausgewahlt werden welcher jedoch stan dardmassig bereits ausgew hlt ist Um diesen nun zu konfigurieren rechts neben dem obe ren Choose in das Textfeld klicken _ D weka gui GenericObjectEditor weka cassifiers meta FilteredClassifier About Class for running an arbitrary classifier on data that has been passed through an arbitrary filter dassifter Choose B 748 C 0 25 M2 debug False filter Discretize R first last 10 In diesem Dialog wird der J48 Algorithmus konfiguriert Alle bis au
17. Hier setzt die Kreuzvalidierung an F r die Kreuzvalidierung werden die Daten gefaltet was einer Unterteilung in mehrere Teilmengen gleichkommt H ufig werden 10 Faltungen vorgenommen die sogenannte 10 Fold Kreuzvalidierung wobei die Daten in 10 Teilmengen unterteilt werden Anschliessend wird mit 9 Teilmengen ein Hilfs Modell erstellt und mit einer Teilmenge normal validiert Dieser Schritt wird weitere 9 Mal wieder holt wobei jedes Mal eine andere Validierungsmenge verwendet wird Die Genauigkeit wird dann aus dem Mittel aller 10 Validierungen berechnet Die 10 Fold Kreuzvalidierung wird als ein guter Indikator f r Langzeitfehler angesehen 82 86 Dabei ist zu beachten dass nicht das wirkliche Mo Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung dell getestet bzw validiert wird welches mit 100 der Testdaten trainiert wurde sondern lediglich die Hilfsmodelle Alle Hilfsmodelle zusammen reprasentieren jedoch wieder das wirkliche Modell In Abbildung 76 ist als gek rztes Beispiel die Kreuzvalidierung des Modells aus Abbildung 75 zu se hen Von insgesamt 3577 Instanzen wurden 3536 Instanzen durch das Modell korrekt klassifiziert was 86 24 entspricht Die pro Bildklasse richtig klassifizierten Instanzen werden als TP bezeichnet die falsch klassifizierten als FP In der Konfusionsmatrix ist die absolute Anzahl der richtig und falsch klassifizierten Instanzen
18. Recent Items PIN1262015 fhungerb Dateiname datal Network i Dateityp L t data files arff Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 119 166 Kapitel 9 Anhang 6 Gespeicherte ARFF Datei in Texteditor ffnen an markierter Stelle nummertc durch 20 1 ersetzten wobei diese beide Zahlen die Bildklassen Nummern darstellen und Datei spei chern Fi D data arff Notepad File Edit Search View Encoding Language Setting Macro Run Plug d Fal dal a D in d zl x x ERE data arif 1 relation data attribute id D Bilder 01 00016 png D Bil attribute channel number numeric attribute manual classification 0 1 attribute horizontal intensity mean numeric attribute horizontal intensity standard derivati 7 Fertig die Datei ist nun im ARFF Dateiformat 9 4 2 Konfiguration des Klassifizierers Damit die Berechnung des Entscheidungsbaumes mittels des J48 Algorithmus durchgefuhrt werden kann muss der Klassifizierer richtig eingestellt und nicht ben tigte Spalten von der Analyse durch den Algorithmus ausgeschlossen werden Folgende Schritte sind dazu notwendig 1 Weka ffnen anschliessend auf Explorer klicken 2 Open File klicken 3 ARFF Datei mit zu untersuchenden Daten ausw hlen ffnen klicken 4 Im Register Classify als Zielattribut manual class
19. Tabelle 11 System Test Fahrt durchf hren 87 Tabelle 12 System Test Videosignal Fahrt bearbeiten 87 Tabelle 13 System Test F tePsetzen n m sa UL Aa 88 Tabelle 14 System Test Konfiguration andern 88 Tabelle 15 Eigenschaften des Testnotebooke 94 Tabelle 16 Liste der manuell entdeckten Video bertragungehn 95 Tabelle 17 Liste der mit dem Video Hunting System detektierten Video bertragungen 97 Tabelle 18 Eigenschaften E el 115 Tabelle 19 Eigenschaften Empf nger sebson media 116 Tabelle 20 Auflistung der anderen Gerste 117 Tabelle 21 Eigenschaften WLAN Adapter mit externer Antenne 138 Tabelle 22 Auflistung der Risiken RR a 148 9 13 5 Formeln Beidel steig SE Formel 27 KOMPFESSIONSrale Konk et EEN SE Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann
20. die Speicherung in die Datenbank serialisiert Die Berechnung der gefahrenen Distanz geschieht mit einer Funktion des Kartenframevvorks anstatt mit Funktionen des SQL Servers Dies gen gt den An forderungen wobei spezielle Geoabfragen auf der Datenbank damit nicht mehr m glich sind da keine SQL Geodatentypen f r die gefahrene Route genutzt vverden f r die Position der Videosignale jedoch schon 5 7 Visualisierung GUI Die Visualisierung wurde mit der NET Technologie Windows Presentation Foundation WPF umge setzt Fur den Entwurf wurde ein Paper Prototype angefertigt welcher im Kapitel 9 5 zu finden ist Um einen schnellen berblick von der Benutzeroberfl che zu erhalten wurde eine GUI Map er stellt Wireless Video Signal Hunter Einstellungen WVSH RSR sair Einstellungen GPS Videoempfanger COM Port 0 16 vi Baudrate 4800 si Speicherort der Videos D WVSH Videos Andern Kategonen Name Geschaft Bearbeiten L schen Gesch ftseingang Bearbeiten L schen Kassenbereich Bearbeiten I L schen Strasse Bearbeiten L schen Wohnung Bearbeiten L schen Datum Zeit Kanal 15 06 2011 08 41 15 4 15 06 2011 08 43 19 1 Speichern Abbrechen 15 06 2011 06 43 33 1 15 06 2011 06 47 42 1 Z Fahetstrecka anzeigen C Aktuella Position zentrieren Aktion 1 15 06 2011 00 38 4
21. f hrt Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 2 Video Funksignal keine 5 8 GHz Systeme Aus diesem Grund unterst tzt das Video Hunting System aktuell nur das 2 4 GHz Band Ein Ausbau des Systems f r das 5 8 GHz Band ist jedoch problemlos m glich wenn ein entsprechender Empf nger zu Verf gung steht siehe Kapitel 3 Video Empf nger 2 3 Analog Digital Die Ubermittlung des Video Funksignals kann entweder analog oder digital erfolgen Obwohl die Vorteile der digitalen Ger te Uberwiegen werden heute noch haufiger analoge verkauft Gemass Auskunft eines deutschen Onlineshops f r berwachungssysteme betr gt das Verh ltnis von analog zu digital bei ihnen immer noch 7 5 zu 1 Der Digitalfunkbereich sei jedoch stark wachsend 36 F r die Schweiz konnten keine Zahlen ermittelt werden Es wird jedoch angenommen dass sich die Zah len im gleichen Rahmen bewegen Die Vorteile und Nachteile von analoger und digitaler bermittlung werden in der Tabelle 2 gegen bergestellt 37 Analog Digital Preiswert erh ltlich ab SFr 100 38 Durch Frequenz Hopping gegen einfa Ger te verschiedener Hersteller lassen sich ches Abh ren gesch tzt problemlos mischen Weniger anf llig auf St rungen eben Auswahl an Kameras gr sser falls durch Frequenz Hopping unverschl sselt Bessere Bildqualit t als analoges Bild bei gleicher Distanz Teurer erh ltl
22. glich auch die Signale von anderen Sendern mit leicht abweichenden Frequenzen zu empfangen 2 6 Reichvveite Allgemein gilt dass die Signalstarke im Freiraum quadratisch mit der Entfernung zur Quelle abnimmt Die Reichweite eines Signals hangt aber auch mit der vervvendeten Frequenz ab Je h her die Fre quenz desto geringer die Reichvveite bei gleichbleibender Sendeleistung 1121 Auch hier ist der Zu sammenhang quadratisch d h eine Verdoppelung der Frequenz f hrt zu viermal niedriger Reichvvei te Betrachtet man nicht nur die bertragung im Freiraum so gilt zu beachten dass hochfrequente Signale durch Medien z B Mauern Wasser st rker ged mpft werden als niederfrequente Signale was ihre Reichweite weiterhin abschw cht 47 In den Handb chern der untersuchten 2 4 GHz Video Funksystemen wird von einer maximalen Reichweite von 30 bis 200 Metern geschrieben Es wird angenommen dass diese grossen Unter schiede aufgrund unterschiedlicher Antennen und unterschiedlichen Sendepegeln zustande kom men Die maximale Sendeleistung ist jedoch gem ss BAKOM auf 10mW beschr nkt 34 48 Es ist sinnvoll dass eine batteriebetriebene Kamera aus Gr nden der Batterielebensdauer das Video signal nicht mit gleicher Leistung aussendet wie eine Kamera welche ans Stromnetz angeschlossen ist Die in den Handb chern beschriebenen Reichweiten sind auch immer unter Sichtkontakt zu ver stehen In Geb uden liegt die Reichweite meist weit un
23. tzt Benutzer bei Erfassungsfahrten von Funkkameras und der anschliessenden Auswertung Damit wird ein grossfl chiger Einsatz erm glicht um statistisch relevante Aussagen zur Verbreitung dieser Systeme zu erhalten Die genaue System Spezifikation mit Beschreibung der Funk tionalit t ist im Kapitel 5 Software zu finden Video Antenne se 2 4 GHz s Funkkameras Videosignale GPS Antenne GPS Empfanger Konverter Notebook 12V gt 230V Videoempf nger Abbildung 1 Aufbau des Hunting Systems Der Vorgang der systematischen Erfassung von Funkkameras ist unter dem Begriff Warviewing be kannt Teilweise werden auch die Begriffe Warspying oder Warwatching genutzt Damit zielen sie in eine hnliche Richtung wie das Wardriving bei welchem WLANs erfasst werden sollen Allgemein handelt es sich bei der unverschl sselten bertragung von Kamerabildern um eine daten schutzrechtlich heikle Angelegenheit Neben den technischen Abkl rungen wurden auch die rechtli chen Aspekte des Betriebs solcher unsicheren Funkkameras sowie das Abfangen deren Bilder behan delt Diese Ausf hrungen sind im Kapitel 7 Rechtliche Aspekte aufgef hrt Mit den Erkenntnissen der Erfassungsfahrten soll die Bev lkerung in der Verwendung von unver schl sselten Funkkameras sensibilisiert werden Es ist vorgesehen dass die Konsumentenschutz Sendung Kassensturz des Schweizer Radio und Fernsehen SRF das System nach Abschluss der A
24. vvvvvv cs vvaikato ac nz ml publications html Documentation Wiki VVeka 10 06 2011 http vveka vvikispaces com C4 5 algorithm VVikipedia 10 06 2011 http en wikipedia org wiki C4 5_ algorithm Kreuzvalidierungsverfahren Wikipedia 10 06 2011 http de wikipedia org wiki Kreuzvalidierungsverfahren Beurteilung eines Klassifikators 15 06 2011 http de wikipedia org wiki Beurteilung eines Klassifikators VirtualDubMod v1 5 10 2 09 06 2011 http virtualdubmod sourceforge net Corner Detectors AForge NET http www aforgenet com framework features corner_detectors html CannyEdgeDetector GaussianSigma Property AForge NET 09 06 2011 http vvvvvv aforgenet com framevvork docs html e00366fa 891e 71b2 f09b e351f43bf09c htm CannyEdgeDetector HighThreshold Property AForge NET 09 06 2011 http vvvvvv aforgenet com framevvork docs html 2a292983 3701 e5c7 2814 939173c95409 htm MoravecCornersDetector Threshold Property AForge NET 09 06 2011 http vvvvvv aforgenet com framevvork docs html 886f626f ebd7 2bc6 0af8 1a59cbf84efc htm VVarspying 15 04 2011 http blockyourid com gbpprorg mil warspy x10 jpg Neural Network Tutorial 21 04 2011 http www ai junkie com ann evolved nnt1 html K nstliches neuronales Netz 21 04 2011 http de wikipedia org wiki K C3 BCnstliches_neuronales_Netz Neuroph v2 5 04 04 2011 http neuroph sourceforge net IMAGE RECOGNITION WITH NEURAL NETWORKS HOWTO 04 04 2011 http n
25. 179ter StGB oder durch andere Personen bei Art 179novies StGB auferlegt werden Zu denken w re h chstens an Art 35 DSG welcher jedoch Vorsatz erfordert Dabei geht es um besonders sch tzenswerte Personendaten Eine Bestrafung erfolgt auf Antrag mit Busse Pers nlichkeitsrecht Verletzungen des Pers nlichkeitsrechts werden in einem zivilrechtli chen Verfahren behandelt daf r ist ebenfalls ein Antrag n tig 127 Der Kl ger kann verlangen dass die Datenbearbeitung gesperrt wird die Personendaten be richtigt oder vernichtet werden 126 M glich w re auch eine Klage auf Schadensersatz und Genugtuung Art 28a Abs 3 ZGB 7 4 Beurteilung betreffend dieser Arbeit Gem ss Beurteilung von Herrn Claudio F h k nnten sich Journalisten wie bspw jene vom Kassen sturz unter Umst nden auf die Wahrung berechtigter Interessen st tzen wenn sie geltend machen dass ein durch sie durchgef hrtes Warviewing in erheblichem Interesse einer breiteren ffentlich keit ber die Aufkl rung allf lliger Missst nde in diesem Bereich steht F r Kamera Erfassungsfahrten ausserhalb des Einsatzziels solcher Ermittlungen m sste die Situation nochmals neu beurteilt wer den Wie aus den vorangehenden Schilderungen zu entnehmen ist ist die rechtliche Lage nicht eindeutig F r eine genauere Recherche in einschl giger Literatur und Rechtsurteilen fehlte die Zeit da bereits Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann H
26. 181 19 20 21 221 23 24 25 Hunting Wireless Video Signals AAA eet kel Arbeitspaket 110 Vorabklarungen kul Arbeitspaket 112 Literatur Recherche kul Arbeitspaket 113 Risiko Analyse jl Arbeitspaket 114 Zeitplanung al Arbeitspaket 75 Funkkameras Arbeitspaket 78 Test Setup ji Arbeitspaket 46 79 Abkl rung Werkaufszahle kul Arbeitspaket 80 Abkl rung Empfangsger ja Arbeitspaket 81 Abkl rung Frequenzen ja Arbeitspaket 82 Camera Spotting ja Arbeitspaket 92 Abkl rung Audio Video kul Arbeitspaket 101 WLAN Bluetooth kul Arbeitspaket 109 Abkl rung Aufzeichnung kul Milestone 111 Entscheid Go No Go 2 kul Arbeitspaket 176 Dokumentation Vorabklarur ja Arbeitspaket 179 Abkl rung Rechtliches kel Milestone 178 Abschluss Vorabklarungen k l Arbeitspaket 170 Bild Analyse kul Arbeitspaket 171 Sammlung Bildmaterial xl Arbeitspaket 172 Manuelle Klassifizierung 2 kul Arbeitspaket 173 Data Mining Clustering kul Milestone 177 Abschluss Bild Analyse kul Arbeitspaket 87 Software jl Arbeitspaket 88 Anforderungen ji Arbeitspaket 90 Technologie Auswehl kel Arbeitspaket 91 Visualisierung Arbeitspaket 174 Use Cases kul Arbeitspaket 175 Architektur kul Arbeitspaket 76 Implementation Testing kul Milestone 180 Abschluss Softwareentwicklung kul Milestone 181 Zwischenprasentation Arbeitspaket 184 Kamerafahrten kul Arbe
27. 2011 http www petrilopia net wordpress security 2 warspying wireless camera hunter Wireless Camera Hunter 06 04 2011 http vvvvvv infostream biz vvireless camera hunter html VVireless Camera Hunter Professional VVireless Camera Vievver 06 04 2011 http www spytechs com bug_ svveep equip hidden camera vievver htm Mini VVireless Cam Hunter 06 04 2011 http www kjbsecurity com detection devices devices mini wireless cam hunter 389 htm Reviews Summary for Icom R 3 06 04 2011 http www eham net reviews detail 1124 Histogramme Was sie darstellen und wie sie zu lesen sind 19 04 2011 http www kompendium digitalfotografie de histogramm_erklaerung html Image Save filename ImageFormat Jpeg and JPG Compression Ratio Question 08 04 2011 http social msdn microsoft com Forums en US csharpgeneral thread dc75c4ef a751 49d1 96d8 715743162826 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 158 166 Hunting VVireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 GrayscaleBT709 Class 18 04 2011 http vvvvvv aforgenet com framevvork docs html f0c2a0fb 12a4 0ab4 81cd 095f482b1383 htm Image Processing Lab 18 04 2011 http www aforgenet com projects iplab XnView 19 04 2011 http www xnview com AForge NET Framework 18 04 2011 http www aforgenet com HorizontallntensityStatistics Class 18 04
28. 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 Hunting Wireless Video Signals 157 166 Kapitel 9 Anhang Koaxial Adapter RP SMA Stecker auf RP SMA Buchse 90 Winkel 14 06 2011 http vvvvvv vvifi shop24 com products de Koaxial Adapter Koaxial Adapter RP SMA Stecker auf RP SMA Buchse 90 VVinkel html Auskunft von Etong Electronics 24 04 2011 2 4GHz Wireless video quad receiver USB 2 0 Interface and Quad Processor that can dispaly 4 live video channels at the same time Model No 240418 06 04 2011 http china etong com Product 2 4GHz Wireless video quad receiver USB 2 0 Interface and Quad Processor that can dispaly 4 live video channels at the same time html oder siehe PDF auf CD VirtualDub 1 9 6 14 06 2011 http vvvvvv virtualdub org WCS99 XII Spezial Uberwachungsempfanger Art Nr WCS99X2 04 03 2011 http www thiecom de index php cl details amp cnid 77844d43222e0e278 88227121 amp anid b 5e460c161f0942c6 57950274 amp searchparam amp searchcnid amp searchvendor amp listtype list amp sid 543b8bea5ae17283c5ec593ad8c1094f VideoScanner 06 04 2011 http shop boger de index php page shop product_details amp flypage flypage_images tpl amp pr oduct_id 591 amp category_id 65 amp option com_virtuemart amp ltemid 1L amp vmcchk 1 amp ltemid 1 Wireless Camera Hunter and Viewer 06 04 2011 http www brickhousesecurity com dd9000 html WarSpying Wireless Camera Hunter 06 04
29. Anzeige der erkannten WLANs auf einer Karte kann die gespeicherte GPX Datei direkt mit dem inSSIDer in eine KML Datei konvertiert werden welche bspw in Google Earth importiert werden kann Eine eigene Visualisierung der WLAN Lokationen w re wie beim Video Hunting m glich Die Detektionsspezialf lle siehe Kapitel 2 8 Detektionen k nnten jedoch einfach anhand der MAC Adresse des AccessPoints abgefangen werden St rung des Video Hunting durch das WLAN Scanning Der inSSIDer f hrt ein aktives WLAN Scanning durch 143 und st rt damit das Hunting System da dieses ebenfalls im 2 4 GHz Band arbeitet Ein Test zum Ausmass dieser St rung zeigte eine leichte Beeinflussung der Bildqualit t der mit dem Videoempf nger empfangenen Bilder siehe die beiden nachfolgenden Abbildungen Das Scanning ist als zus tzliches Rauschen in den Bildern ersichtlich und d rfte deshalb das Risiko von Falschdetektionen erh hen Das urspr ngliche Ziel war w hrend den Erfassungsfahrten der Videofunksysteme gleichzeitig auch die WLAN Daten zu sammeln Um Falschdetektionen zu vermeiden ist davon jedoch abzuraten und empfohlen die WLAN Daten separat zu sammeln Das Video der Testaufnahmen ist auf der CD zu finden Die beiden Beispielbilder sind Ausschnitte davon Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 139 166 140 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang Die Bluetooth Daten bertragung des GPS Empfangers arb
30. Arbeit weiterhin Richtung Video Signal Hunting geht oder aber der Schwerpunkt der Arbeit in Richtung WLAN verschoben wird Beurteilung Restrisiko Mit Hilfe der Massnahmen wurde also ungef hr eine Halbierung der Risikoauswirkungen erreicht Der im ung nstigsten Fall brigbleibende Maximalschaden von 62 8h k nnte durch berstunden wettgemacht werden Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 145 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 146 166 sl f uoa Sunu lzl q yane SZDOU UU M U ssed nzue gun jaysueqes Iny Aa Wn Ww y e dsqy pun sunyaqieuly ound uaydoids Q Janasjeg Wap 1141 pun uejdpyal Old U3N3 u ul UNI S UO2S IIN 9q H qiy q b 19 agesqy OPO UOA u joyu s sisspu s l pun u l dx3 wap yw uses UNZUS y21 Uu YIQM Bl Wem sunun o ISIJ S MM S x M3 Uapunys yezuy Ul v yezuy Ul U pEu s S H yu lul q slUEAS2311014 MI SUassl U931 0U s p Sun uwiu 19061 UN U9PUEyJOA UOSSIM y q y jap jyeweno Z puasnuas yyoiu 151 53 Sapua ya4 204 ya aqueas 31JOU PUeEMJNes aquy IAQJOA 9172 We 4 po Wal Io NZ sl lz s p Saul H T UasIZYyYDIMUN u u Sunjin S M INN 19 Ul 211 Q V Jain NZ DI 53 2
31. Aus den Erfahrungsberichten konnten jedoch abgesehen von der Auflistung der verwendeten Kan le der Kameras kaum n tzliche Hinweise entnommen werden f r diese Arbeit Auf die meisten Hinweise kommt man von selber wenn man sich zum Thema Gedanken macht Unerwartet war auch dass es auf deutschsprachigen Webseiten keine vergleichbaren Berichte zum Warviewing gab Es konnten zwar einige Medienberichte gefunden werden aber kaum Erfahrungs berichte von Benutzern Dass in den Datenbanken von IEEE und ACM keine Hinweise gefunden wer den konnten war zu erwarten gewesen Zur rechtlichen Situation bzgl Warviewing in der Schweiz konnte abgesehen vom Artikel ber die Aktionen der Juso Luzern nichts gefunden werden Aber die rechtliche Beurteilung war darin nur oberfl chlich und ohne Bezug auf spezifische Gesetzestexte In einschl giger Literatur w ren eventu ell Hinweise oder allf llige Urteile zu hnlichen Situationen zu finden gewesen aber aus den bereits genannten Gr nden wurde auf diese Recherche verzichtet Da das Thema kaum bekannt ist gab es bisher wohl auch keine konkreten F lle zu beurteilen Dass viele rechtliche Verst sse in diesem Bereich auch nicht unmittelbar erkannt werden k nnen siehe Kapitel 7 Rechtliche Aspekte da meistens keine Spuren hinterlassen werden d rfte ein weiterer Grund daf r sein Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 9 9 Erf
32. Benutzer sieht nur ein Standbild letztes Rauschbild f r 1 2min Nach weiteren 1 2 min sieht man erneut das bewegte Rau schen welches nach einiger Zeit wiederum stoppt Dieser Wechsel wiederholt sich wobei die Dauer schwankt W hrend des Standbildes wird von der Software kein Videomaterial aufgezeichnet die Stoppuhr der Aufnahme bleibt stehen Bei schlechtem Signalempfang ist die Aufzeichnung des Videosignals sehr ruckelhaft Das Video wird fl ssiger je n her man der Quelle kommt Wird bei der Aufzeichnung das Video direkt komprimiert so hat man fters ein Standbild bei schlechtem Empfang im aufgezeichneten Video als wenn un komprimiert aufgenommen wird dort sieht man dann ein ruckelhaftes Video Dass die Applikation so stark einfriert wenn kein Signal ist sehr m hsam da dann auch andere Ver arbeitungen in der Software blockiert werden Aufgrund der gelisteten Nachteile und da nicht alle Anforderungen gem ss Kapitel 3 1 erf llt werden eignet sich dieser Empf nger nicht 9 3 4 2 4G Wireless Receiver sebson media In der Artikelbeschreibung im Onlineshop von sebson media steht der Empf nger verf ge ber eine Quadbildfunktion Bei ersten Tests stellte sich jedoch heraus dass es sich nicht um einen echten Quad Empf nger handelt Die Software aktualisiert lediglich in bestimmten Intervallen jeden Kanal Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 115 166 116 166 Hunting Wireless Vi
33. Blauanteil 4841 Abbildung 72 blaues Bild Abbildung 73 Blauwert Histogramm des blauen Bildes Blauanteil 68 394 Im resultierenden Entscheidungsbaum kommt der Blauanteil nicht vor Die Analyse dazu ist im Kapi tel 4 4 Algorithmus zu finden 4 3 Data Mining Um die Relevanz der im vorherigen Kapitel beschriebenen Bildwerte fur die Separierung von Video bildern und Rauschbild zu bestimmen wurde Data Mining verwendet Unter Data Mining wird das Suchen von bisher unbekannten Mustern mittels statistisch mathematisch begrundeten Methoden in strukturierten Daten verstanden Haufig wird Data Mining bei grossen Datenmengen angevvandt welche nicht mehr manuell analysiert werden k nnen 80 lm Rahmen dieser Arbeit war das Vorgehen folgendermassen Es wurden rund 7000 Testbilder ma nuell per Auge in die definierten Bildklassen Videobild Klasse 1 und Rauschbild Klasse 0 eingeteilt von diesen Bildern die Bildwerte berechnet und anschliessend mittels der Data Mining Software Waikato Environment for Knowledge Analysis Weka 81 Muster in den Daten gesucht Aus den gefunden Mustern wurde ein Entscheidungsbaum bestehend aus den Bildwerten generiert wel cher die automatische Klassifizierung von Bildern erm glicht In den folgenden Kapiteln sind diese einzelnen Schritte detaillierter beschrieben Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 55 166 56 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bi
34. Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 1 Einleitung ge Budget um auf teurere aber sicherere L sungen zu setzen Dabei wird oft auf drahtlose Systeme verzichtet und das ganze Sicher heitssystem fix verkabelt Die Ubertragung von Fernsehbildern innerhalb des Hauses oder der Wohnung kann auch Uber Funk geschehen Dies ist beispielsweise notig wenn Fernseher nicht direkt beim Satelliten Empfanger ste a hen Mittels eines Video Links wie in Abbildung 3 ersichtlich kann so die Verbindung hergestellt werden Da hier das gleiche Frequenzband wie bei den Funkkameras verwendet wird kann auch dieses Signal abgefangen werden 1 3 Verbreitung In der Schweiz hat die Funkkamera Problematik kaum Aufregen verursacht Der Artikel im Tages An zeiger f hrte nicht zu weiterem Aufsehen und auch die Aktivitaten der Luzerner Juso verhallten bei nahe unbemerkt Bei ersten Testfahrten vom Kassensturz im Sommer 2010 wurden nur wenige Kameras gefunden Es ist nicht klar ob dies daran liegt dass in der Schweiz nur wenige unverschlusselte Kameras im Einsatz sind oder ob die Empfangssysteme zu wenig empfindlich waren Als Ansatz um die Verbreitung von Funkkameras in der Schweiz abzuklaren wurde versucht die Ver kaufszahlen von Funkkameras bei verschiedenen Geschaften zu ermitteln Folgende Geschafte wur den diesbezuglich angefragt Interdiscount muelectronics HFust MediaMarkt Manor
35. GE a a m na ivianagementsummarya m l PLUS SAMO ao La a donan MOL BE o n EEE ON ii i o AUSDICK EE Aufgabenstellung EE 15 l EINISHUND rr a b 17 11 Bisherige Behehte Ee 18 1 2 Elnsatzgeblete a OZUR D ee 20 13 SerbreltuhEu PUL Ee 21 25 leo 23 21 Tin 10 o O O o Di o b 23 22 EEQL HT n en b ib 24 22 DIG Wea sts b 25 24 NAVAS aca piers 26 eine ge UC 26 26 Re CRVelio o l ab 27 257 Utan Una een ee 27 25 DEKON ir n b an n 29 3 Mide EMDI IN E ccnn near 31 3 1 e teg Hie EE 31 3 2 EINGESEEZTSN Empfangen aul ba la 32 22 Wetere EMP ahe E 34 4 Ce E nt Le TEE 37 455 DOM nh n n 38 17 DUN S OV nn 41 4 2 1 Florizontale Intensit ts Statistik 42 4 2 2 Vertikalelntensitats Statistik b b as 44 4 2 3 IV a henner o b b Re 46 4 2 4 KahtenerKennuUne nn ee 47 4 2 5 ECKENEFKENNUNB ee an 50 4 2 6 B ldkomerTessene a erde 51 4 2 7 D Q ii S o o ans 53 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 11 166 12 166 Hunting Wireless Video Signals Inhaltsverzeichnis 432 sa na ala a 55 4 3 1 EI lee E i o o o o 56 4 3 1 1 CA E Eeleren EEN 56 4 3 1 2 Kretizvalidierunioa ns 58 4 3 2 Datenvorbere Dt EE 59 4 3 2 1
36. Geschaft m ssen beispielsweise alle m glichervveise Betroffenen Uber den Einsatz der Kameras informiert werden Versteckte Aufnahmen seien nicht zulassig 116 Ob die Kennzeichnung gegeben ist kann nur beurteilt werden wenn der genaue Standpunkt der Kamera eruiert werden kann Wenn ein Schild fehlt so entdeckt man die Kamera nur selten Wird eine Kamera im Privatbereich eingesetzt so denken vermutlich die wenigsten an deren Kennzeich nung da dadurch potentielle Einbrecher gewarnt w rden und die Installation umgehen k nnten Bei ersten Testfahrten wurden Bilder empfangen welche den Haus oder Wohnungseingang zeigen Auch solche Kameras m ssten gekennzeichnet werden Bei diesen Kameras handelt es sich vermut lich um nachtr glich installierte Systeme um zu sehen wer die Klingel bet tigt hat bevor die T re ge ffnet wird Bei fest installierten Systemen mit Kabel sei es generell so dass erst nach dem Klingeln die Kamera aktiviert werde und sonst keine Bilder aufgezeichnet w rden 116 ganz im Gegensatz zu den entdeckten Systemen welche kaum mit der Klingel gekoppelt sind Meistens seien diese Syste me auch auf Augenh he montiert so dass die Kamera gut erkannt werden kann und der Betroffenen sich dann entscheiden kann ob er l uten mag oder nicht Die empfangenen Bilder lassen jedoch da rauf schliessen dass die nachtr glich installierten Funkkameras ber der Kopfh he und somit nicht direkt im Blickfeld allf lliger Besuchter inst
37. Hunting Swvstem 96 Abbildung 99 Ganzes und teilweise blaues Bild beim Quad Empfinger 113 Abbildung 100 Schema Zeilensignal bei PAL II3bl 114 Abbildune 101 Foto RE Grabber 23 ices 114 Abbildung 102 Screenshot der Aufzeichnungssoftware des sebson media Empf ngers 116 Abbildung 103 Foto Empf nger sebson medall 0l 116 Abbildung 104 Paper Prototype Ansicht Videosignale 122 Abbildung 105 Paper Prototype Ansicht Fahrten 123 Abbildung 106 Paper Prototype Detailansicht Videosignal 123 Abbildung 107 Bereiche der Bedienungsanleitung 22 128 Abbildung 108 Karte W hrend Fahrkarten 128 Abbildung 109 Tabelle Videosienale 130 Abbildung 110 Fenster Videosienal u 131 ADDONS 111 Tabelle Fahrten een 132 Abbildung 112 Seite npanel Fahrt EE 133 Abbildung 113 Seitenpanel Videosignal Filter 134 Abbildung 114 Seitenpanel Videosignal Filter 134 Abbildung 115 Fenster DE EE 135 Abbildung 116 Einstellung Videoempt nger sss 136 Abbildung 117 beschaffter WLAN Adapter s s iss si 138 ABDIlaunge 118 Screensh t insslDer ass ee een 139 Abbildung 119 Bild mit WLAN Scanning
38. Innenbereich eines Gesch fts Bei einem dieser Videolinks war jedoch bereits bei Auswertung der manuellen Fahrt unklar wo sich diese befand da bei einem Teil der Aufnahmen die Ausr stung ohne Interaktion in einem Rucksack betrieben wurde und die gefahrene Strecke nicht genau notiert worden war Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 6 Testfahrten Es fanden mit dem Video Hunting System zwei Testfahrten statt Am Fr 03 06 2011 und am Mi 15 06 2011 wobei nur die Resultate der zweiten Fahrt genauer ausgewertet wurden Bei der ersten Fahrt wurden jedoch dieselben Kameras detektiert Beschreibung Anzahl Uberwachungskamera 6 MHaus VVohnungseingang 2 Laden allgemein 2 Laden Kassenbereich 2 TV bertragung 0 Tabelle 17 Liste der mit dem Video Hunting System detektierten Video bertragungen Ausvvertung Es ist festzuhalten dass alle der manuell entdeckten Kameras vvelche bei den Testfahrten noch in Betrieb waren auch vom Hunting System zuverlassig erkannt wurden Es gab einige Fehldetektionen vvahrend den Fahrten welche durch ein spezielles Rauschen ausgel st wurden Eine Angabe zur An zahl ist nicht aussagekraftig da bei langerem Verweilen an einem Ort mit speziellem Rauschen meh rere Detektionen hintereinander ausgel st wurden Die Fehldetektionen wahrend dem Fahren wa ren jedoch in einem akzeptablen Bereich Wenn die nahe beieinander liegenden Fehldetektio
39. Kategorie rem ix C Kanal z C 1 Anwenden Zur cksetzen Abbildung 113 Seitenpanel Videosignal Filter Dieses Seitenpanel erm glicht die Filterung von Videosignalen und Fahrten Dabei k nnen ver schiedene Kriterien kombiniert werden Fahrten werden nur angezeigt wenn mindestens ein Video signal der entsprechenden Fahrt dargestellt wird Fahrt Nr Datum Videosignal Nr Nach ausgew hlten Fahrt Nr filtern Nach Datum und Uhrzeit filtern welche zwischen den beiden angegebenen liegen Nach ausgew hlten Videosignal Nr filtern Kategorie Nach ausgew hlten Kategorien filtern Kanal Nach ausgew hlten Kan len filtern Anwenden Filter anwenden Karte und Tabelle werden aktualisiert Zur cksetzen Filter zur cksetzten alle Videosignale und Fahrten werden angezeigt 9 6 2 7 Seitenpanel GPS GPS Bars Dreterorad 47 221397 L ngengrad 8 666792 Geschwindigkeit D km h H henmeter 463 m Anzahl Satelliten Abbildung 114 Seitenpanel Videosignal Filter In diesem Seitenpanel werden die GPS Informationen dargestellt Der GPS Empf nger kann in den Einstellungen konfiguriert werden siehe Kapitel 9 6 2 8 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Status Breitengrad Langengrad Geschwindigkeit H henmeter Anzahl Satelliten Hunting Wireless Video Signals 135 166 Kapitel 9 Anhang Folgende Status sind m zlich OK GPS Empf nger gefunden und Signal w
40. Klassifizierung von Daten an siehe Abbil dung 81 Men punkt Classify Damit l sst sich wie im Weka ein Entscheidungsbaum erstellen wobei auch noch andere Algorithmen wie der Naive Bayes Klassifizierer zur Auswahl stehen siehe Abbildung 84 m _ ip Algorithm Parameters Microsoft Decision Trees Parameters Microsoft Logistic Regression Microsoft Naive Bayes Parameter Microsoft Neural Network COMPLEXITY_PENALTY 0 0 1 0 i MINIMUM_SUPFORT 10 0 DI SCORE_METHOD 4 134 SPLIT_METHOD 3 11 3 Abbildung 84 SQL Analysis Services Klassifizierungsparameter Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung Das Programm Weka bietet jedoch mehr Moglichkeiten fur die Parametrisierung des zu berechnen den Entscheidungsbaumes sowie viel mehr Algorithmen als die SQL Analysis Services Weiterhin ist die Modellverifizierung um einiges umfangreicher Aus diesen Grunden und weil die Diplomarbeit von Janina Bar 82 eine gute Grundlage fur den Weka Einsatz bot wurden die SQL Analysis Services nicht weiter evaluiert Fur weitere Abklarungen bzgl der Analysis Services wurde Prof Huser vom INS Institut an der HSR angefragt da er sich Uber einiges Wissen im Data Mining und im NET Umfeld verf gt Ein von ihm vorgeschlagene Losung war der Cube Dazu speist man die zu analysierenden Daten in den SQL Server ein welcher dann daraus ein
41. Manuelle Beete deeg 59 4 3 2 2 Berechnung der Ee EE 60 4 3 3 1096 ei EE 61 o m a DNS 66 2 5 Andere Ee D R n d 67 4 5 1 Microsoft SQL Analysis Services ss ss sss 67 4 5 2 K unstieheletronale Netz ne b ap nennen 69 4 5 3 Adilin o ucun 71 o in 71 73 Dele 59 5t6 74 9 2 S YStE VOTauSSetzUREehn eine b 75 5 3 UC s a m sl 76 Did nan 78 55 TChtlekuh b Us 79 SS CSR erg Lee TEE 82 57 Vis ualsiehing G L Eege a uae 84 58 OVSLCIME t EE 85 5 9 Emwelterungsm slichkelten sen 89 Ee o d le d EE 93 6 1 b ld 93 0 2 SHOT Are a A UD GULLU 94 8 3 Resilattt o o LU s bo DUL 94 64 Befragung von Kamerabetreiberm n aa a 97 2 Rechtliche Aspekte 2 8 99 Lle Cd Ee RE E E 100 2 2 AblanBender Bilder sr san tee 104 KE Ze EE EE 106 7 4 Beurteilung betreffend dieser Arbeit 106 Schl ssfolgerungen u aaa A a aaa maa 109 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 13 166 Inhaltsverzeichnis DE Walt CT 111 9 1 Erkl rung Uber die eigenst ndige 111 92 RechtevereinDbaruns 1
42. O Fenster Videosignal In diesem Fenster k nnen die Informationen eines Videosignals angesehen und die Felder Kategorie und Kommentar bearbeitet werden Das empfangene Videosignal kann abgespielt werden wobei das Video auch Bild f r Bild durchgesehen werden kann Falls das Videosignal nur Rauschen enth lt oder nicht mehr ben tigt wird kann es von diesem Fenster aus ge l scht werden Fenster Einstellungen Die Grund Einstellungen der Software k nnen in diesem Fenster vorgenommen werden Fol gende Einstellungsm glichkeiten werden geboten GPS Einstellungen vornehmen Video empf nger ausw hlen und konfigurieren Pfad der Videodateien einstellen und Kategorien verwalten 5 8 System Test W hrend der ganzen Entwicklungszeit wurde fortlaufend getestet Daf r wurde eine Test Umgebung mit Windows XP dem Videoempf nger und eigenen Kameras aufgebaut Die jeweils entwickelten Komponenten wurden falls m glich sofort in dieser Test Umgebung gepr ft Gegen Ende der Ent wicklungszeit wurden auch Testfahrten mit einem Auto durchgef hrt wobei das Zusammenspiel aller n tigen Komponenten berpr ft werden konnte In den folgenden Tabellen sind die Testf lle aufgelistet welche unter Ber cksichtigung der Use Cases siehe Kapitel 5 2 erarbeitet wurden Alle Testf lle wurden am Ende der Entwicklungszeit erf llt Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 85 166 86 166 Hunting Wireless Video Signals Ka
43. Vorher sagemodell berechnet Fur die Vorhersage des gewunschten Attributs ist spater eine Anfrage an die Datenbank notig Der Begriff Cube steht fur eine Art Datenbank in welcher dieses Vorhersagemodell abgelegt ist und welche die Anfragen entgegennimmt und beantwortet Da jedoch dann pro Bild eine Anfrage an den Cube geschickt werden muss ist diese Variante aus Performancegrunden nicht ge eignet Es handelt sich schliesslich um ca 100 Bilder pro Sekunde 4 5 2 Kunstliche Neuronale Netze K nstliche Neuronale Netze sind der Versuch das menschliche Gehirn elektronisch nachzubilden Dabei wird wie im Gehirn ein Netzwerk von Neuronen aufgebaut welches anschliessend fur Einga bedaten eine bestimmte Ausgabe erzeugt Wie ein Gehirn auch kann ein solches Netz fur bestimmte Aufgaben trainiert werden Das heisst es lernt Schritt fur Schritt anhand ausserer Vorgaben Die Idee war dass durch Einspeisen der klassifizierten Testdaten ein solches Netz auf die Erkennung der Vide obilder trainiert werden k nnte Nachfolgend wird kurz auf die Funktionsweise solcher neuronalen Netze eingegangen und dieser Ansatz beurteilt Vereinfacht gesagt empfangt ein Neuron mehrere Eingabesignale summiert diese in bestimmter Art und Weise auf und produziert ein Ausgangssignal wenn die zuvor berechnete Summe einen be stimmten Schwellenwert berschreitet Jedes Eingangssignal hat dabei ein eigenes Gewicht Die nachfolgende Grafik zeigt das grobe Verhalten auf Arti
44. bei der Erken nung eines neuen Videosignals als Position Die Route der Fahrt wird nicht weiter aktuali siert Das GUI reagiert trotz der ho hen Systembelastung in ver n nftiger Geschwindigkeit Software erfasst Videosignale auch nach l ngerer Dauer im mer noch korrekt OK Nicht OK das erneute Einste cken des Videoempf ngers wird nicht erkannt Massnahme Regelm ssig auf das erneute Einstecken des Videoempf ngers berpr fen OK OK Nicht OK wenn z B die Kar teposition ge ndert wird ben tigt diese Aktion mehrere Se kunden Massnahme die Thread Priorit t des Klassifizierers ver ringern Nicht OK bei der l ngeren Auf zeichnung gibt es eine OutOf Memory Exception Massnahme Da Memory Leak auf Fehler in AForge NET mit verwendetem Codec wmv3 zur ckzuf hren ist 138 wurde Florian Hungerb hler Raphael Neumann Aktion Hunting Wireless Video Signals 87 166 Kapitel 5 Software Ergebnis Codec auf XviD gewechselt 138 Tabelle 11 System Test Fahrt durchf hren Videosignal Fahrt bearbeiten Aktion Kategorie und Kommentar ei nes Videosignals Uber das GUI andern Video eines Videosignals ab spielen und innerhalb des Vi deos navigieren Videosignal wird gel scht Fahrt l schen Anderungen vverden in Daten bankgeschrieben und Tabelle im GUl vvird aktualisiert Falls sich das Videosignal gera de noch in Aufzeichnung befin det kann Video nicht a
45. bspw durch Tunnels oder allgemein fehlenden Kontakt zu den Satelliten In diesem Fall wird die letz te empfangene GPS Position weiterverwendet und neu erfasste Videosignale an dieser Position ein getragen Damit die aktuelle Fahrt besser beobachtet werden kann ist eine Filterung nach dem Start nach der aktuellen Fahrt Nr zu empfehlen Start Fahrt wird gestartet wobei ein Videoempfanger konfiguriert sein muss Stop Fahrt wird gestoppt und die Warteschlange noch abgearbeitet Status Folgende Status sind m zlich Keine Aufnahme Fahrt Nr x l uft Bildfrequenz Anzahl empfangene Bilder pro Sekunde bps Die Frequenz vvird umso mehr gedrosselt je gr sser die VVarteschlange wird siehe nachste Zeile Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 133 166 134 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang Anzahl empfangene Bilder in der Warteschlange welche vom Bilderkennungs Algorithmus noch verarbeitet werden mussen Falls die Warteschlange mehr als 50 Bilder enthalt werden in fixen Intervallen Bild verworfen Falls die Warte schlange die Lange von 350 Bildern Uberschreitet wird jedes empfangene Bild sofort verworfen Damit wird verhindert dass die Software Uberlastet und da mit zu trage wird Warteschlange 9 6 2 6 Seitenpanel Videosignal Filter Videosignal Filter M Fahrt Nr 3 4 LlDatm Von 15 06 2011 09 55 Bis 15 06 2011 10 55 Elvideosignal Nr
46. dass der VVLAN Teil der Arbeit auf ein Mini mum reduziert wird Aus diesem Grund ist dieser Teil im Anhang zu finden Im Rahmen der Arbeit sollte nur ein m gliches Setup f r die Aufzeichnung der gew nschten WLAN Daten evaluiert werden Eine Auswertung dieser Daten erfolgt ausserhalb dieser Arbeit Gew nschte Daten f r Auswertungen Da beim Thema WLAN prim r die eventuelle gegenseitige St rung benachbarter WLANs interessant ist sollen die folgenden Daten gesammelt werden MAC Adresse und SSID des AccessPoints Unterscheidung der verschiedenen VVLANs und die MAC Adresse gibt auch einen Hinweis auf den Hersteller des Ger tes Kanal St rungsausmass je nach Kanalabstand zwischen benachbarten WLANs Signalstarke St rungsausmass bei kleinem Kanalabstand von benachbarten WLANs je nach Signalst rken Position St rungsausmass je nach geografischer Distanz der WLANs Aufzeichnung mittels GPS Empf nger Weitere direkt erh ltliche Daten umfassen Sicherheit eingesetzte Verschl sselung des WLAN Datenverkehrs Max Geschwindigkeit erm glicht eine Beurteilung des verwendeten WLAN Standards 802 11 a b g n Evaluierte Aufzeichnungssoftware F r die Aufzeichnung der WLAN Daten wurde die Software inSSIDer 2 ausgew hlt 142 Sie erf llt alle Anforderungen und l sst sich einfach mit einem GPS Empf nger nutzen Um die Resultate in einer Datei abzuspeichern muss das Logging im Men File aktiviert werden worauf d
47. diesem Ansatz doch nicht herausgefiltert werden wes halb sich diese Idee nicht bzw nur beschrankt zur Bilderkennung eignet siehe dazu den fol genden Abschnitt siehe Kapitel 9 3 2 im Anhang f r Details Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 71 166 72 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung Aussortierung blauer Bilder Eine einfache Optimierung k nnte sein die blauen Bilder direkt zu Beginn auszufiltern und nur den Rest durch den Bilderkennungs Algorithmus laufen zu lassen Da der Blauanteil im Vergleich zu den anderen Bildwerten weniger aufwendig in der Berechnung ist k nnte so die Geschwindigkeit der Bilderkennung gesteigert werden Im Vornherein m sste jedoch ein passender Schvvellenvvert f r den Blauanteil gefunden vverden damit nicht Bilder mit einem Blaustich aussortiert werden Diese Erkenntnis kam f r eine Anpassung des jetzigen Algo rithmus zu spat Verzicht von Data Mining Der Algorithmus wurde mit Hilfe von Data Mining ermittelt Fin Schwachpunkt dieses Ansat zes ist das fehlende Bevvusstsein des Data Mining wie berechnungsintensiv die einzelnen Bildvverte sind Deshalb floss der Berechnungsaufvvand nicht in das Modell ein Mit der in Ka pitel 4 3 3 angevvandten Technik vvurde der Algorithmus manuell optimiert vvobei diese f r eine vollst ndige Optimierung nicht ausreicht Suche von weiteren Bildwerten Es k nnte sein dass noch weitere Bildwerte exist
48. e DSG dar Der Bearbeiter ben tigt also bereits f r die Auf zeichnung einen Rechtfertigungsgrund i S v Art 13 DSG welcher in der Regel nicht vorliegt Man weiss jedoch im Vornherein nicht ob auf den Kamerabildern Personen zu erkennen sind und somit das DSG anzuwenden ist oder ob die Perspektive der Einsatzort oder die Qualit t der Bilder eine solche Erkennung erst gar nicht m glich machen und das DSG nicht relevant ist Unbefugtes Beschaffen von Personendaten Eine unbefugte Beschaffung von besonders sch tzenswerten Personendaten wie bspw gespeicherte Videoaufnahmen einer Arztpraxis ist gem ss Art 179novies StGB strafbar Das Anzapfen von auf gezeichneten Aufnahmen d rfte gegen ber Live Aufnahmen technisch jedoch eher schwierig sein Pers nlichkeitsrecht Je nach Standort der Videokamera z B im Privatbereich k nnte die Pers nlichkeit der Betroffenen verletzt werden durch die Bearbeitung der Bilder Art 28 Abs 2 ZGB Problematisch ist hier dass man im Vornherein nicht weiss was man zu sehen bekommt Je geheimer bzw pers nlicher ein auf genommener Bereich ist desto eher ist davon auszugehen dass die Aufzeichnung solcher Bilder durch Fremde widerrechtlich ist Der Privatbereich einer Person umfasst deren Intimsphare ist je doch weiter zu fassen Es geh rt auch die eigene Wohnung sowie der Garten dazu falls diese f r die ffentlichkeit nicht vollst ndig einsehbar sind F r eine Aufzeichnung von Bild
49. ftigen Daten dar ber wie verbreitet die ungesch tzten Video Funksysteme sind welche Art In formationen sie zeigen und wie einfach sie aufzusp ren sind Ziel dieser Arbeit ist es einen Wireless Video Signal Hunter zu realisieren welcher bei Testfahrten Video Funksysteme aufsp rt und deren Position auf einer geografischen Karte anzeigt Das System soll als Prototyp entwickelt werden und statistisch aussagekr ftige Daten zu unverschl sselten Video verbindungen liefern Es soll echte Videobilder von Rauschsignalen unterscheiden k nnen detektier te Bildsequenzen abspeichern die Klassierung und Beschreibung der Videolinks erm glichen und statistische Auswertungen zu deren Anzahl unterst tzen Bei den Testfahrten sollen auch Informati onen ber die Situation bei WLAN in Bezug auf die Verschl sselung und gegenseitige St rung ge sammelt werden Der Wireless Video Signal Hunter wird in Zusammenarbeit mit dem SRF entwickelt Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 15 166 16 166 Hunting Wireless Video Signals Aufgabenstellung Quellen 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Tutorial Wi Fi WLAN channels frequencies and bandwidths Wireless technologies re sources and analysis covering wireless technologies including Bluetooth IEEE 802 11 Wi Fi WiMax IEEE 802 15 4 Zigbee etc Radio Electronics com http www radio electronics com info wire
50. http unsicherheit tk karte php Telefonische Auskunft von Trigress Security AG 03 03 2011 http www trigress security ch Rundgang in Rapperswil am 03 03 2011 Conrad gt Haus und Garten gt Sicherheit gt Uberwachung 05 04 2011 http www conrad ch ZigBee Wikipedia Risiken von ZigBee 13 06 2011 http de wikipedia org wiki ZigBee ISM Band Wikipedia 13 06 2011 http de wikipedia org wiki ISM Band E Mail Antwort von Urs Thomi Sachbearbeiter Mobilfunk BAKOM vom 24 03 2011 VTQ GmbH Produktgruppen 05 04 2011 http www vtq de videofunkDE 1 3 1 20 20produktgruppen htm E Mail Antwort von Matthias Wolff LUPUS Electronics GmbH vom 01 04 2011 Informationen zum Thema digitale oder analoge Funk Ubertragungssysteme 06 04 2011 http www thiecom de informationen digitale video ueberwachung htm Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 156 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 2 4 GHz Funk Ubertragungssystem Conrad Artikel Nr 750984 62 13 06 2011 http www conrad ch 2 4 GHz Digital Funk Kamera Set mit USB Conrad Artikel Nr 751616 62 13 06 2011 http www conrad ch Security through obscurity 13 06 2011 http de vvikipedia org vviki Security through obscurity Frequenzmodulation 13 06 2011 http de vvikipedia org vviki Frequenzmodula
51. k nnen Da das Hunting System auch im Auto betrieben werden soll ist aufgrund der Signald mpfung durch die Karosserie eine Antenne stark zu empfehlen Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 27 166 28 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 2 Video Funksignal Fur die Anwendung beim Warviewing ist die Richtwirkung der Antenne zu beachten Bel omnidirektionalen Antennen wird der Empfang von allen Richtungen verstarkt Es spielt somit keine Rolle ob ein Sender rechts links vorne oder hinter der Antenne positioniert ist Die direktionale Antenne hingegen ist richtungsgebunden Es wird nur das Signal aus der Richtung verstarkt in welche die Antenne ausgerichtet wird Die direktionale Antenne weist im Vergleich zur omnidirektionalen einen h heren Signalgewinn aus Fur die Erfassungsfahrten soll eine omnidirektionale Antenne verwendet werden da die Position der Video Funksysteme im Vornherein nicht bekannt ist und darum die Signale aus allen Richtungen ver st rkt werden m ssen Fur eine manuelle genauere Bestimmung des Standorts eines Videofunksys tems k nnte nach der Detektion mit dem Hunting System eine direktionale Antenne hinzugezogen werden um die genaue Richtung zu ermitteln in welcher sich der Sender befindet 49 Da im Rahmen dieser Arbeit der Fokus auf Video Funksystemen im 2 4 GHz Band liegt k nnen 2 4 GHz WLAN Antennen verwendet werden 50 Fur das Hunting System wurde die folgen
52. nkt sich auf das Erkennen von analogen Videosignalen im 2 4 GHz Band Eine Erweiterung auf digitale Videosignale w re ebenso denkbar wie die Erweiterung auf das 5 8 GHz Band siehe vorheriges Kapitel Frequenzbander Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 25 166 26 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 2 Video Funksignal 2 4 Kan le Im 2 4 GHz Band fehlt eine Standardisierung der analogen Kan le Die verschiedenen Systeme k n nen sich in der unteren und der oberen Grenzfrequenz unterscheiden sowie auch unterschiedliche Bandbreiten aufweisen Der analoge Videoempf nger Grandtec Grand RF Grabber USB siehe Kapi tel 9 3 3 unterst tzt beispielsweise vier Kan le mit den Mittenfrequenzen 2 410 GHz 2 430 GHz 2 450 GHz und 2 470 GHz bei einer Bandbreite von 20 MHz pro Kanal Das Systeme Gigalink Trans mitter mono 42 weist f nf Kan le auf beginnend mit der Mittenfrequenz 2 4145 GHz und jeweils einer Signalbandbreite von 14 MHz Die meisten im Internet und auch im Schweizer Handel gefundenen analogen 2 4 GHz Systeme besit zen jedoch vier Kanale weisen eine Signalbandbreite von 18 MHz auf und verwenden folgende Mit tefrequenzen 43 44 45 46 Kanal 2 414 GHz Kanal 2 432 GHz Kanal 2 450 GHz Kanal 2 468 GHz GHz 2 405 2 414 2 423 2 432 2 441 2 450 2 459 2 468 2 477 Abbildung 7 Kanal Verteilung Diese vier Kanale werden auch von dem Videoempfanger
53. per Auge sprich Bild f r Bild in die im Kapitel 4 1 Bildklassen definierten Klassen Videobild und Rauschbild eingeteilt Dies ist n tig damit die Data Mining Software sp ter weiss zu welcher Bildklasse die berechneten Bildwerte geh ren und entsprechend Muster erkannt werden k nnen und eine sp tere Validierung des Modells m glich ist siehe Kapitel 4 3 1 2 Kreuzvalidierung Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 60 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung Bei der Auswahl der Testbilder wurde darauf geachtet dass ungefahr gleich viele Bilder der beiden Klassen ausgewahlt resp klassifiziert wurden Insgesamt wurden 7047 Bilder klassifiziert davon 3291 Video und 3756 Rauschbilder In Abbildung 77 ist diese Aufteilung grafisch zu sehen 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 Videobild Rauschbild Abbildung 77 Anzahl klassifizierte Testbilder 4 3 2 2 Berechnung der Bildwerte Als Datenbasis f r das Data Mining dienen die im Kapitel 4 2 beschriebenen Bildwerte welche f r jedes manuell klassifizierte Testbild berechnet wurden Daf r wurde die Software FramesAnalyzer entwickelt welche pro Testbild folgende Arbeit erledigt Testbild einlesen Bildwerte des Testbilds berechnen Bildvverte in CSV Datei abspeichern Insgesamt wurden pro Testbild 74 Werte berechnet und anschliessend in eine CSV Datei abgespei chert In Abbildung 78 ist ein Au
54. sung dar ist jedoch nicht sehr exakt Position bei Halfte des empfangenen Videosignals Abbildung 12 Eine exaktere Positionsbestimmung ist m glich wenn die GPS Position in der H lfte der Fahrtstrecke im Empfangsbereich erfasst wird Dabei m ssten wahrend der ganzen Fahrt im Empfangsbereich dauernd die GPS Positionen aufgezeichnet werden da bis zum Verlassen des Empfangsbereiches die Halfte der Fahrtstrecke nicht bekannt ist In der Software wurde die erste M glichkeit Position bei Detektion aufgrund ihrer Einfachheit um gesetzt Es g be auch noch weitere M glichkeiten wie den Mittelpunkt aller im Empfangsbereich aufgezeichneten GPS Position zu bestimmen Auf genauere Ausf hrung dazu wird aber verzichtet Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 3 Video Empfanger 3 Video Empfanger In diesem Kapitel wird zum einen auf die Anforderungen an einen Videoempfanger eingegangen damit die am meisten verwendeten Kan le siehe Kapitel 2 4 empfangen werden k nnen Zum an deren wird das evaluierte und schlussendlich eingesetzte Ger t beschrieben sowie kurz auf andere Modelle eingegangen Die Details der anderen Empf nger sind im Kapitel 9 1 Anhang Videoemp f nger zu finden 3 1 Anforderungen Die Anforderungen an den Videoempf nger bzgl funktechnischer Eigenschaften werden aus den Vorabkl rungen bestimmt welche in den Kapitel 2 2 Frequenzbander 2 3 Ana
55. und direkt auch ein Tool fur das Testen dieser Funktionen mitliefert namens Image Processing Lab IPLab 109 Dies war sehr n tzlich f r das Finden von relevanten Bildwerten da die Resultate der Bildverarbeitungs Funktionen direkt sichtbar werden Da die WVSH Software auch in C entwickelt wird bot sich das AForge NET Framework durch die gute Einbindung und die vielen Funktionen direkt an Das Framework wird auch regelmassig aktualisiert Die verwen dete Version 2 1 5 stammt von Januar 2011 und zuvor gab es etwa alle 2 3 Monate eine neue Version zum Download Als ein anderes sehr populares Framework ist OpenCV 110 zu nennen welches sehr viele Funktio nen anbietet Es ist in C C geschrieben wobei es verschiedene C Wrapper gibt welche jedoch nicht so komfortabel sind in der Bedienung wie AForge NET welches direkt in C geschrieben ist Andere Frameworks wurden nicht evaluiert da AForge NET zufriedenstellend und einfach zu bedie nen war dank vielen Codebeispielen Hilfe Forum sowie Beispielprojekte Nach kurzer Zeit war man mit dem Framework vertraut und aus Zeitgrunden wurde eine weitere Suche verzichtet Aufgrund der hohen Leistungsanforderungen wie zuvor ervvahnt m ssen ca 100 Bilder s verarbeitet werden vvaren Framevvorks interessant vvelche auch die Grafikkarte f r Berechnungen nutzen Dies unter st tzt AForge NET jedoch nicht 5 5 Architektur Das System Diagramm in der Einleitung des Kapitels Softvvare siehe Abbildu
56. unterstutzt welcher fur diese Arbeit ver wendet wurde siehe Kapitel 3 Video Empf nger 2 5 Kompatibilit t Wie Tests gezeigt haben sind analoge Video Funksysteme welche auf den gleichen Frequenzen senden und empfangen vollst ndig kompatibel zueinander Somit k nnen beliebige Produkte von verschiedenen Herstellern kombiniert werden sofern dieselben Frequenzen unterst tzt werden Es konnte festgestellt werden dass sogar bei geringen Frequenzabweichungen ein praktisch rausch freies Bild empfangen werden kann Beispielsweise kann mit dem Quad Empf nger siehe Kapitel 3 Video Empfanger auf Kanal 2 2 432 GHz problemlos ein Bild auf der um 2 MHz versetzten Frequenz 2 430 GHz des GigaAir 4561 siehe Kapitel 9 3 5 empfangen werden Bis zu einer Distanz von maximal einem Meter kann sogar ein Videosignal empfangen werden wel ches um einen ganzen Kanal verschoben ist Es ist beispielsweise m glich mit einem Empf nger auf Kanal 1 2 414 GHz ein Signal zu erhalten welches von einer Kamera auf Kanal 2 2 432 GHz gesen det wird Das empfangene Videobild weist eine schlechte Qualit t auf jedoch k nnen Konturen und starke Kontraste erkannt werden Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 2 Video Funksignal Mit einem Videoempfanger welcher die am meisten verwendeten Frequenzen resp Kanale unter st tzt siehe vorheriges Kapitel Kanale ist es also m
57. vom Juli 2005 http www quintessenz org d 000100003311 Wiener Verein hackt Polizeikamera Spiegel Online vom 29 12 2005 http www spiegel de netzwelt web 0 1518 392649 00 html Jungsozis zapfen fremde Kameras an Artikel in der Neuen Luzerner Zeitung vom 07 05 2008 http luzernold juso ch presse 5 presse 10 jungsozis zapfen fremde kameras an html q luzern presse 5 presse 10 jungsozis zapfen fremde kameras an html Mein Auto ist ein Spanner Es zeigt Video Bilder aus Schlafzimmern Beitrag vom 19 12 2008 http www bild de video clip darstellungsform bilder vado auto spanner 6874578 bild html Vorsicht Video Spionel Wie Fremde Ihnen ins Schlafzimmer blicken Beitrag vom 13 01 2009 http www sat1 ch ratgeber_magazine akte topthemen aktuell content 37339 Beitrage dazu im SAT 1 Forum 11 06 2011 http forum sat1 de archive index php t 1414 html Die Kunst bervvachungskameras anzuzapfen vom 05 06 2009 31 03 2011 http vvvvvv tagesanzeiger ch kultur kunst Die Kunst bervvachungskameras abzuzapfen story 11904848 GBPPR Zine Issue 67 GBPPR Zine Ausgabe vom Nov 2009 12 06 2011 http servv89pn0aj sn sourcedns com gbpprorg zine2 index html direkter Link zum Beitrag http servv89pn0aj sn sourcedns com gbpprorg mil warspy index html Modifikation von Empfanger inkl L ten primar f r USA X10 Kameras Modifikation dass mehr Frequenzen emfpangen werden k nnen viele weiterf hrende Links dazu Seminar fur angewandte
58. werden k nnen m ssen diese daf r aufbereitet werden In der Beispielanleitung wird beschrieben dass Neuroph aus dem Bild ein grosses Array mit allen Farbwerten anlegt pro Pixel jeweils drei Werte da RGB Es braucht somit eine sehr grosse An zahl Startneuronen welche f r die Aufnahme der Daten zust ndig sind Anzahl Bildpixel 3 Die vom Videoempf nger aufgezeichneten Bilder haben eine Aufl sung von 305 auf 225 Pixel somit ber 68 000 Pixel weshalb total ca 206 000 Eingangsneuronen ben tigt werden Viele weitere Neuronen folgen im Innern des Netzwerks Der Versucht mit der Neuroph f hrte ins Leere die Datenmenge schien zu gewaltig F r eine genaue re Analyse dieses Ansatzes fehlte das Wissen und f r eine ausreichende Einarbeit ins Thema war nicht gen gend Zeit vorhanden Dies erschien auch nicht lohnend da das nebenbei evaluierte Data Mining mit Weka viel bessere Resultate erzeugte Ein weiterer Nachteil bei den neuronalen Netzen ist dass zwar die Erkennung von Mustern in Bildern der Trainingsmenge gut funktioniert es jedoch zu scheinbar zufalligem Resultaten f hrt wenn das Netz mit Mustern konfrontiert wird die den Vorbildern nicht hneln 98 Aus diesem Grund eignen sich neuronale Netze nur beschr nkt zur Mustererkennung Da bei den zu verarbeitenden Bildern viele neue dabei sein werden welche sich stark von den Bildern der Trainingsmenge unterscheiden d rfte die Bildklassifizierung mit diesem Ansatz nicht zu befri
59. 0 771 17574 719 Abbildung 78 Ausschnitt aus CSV Datei Die meisten Algorithmen welche die Bildwerte berechneten wurden nicht speziell parametrisiert und es wurde nur ein einzelner Wert berechnet sprich nur eine Spalte erzeugt Bei den Algorithmen fur die Kanten und Eckenerkennung wurden jedoch mehrere Parameter variiert um die optimale Parameterkombination zu finden Deshalb wurden fur diese Algorithmen mehrere Spalten erzeugt Beim Canny Algorithmus Kantenerkennung wurde der Unsch rfegrad 90 sowie der Grenzwert f r den Intensit tsunterschied 91 in groben Schritten variiert Beim Moravec Algorithmus Eckener kennung wurde nur der Grenzwert f r den Intensit tsunterschied 92 ebenfalls in groben Schrit ten variiert lm Optimalfall w rden jedoch alle Parameter aller Algorithmen in den kleinstm glichen Schritten variiert und dann alle m glichen Parameterkombinationen berechnet werden Dies ist jedoch auf grund der vielen m glichen Parameterkombinationen nicht m glich Nur schon beim Canny Algorithmus w ren insgesamt ca 53 Mio Parameterkombination m glich welche pro Bild berechnet werden m ssten Auf alle Algorithmen bertragen w ren der Rechenaufwand und die resultierende Datenmenge kaum zu bew ltigen Deshalb wurden nur die oben genannten Parameter ver ndert und dies nur in groben Schritten Eine Ver nderung dieser Parameter zeigte die gr ssten Auswirkun gen bei einem manuellen Test mit der Software IPLab
60. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Hunting Wireless Video Signals 153 166 Kapitel 9 Anhang Quellen Nanny Cam May Leave a Home Exposed Artikel vom 14 04 2002 28 02 2011 http www nytimes com 2002 04 14 technology 14SPY html X 10 2 4GHz Video 01 03 2011 http www packetsniffers org projects x 10 index html Infos ber eigene Aktivit ten bzgl WarViewing Links zu Eigenbau Antenne einige Links be reit tot Warspying Artikel im Hackermagazin 2600 The Hacker Quarterly Volume 19 Nummer 4 vom Winter 2002 2003 12 06 2011 http servv89pn0aj sn sourcedns com gbpprorg 2600 index html 105 Warviewing 01 03 2011 http blockyourid com gbpprorg mil warspy WV 1 html Erfahrungsbericht von Massive White Dude einem der ersten Warviewer in San Francisco Warspying San Francisco Artikel vom Januar 2004 28 02 2011 http www securityfocus com news 7931 Rundgang in San Francisco mit Massive White Dude keine interessanten Resultate WAVECOM JR MODS Making the Receiver into a Video Scanner 28 02 2011 http www ringolake com pic_proj wavecom wavecom_rx html Spezialwissen notig Modifikation des Empfangers fur Frequenzen von 2300 2700 MHz Warspying wird das ein neuer Volkssport Forenbeitrag vom Mai 2003 02 03 2011 http www wardriving forum de forum showthread php t 50216 Kurzer Erfahrungsbericht aus Deutschland Home Brew 2 4 GHz Audio Video Scanner 02 03 2011 http cascanning tri
61. 1 07 38 is 15 06 2011 06 38 k 15 06 2011 06 43 19 1 15 06 2011 06 43 33 1 m 47 221387 8 866792 Obkm h 463 m 15 06 2011 08 47 42 1 Abbildung 107 der Bedienungsanleitung 9 6 2 1 Karte Be N Tole Adas Imagery 62021 TerraMad 2011 Google Map cata 22011 Z Fahrtstrecke anzeigen Z Aktuele Position zentrieren Abbildung 108 Karte w hrend Fahrt Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang In der Karte werden die erfassten Videosignale die gefahrenen Fahrtstrecken sowie die aktuelle GPS Position dargestellt Folgende Symbole werden dabei verwendet Die gefahrene Fahrtstrecke wird als blaue Linie dargestellt Falls die entsprechende Fahrt gerade markiert ist wird die Linie rot eingefarbt Ein erfasstes Videosignal wird als gelbe Markierung mit der Videosignal Nr darge N stellt Falls das entsprechende Videosignal gerade markiert ist wird die Markierung rot eingef rbt Die aktuelle GPS Position wird falls Uberhaupt ein Signal vorhanden ist als roter Punkt eingezeichnet Fur die Navigation in der Karte wird die Maus benotigt Wahrend die linke Maustaste gehalten wird lasst sich die Karte verschieben Fur ein Herein oder Herauszoomen k nnen die Buttons rechts oben oder das Mausrad verwendet werden Um ein eingezeichnetes Videosignal oder
62. 1077 7450 1935 1906 1871 20111 867 6736 222 6 0 23082 744 31289 942 268 066 2993 5578 5102 5059 5020 20954 867 18568 514 7 0 22901 226 31043 884 268 066 3467 3629 3629 3629 3629 23200 960 21796 655 8 0 11273 879 15282 369 268 066 1069 7478 1928 1891 1871 19939 855 6732 212 9 0 3504 8459 4751 0133 268 066 0 8674 0 0 0 21191 653 21188 650 10 0 22973 449 31141 787 268 066 3557 3662 3662 3662 3662 23167 954 21712 644 31 0 12238 528 16590 004 268 066 1077 7646 1767 1741 1720 19791 899 5247 223 12 1 34235 77 46408 489 268 066 500 5091 5073 4892 4469 21334 1123 2444 198 13 0 24036 702 32583 0384 268 066 3457 3641 3641 3641 3641 22990 903 21388 629 14 0 10746 423 14567 373 268 066 2918 6452 6438 6405 6343 23182 805 17465 722 15 0 10681 239 14479 013 268 066 927 7456 1550 1529 1509 19799 775 4810 171 16 0 23994 8 32526 284 268 066 3489 3608 3608 3608 3608 23024 906 21621 613 17 0 10727 731 14542 036 268 066 2907 6437 6426 6392 6338 23194 787 17596 715 18 1 35689 269 48378 787 268 066 382 4966 4943 4651 4127 22028 1124 4064 274 19 0 17240 967 23371 089 268 066 3281 3516 3516 3516 3516 23393 861 21601 606 20 0 10331 367 14004 742 268 066 1327 7723 2536 2494 2459 20552 713 8182 162 21 0 23978 37 32504 013 268 066 3501 3644 3644 3644 3644 23047 914 21371 614 22 0 10706 715 14513 547 268 066 2929 6439 6431 6387 6343 23080 822 17915 711 23 1 26498 508 35920 2 268 066 875 4372 3291 2720 2254 15767 926 5527 203 24 D 10734 121 1455N 198 Ap pp 2426 naar n434 n401 3250 2320
63. 11 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 9 3 Videoempfanger 9 3 1 Details Quad Empf nger Bestellung F r allf llige Nachbestellungen sind die folgenden Punkte zu beachten So wurde das Ger t in Hong Kong bestellt bei Etong Electronics Diese Firma beliefert prim r Grosskunden Die Mindestbestell menge betr gt 100 St ck F r einen kleinen Aufpreis von 5 konnten jedoch ein Probeexemplar be stellt werden Das Ger t selber kostete damit 81 Die Lieferzeit aus Hong Kong betrug mit DHL Express erfreulicherweise nur 2 3 Tage Kostenpunkt ca 40 die Bank berweisung f r die Bezahlung im Voraus dauerte jedoch eine knappe Woche Leider akzeptierte das Unternehmen vom Ausland nur Zahlungen per Bank oder Western Union wobei es kein offizielles Western Union Konto der Firma gibt Deshalb wurde das Geld per Bank berweisung gezahlt Das Ger t wurde umgehend nach Zahlungseingang zugeschickt Die E Mails zur ersten Kontaktaufnahme sowie zur Bestellung des Ger ts sind auf der CD zu finden Anschliessend wurde ber Skype Chat kommuniziert Die Kontaktdaten dazu sind in den erw hnten E Mails zu finden 9 3 2 Bluescreen beim Empfanger Beim Quad Empfanger wurde bei Testaufnahmen beobachtet dass teilweise nur ein ganz oder parti ell blaues Bild angezeigt wurde Gemass Auskunft von Herr Diethelm 134 einem Kameraspezialis ten kommt es zu einem Bluescreen wenn der Empf nger kein S
64. 12 93 Videoempaneehteo a 113 9 3 1 Details Quad Empia Nge i deet A 113 9 3 2 Bihesereen beim Empfangen line ne na 113 9 3 3 RE Grabber USB Grandtec anne rel 114 9 3 4 2 4G Wireless Receiver sebson 115 9 3 5 EE NENNEN ee Ee 117 d EE 118 9 4 1 Konvertierung ins ARFE Datetormat 118 9 4 2 Konfiguration des Klassifizierers a nennen 119 9 5 Paper Prototype s lis 122 9 6 EE 124 9 6 1 ihstallatohusce LL s sl 124 9 6 1 1 Zus tzliche eu EE 124 9 6 1 2 ee le TEE 124 9 6 2 bedienhun E E d ee 128 9 6 2 1 R 0 O 128 9 6 2 2 Kate 130 9 6 2 3 Fenster e EE BEEN 131 9 6 2 4 T IDEE EAN at ee 132 9 6 2 5 Seltehponel rolla c Dn to 133 9 6 2 6 Seitenpanel 134 9 6 2 7 Killer RE aco 134 9 6 2 8 FensteriEinstell ngen ban 135 9 7 Aufzeichnung der VVEAN Daten LAL ua ERNEUT AD ein 137 98 literatlir Reehefene 23212 s D aaa HA a ad s 141 9 8 1 Bisherige Benche zn D a s 141 9 8 2 Rechtliche Situation in der EINEN 141 9 8 1 BOTS a aa 142 99 Erkanr ngssherichte ns 143 9 9 1 Fonon Hungerb hler Eet 143 9 9 2 Raphael TE El WEE 144 9 10 EE 145 d E Ze tD R RZ EE 149 Gu EE ee apa tore eae o b o b nn b 151 913 Verzeicinissec A o sin 152 e ak Ce EE
65. 152 GAS 2 liellehi u KE PE ee eee cael 153 9133 Ee a el EEN 163 9134 Tabellen EEN 165 9 135 Del e 166 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Aufgabenstellung Aufgabenstellung Abteilung Informatik Name der Studierenden Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Studienjahr Fruhjahrssemester 2011 Titel der Bachelorarbeit Hunting Wireless Video Signals Lokalisierungs Aufzeichnungs und Analysesystem zur Detektion von drahtlosen Videoverbindungen Examinator Prof Dr Peter Heinzmann Experte Dr Thomas Siegenthaler CSI Consulting Zurich Projektpartner cnlab AG Rapperswil amp SRF Zurich Der Begriff Wardriving steht f r das Herumfahren mit Empfangssystemen um ungesch tzte WLAN Verbindungen aufzusp ren Mittlerweile ist bei WLAN nicht mehr die Verschl sselung sondern die gegenseitige St rung das Hauptproblem Im selben Frequenzbereich wie WLAN werden aber andere Informationen n mlich Videos von drahtlosen Funkkameras immer noch unverschl sselt bertra gen Als Warviewing bezeichnet man das Herumfahren mit Empfangssystemen um ungesch tzte draht lose Videoverbindungen aufzusp ren Erste Medienberichte ber den Empfang ungesch tzter Video verbindungen z B berwachungskameras Videolinks Babycams haben in den Medien und vor allem bei Datensch tzern zu grosser Entr stung gef hrt Es gibt aber noch keine statistisch aussage kr
66. 2011 http vvvvvv aforgenet com framevvork docs html 6e7b2c59 d1ce fb55 040f 3224d2860faf htm VerticallntensityStatistics Class 18 04 2011 http vvvvvv aforgenet com framevvork docs html 053a995c 5aa6 2bdf 3c b 03f4a04eea85 htm CannyEdgeDetector Class 19 04 2011 http www aforgenet com framework docs html e08cae30 7a37 db9f cede 05cf6521343f htm Canny Algorithmus 19 04 2011 http de vvikipedia org vviki Canny Algorithmus CannyEdgeDetector Members 19 04 2011 http vvvvvv aforgenet com framevvork docs html 71320150 67b5 5ef8 34b3 d2b8bac3754e htm Blobs Processing 20 04 2011 http vvvvvv aforgenet com framevvork features blobs processing html Blob Analyse 20 04 2011 http vvvvvv simavis de service lexikon lexisearch glossary detail blob analyse html Corner Detectors AForge NET 18 04 2011 http www aforgenet com framework features corner_detectors html Data Mining Wikipedia http de wikipedia org wiki Data_Mining Weka v3 6 4 10 06 2011 http vvvvvv cs vvaikato ac nz ml vveka Analyse zur automatischen Klassifizierung von Bildern Diplomarbeit Janina Bar http www janina baer de downloads DiplomarbeitBaerJanina pdf Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 83 84 85 86 87 83 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 Hunting Wireless Video Signals 159 166 Kapitel 9 Anhang Publications Weka 10 06 2011 http
67. 340584 SUnunH U9PJ9M IyJewad Jd WE 4214 uuey Sunuu l ziny SIBEU IS s p U9UYII9Z Jm sep in 3n0u puls 948499 319149 N 21 804 sen NZ I9PO y y s ipuimyos sIyey d y n l q inu Sun unH UaUuUa UY Iaduejdwa O PIA guej 1U S Fanep sjessyeQ y sap sundajalq Uasuejdlua yeyuossay WE ayeu 5 nu UUEN IEUS S yJapuemas WN Did Ul T T HIH IPUSIS Udaflaisqe 1u2lu Idv HS 3558 bila uguydiazjne nl zu l ls SIaUUEU M UasuNJapsiojuy ayje 1210 Inja Jasuejdwaoapl U pI M JUUEYI9 1942192 JaUYDS pu s DU S 1214 waq UauuO lPUS SO P A sunql lu s qsiusl 4 AH S H 2n0N aWa qoJdiajaly 1u2 lu s suejdwayjeusis Jasuejdwaoapl 19 3IPUIMYISE5 SZUNUUYIIIZINY sunuu l z q Old 604 804 al Florian Hungerb hler Raphael Neumann Bachelorarbeit FS 2011 Hunting Wireless Video Signals 149 166 Kapitel 9 Anhang 9 11 Zeitplanung Der nachfolgende Zeitplan zeigt die Soll Zeitplanung zum Zeitpunkt als die Vorabklarungen abge schlossen waren Die Vorabklarungen wurden bereits zu Beginn geplant da aber die Fortsetzung der Arbeit von den Ergebnissen der Vorabklarungen abhing wurde der weitere Teil der Arbeit erst nach deren Abschluss erstellt 2011 2 2011 3 2011 4 2011 5 2011 6 6 7 8 g 10 11 12 13 14 15 16 17
68. 6 15 06 2011 08 48 27 00 09 40 4 9 km 4 L schen 2 15 06 2011 06 51 15 15 06 2011 08 57 54 00 06 38 2 6 km 0 3 15 06 2011 09 01 36 15 06 2011 09 04 08 00 00 22 L km 0 L schen 4 15 06 2011 09 04 49 15 06 2011 09 24 46 00 19 56 5 5 km 19 L schen 15 06 2011 09 27 18 15 06 2011 09 20 00 00 00 49 ID km 3 L schen 6 15 06 2011 09 29 54 15 06 2011 09 31 28 00 01 34 0 0 bm 7 L schen 15 06 2011 09 36 01 15 06 2011 09 38 14 00 02 12 0 0 km 6 L schen 8 15 06 2011 09 38 57 15 06 2011 09 44 29 00 05 32 0 1 km 10 q L schen 18 06 2011 09 59 51 15 06 2011 10 00 09 00 04 18 1 km 1 L schen 10 18 06 2011 10 03 51 15 06 2011 10 22 20 00 18 29 3 4 km n Abbildung 92 GUI Von 15 06 2011 07 38 Eis 15 06 2011 06 38 J Die in der Abbildung 92 eingerahmten Bereiche werden im Folgenden kurz erl utert Detaillierter wird die Software im Benutzerhandbuch siehe Kapitel 9 6 beschrieben Karte In diesem Bereich wird die Karte mit den eingezeichneten Videosignalen und Fahrten darge stellt Die Markierung f r die Videosignale vvurde selber entvvorfen vvomit die Position des Videosignals und dessen Nr gut sichtbar ist Falls ein GPS Signal verf gbar ist vvird zusatzlich die aktuelle Position mittels eines roten Punktes markiert Die Karte kann f r den Gebrauch ohne Internet auch vorgeladen werden siehe Kapitel 9 6 2 1 Karte Fur die Karte wur
69. 9 29 54 15 06 2011 09 31 28 00 01 34 0 0 km 7 7 15 06 2011 09 36 01 15 06 2011 09 38 14 00 02 12 0 0 km 6 8 15 06 2011 09 38 57 15 06 2011 09 44 29 00 05 32 0 1 km 10 9 15 06 2011 09 55 51 15 06 2011 10 00 09 00 04 18 0 1 km 1 10 15 06 2011 10 03 51 15 06 2011 10 22 20 00 18 29 3 4 km 12 Abbildung 111 Tabelle Fahrten In dieser Tabelle werden die durchgef hrten Fahrten aufgelistet Wahrend einer Fahrt ist das ent sprechende Ende nicht gesetzt jedoch wird die Dauer die Distanz und die Anzahl erfassten Videosig nale laufend aktualisiert Damit bei vielen Fahrten nicht die bersicht verloren wird k nnen Filter gesetzt werden siehe Kapi tel 9 6 2 6 Eine Sortierung innerhalb der Tabelle ist auch m glich Nr Beginn Ende Dauer Distanz Anzahl Videosignale Aktion Bachelorarbeit FS 2011 Nr der Fahrt welche beim Starten fix eingetragen wird Datum und Uhrzeit wann die Fahrt gestartet wurde Datum und Uhrzeit wann die Fahrt gestoppt wurde Dauer der Fahrt Zur ckgelegte Distanz w hrend der Fahrt Erfasste Videosignale w hrend der Fahrt Die einzige Aktion zu einer Fahrt ist L schen Damit wird definitiv die ent sprechende Fahrt inkl aller w hrend dieser Fahrt erfassten Videosignale mit ihrem Videos gel scht Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 9 6 2 5 Seitenpanel Fahrt Fahrt Kein Videoempfang Um ein Video zu sehen muss eine F
70. Anzahl von Instanzen in einem 2 1 1 000 000 000 Blatt Damit vvird verhindert dass nicht f r jeden Spezialfall ein eigenes Blatt er stellt wird Je grosser der Wert gewahlt wird desto mehr nimmt die Genauigkeit der Voraussage ab Tabelle 6 Entscheidende J48 Parameter Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 58 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung 4 3 1 2 Kreuzvalidierung Ein mittels Data Mining erstelltes Modell der Entscheidungsbaum muss in jedem Fall noch validiert werden damit eine Aussage zur Treffsicherheit des Modells gemacht werden kann Unter Validie rung versteht man den Vergleich des durch den Algorithmus berechneten Zielattributs mit der zuvor manuell getroffenen Klassifikation Dies wird f r alle Datens tze durchgef hrt und das Modell an hand der Trefferquote true positives und true negatives und den Falscheinteilungen false positives und false negatives beurteilt Normalerweise ist in diesem Zusammenhang von einer Wahrheitsmatrix die Rede welche die Genau igkeit eines Klassifikators bewertet 87 F r die Bilderkennung in Rahmen dieser Arbeit sieht diese Bild ist ein Videobild Bild ist ein Rauschbild richtig positiv true positive TP Matrix wie folgt aus Einteilung als Videobild Test positiv richtig negativ true negative TN Einteilung als Rauschenbild Test negativ Tabelle 7 Wahrheitsmatrix f r die Bild
71. Bild in die entsprechende Kanal Warteschlange einf gen Pro Videokanal wird eine eigene Warteschlange verwendet siehe FrameRecorder f r Begr ndung FrameRecorder Der FrameRecorder ist f r die Aufzeichnung von Videodateien und die Speicherung der Videosignal Daten wie Kanal Datum Uhrzeit usw in der Datenbank zust ndig F r die Aufzeichnung und Spei cherung m ssen jedoch einige Kriterien erf llt sein welche im Kapitel 4 4 Algorithmus beschrieben sind und in der folgenden Auflistung angewandt werden Der FrameRecorder konnte nur beschr nkt parallelisiert werden da er Zugriff auf Informationen auf vorherige Bilder des gleichen Kanals haben muss Aus diesem Grund wird pro Videokanal ein Thread gestartet womit Informationen vorheriger Bilder gespeichert und wieder abgerufen werden k nnen Jeder Thread greift auf eine eigene Warte schlange zu welche wie der Thread fix einem Kanal zugeordnet ist Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 81 166 82 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 5 Software Folgende Arbeiten erledigt der FrameRecorder im Detail Bild aus der dem Thread zugewiesenen Kanal Warteschlange nehmen Falls das f nfte Videobild in Folge aus der Warteschlange genommen wird eine Videosignal Detektion ausl sen Gleichzeitig eine neue Videodatei anlegen die zwischengespeicherten Videobilder aus nachstem Punkt der Videodatei hinzuf gen und die Videosignal Daten in die Da
72. Drahtloses Funk bertragungssystem 2 4GHz MD Medion Funk bertragung von TV 9052 131 Funk berwachungssystem MD 81224 132 Medion berwachung 2 4G Wireless Camera Kit Model W388U1 133 sebson media de berwachung Funkkamera Set F bei sebson media Tabelle 20 Auflistung der anderen Ger te Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 117 166 118 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 9 4 Weka 9 4 1 Konvertierung ins ARFF Dateiformat Der FramesAnalyzer siehe Kapitel 4 3 2 2 speichert die berechneten Bildwerte in einer CSV Datei ab Fur das Data Mining m ssen die Daten in das von Weka geforderte ARFF Dateiformat konvertiert werden wobei die Spalte manuelle Klassifikation das Zielattribut in den n tigen nominellen Typ umgewandelt werden muss Folgende Schritte sind dazu notwendig 1 Weka ffnen anschliessend auf Explorer klicken 2 Open File klicken 3 Dateityp auf CSV data files ndern Datei ausw hlen ffnen klicken Offnen e e Suchen in 18 x Fee A Bilder 5 Recent Items PIN1262015 fhungerb Dateiname data csv Network Dateityp CSV data files csv 4 CSV Datei ist nun ge ffnet Save klicken 5 Dateitype Arff data files ausw hlen anschliessend auf Speichern klicken Sr Speichern Speichern in D x Go Bilder ab
73. E HSR HOCHSCHULE F R TECHNIK RAPPERSWIL FHO Fachhochschule Ostschweiz Hunting Wireless Video Signals Lokalisierungs Aufzeichnungs und Analysesystem zur Detektion von drahtlosen Videoverbindungen Autoren Florian Hungerbuhler lt fhungerb hsr ch gt Betreuer Themengebiet Projektpartner Experte Gegenleser Arbeitsdauer 21 02 2011 17 06 2011 Bachelorarbeit Fruhjahrssemester 2011 Abteilung Informatik Raphael Neumann lt rneumann hsr ch gt Prof Dr Peter Heinzmann lt pheinzma hsr ch gt Internet Technologien und Anwendungen cnlab AG Rapperswil amp SRF Zurich Dr Thomas Siegenthaler CSI Consulting Zurich Prof Dr Andreas Steffen lt asteffen hsr ch gt Hunting Wireless Video Signals Abstract Abstract Medienberichte zur einfachen Abh rm glichkeit von ungesch tzten Funkkameras f hrten zu grosser Entrustung bei Datenschutzern Der in dieser Arbeit mit NET Technologien realisierte Wireless Vi deo Signal Hunter erm glicht die Detektion Lokalisierung und Analyse von drahtlosen Videoverbin dungen welche im 2 4 GHz Band analog Ubertragen werden Die Ergebnisse von Erfassungsfahrten werden auf einer Karte eingezeichnet und k nnen zusatzlich kommentiert werden Das System um fasst einen 4 Kanal Videoempfanger mit externer Antenne und ein GPS Gerat welche Uber USB resp Bluetooth mit einem Notebook verbunden sind Fur die automatische Auswertung der empfangenen Bilder w
74. Filterung 3 Aktuelle Aufzeichnung Anz Videosignale 2 Aufzeichnungs dauer Geschvvindigkeit Zur ckgelegte Distanz Videosignale pro h Videosignale pro km Videosignal ID 22 Fahrt ID 3 28 04 2011 13 59 Datum Zeit Kanal 2 GPS Position 47 424563 9 374896 Kategorie Kasse Kommentar Tante Emma Laden 2 0 15 zi e Abbildung 106 Paper Prototype Detailansicht Videosignal Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 124 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 9 6 9 6 1 Benutzerhandbuch Installation Fur die erste Benutzung des Wireless Video Signal Hunter WVSH sind die folgenden Schritte durchzuf hren damit die Software startet und der Videoempfanger die Bilder im richtigen Format liefert Im VVVSH m ssen anschliessend auch noch Einstellungen vorgenommen werden siehe Kapi tel 9 6 2 8 9 6 1 1 Zusatzliche Software Damit der WVSH unter Windows XP SP3 funktioniert m ssen folgende Komponenten installiert wer den Der WVSH selber ben tigt keine Installation und kann direkt ber die Datei WVSH exe gestartet werden 9 6 1 2 Installation des NET Framework 4 0 Installation des Windows Installer 4 5 Installation des Microsoft SQL Server 2008 R2 Express mit den Standardeinstellungen Installation des Windows Media Player 11 Installation des XviD Codec 133 Konfiguration nach d
75. Hz Kanal 4 2 468 GHz Selbstgevvahlte Kategorie des Videosignals Selbstverfasster Kommentar zum Videosignal Die einzige Aktion zum Videosignal in der Tabelle ist Bearbeiten Mit dem Klick auf Bearbeiten wird das entsprechende Videosignal zum Bearbeiten in einem neuen Fenster ge ffnet siehe Kapitel 9 6 2 3 Diese Aktion kann auch durch einen Dop pelklick auf die Zeile oder durch die Enter Taste bei bereits ausgevvahlter Zeile ausgelost werden Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 9 6 2 3 Hunting Wireless Video Signals 131 166 Kapitel 9 Anhang Fenster Videosignal Videosignal Nr 4 WVSH Videosignal Nr 4 Fahrt Nr 1 Datum Zeit 15 06 2011 08 47 Kanal 1 GPS Position Kategorie Kommentar Abbildung 110 Fenster Videosignal In diesem Fenster k nnen die Eigenschaften eines erfassten Videosignals angesehen und einige da von bearbeitet werden Falls wahrend einer Erfassungsfahrt gerade das aktuell aufzeichnende Vi deosignal geoffnet wird kann das Video des Videosignals nicht abgespielt und das Videosignal nicht geloscht werden Videosignal Nr Fahrt Nr Datum Zeit Kanal GPS Position Kategorie Kommentar gt Il El JH d Speichern Abbrechen L schen Bachelorarbeit FS 2011 Nr des aktuell ge ffneten Videosignals Nr der Fahrt vvahrend vvelcher dieses Videosignal erfasst vvurde Datum und Uhrzeit der Erfassung des Videosignales
76. Kontext des Aufwands zu sehen Dazu w ren Auswertungen m glich nach Videofunk Kanal oder Kategorien Export Die aufgezeichneten Daten werden abgesehen von den Videos alle in einer Datenbank abspeichert Interessant w re ein Export dieser Resultate in z B das KML Dateiformat welches die Speicherung von Geoinformationen erm glicht Eine solche Datei liesse sich z B in Google Earth importieren so dass die Resultate auch ohne den WVSH betrachtet und analysiert werden k nnten F r den Import in andere Statistikprogramme w re ein Export als CSV denkbar Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 91 166 Kapitel 5 Software Benutzungsfreundlichkeit Die Bedienung des Programms wurde durch folgende Erweiterungen komfortabler werden Zoomen n der Karte erleichtern via Doppelklick prim r auf Computern ohne Maus mit Scrollrad hilfreich Verschiedene Routen der Fahrten in unterschiedlichen Farben darstellen f r eine einfachere Unterscheidung Alle Detektionen einer Fahrt in der Karte speziell hervorheben wenn die Fahrt selber in der Tabelle ausgew hlt wird Tabelle Fahrten Button L schen deaktivieren anstatt eine Fehlermeldung anzuzeigen wenn das L schen nicht m glich ist da die Fahrt gerade noch l uft Ansicht der Videosignal Details Button L schen deaktivieren anstatt eine Fehlermeldung anzuzeigen wenn das L schen nicht m glich ist da die zugeh
77. Unsicherheit SaU 11 06 2011 http unsicherheit tk Spaziergange gegen Uberwachung Kamera gesucht Artikel vom 04 12 2009 http www taz de 1 berlin artikel 1 kamera gesucht Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 Hunting Wireless Video Signals 155 166 Kapitel 9 Anhang Privater Spahangriff Artikel vom 02 01 2010 http vvvvvv berlinonline de berliner zeitung archiv bin dump fcgi 2010 0102 tagesthema 0013 index html NDR de Beitrag vom 28 01 2010 zuletzt gesehen im Januar 2011 http www ndr de fernsehen sendungen niedersachsen_1930 kameraueberwachung100 h tml Mitte M rz 2011 ist der Beitrag online leider nicht mehr verf gbar Er kann jedoch auf Y ouTube unter http www youtube com watch v xA25buj nmQ 31 03 2011 betrachtet werden Eine Kurzbeschreibung des Videos kann unter http www funkmagazin de 010210 htm ein gesehen werden 31 03 2011 berwachung der Video berwachung Die kleinen Br der von Neuk lln Artikel vom 11 06 2010 http www taz de 1 berlin artikel 1 die kleinen brueder von neukoelln ZDF WISO berwachungskameras leicht anzuzapfen Beitrag vom 20 09 2010 zuletzt gese hen am 31 03 2011 http www zdf de ZDFmediathek beitrag video 1143788 Ueberwachungskameras leicht anzuzapfen beitrag video 1143788 Ueberwachungskameras leicht anzuzapfen Kamerakarte 11 06 2011
78. ahrt gestartet werden Status Keine Fahrt Status Fahrt Nr 4 l uft Bildfrequenz 0 bps Bildfrequenz 18 bps Warteschlage 0 Bilder Warteschlage 253 Bilder Abbildung 112 Seitenpanel Fahrt In diesem Seitenpanel k nnen Fahrten gestartet und gestoppt werden Dabei werden Status Information der Aufzeichnung sowie eine Vorschau des vom Videoempf nger aufgenommenen Bil des dargestellt Damit die Fahrt gestartet werden kann muss in den Einstellungen siehe Kapitel 9 6 2 8 ein Video empf nger konfiguriert sein Nach dem Start wird das Vorschaubild aktualisiert wobei dies aus Ge schwindigkeitsgr nden nicht regelm ssig geschieht Je st rker die Software den Computer auslastet desto weniger oft wird das Bild aktualisiert F r das richtige Funktionieren der Software ist essentiell dass das Vorschaubild wie in Ab bildung 112 aussieht sprich vier Bilder durch Linien getrennt dargestellt werden Falls dies nicht der Fall muss der Empfanger umkonfiguriert werden siehe Kapitel 9 6 2 8 Falls wahrend der Fahrt der Videoempfanger ausgesteckt wird kann dieser problemlos wieder ein gesteckt werden und Erfassung wird fortgesetzt Damit die Fahrtstrecke und die Position der Videosignale sinnvoll erfasst werden kann muss ein GPS Signal vorhanden sein Falls beim Start kein GPS Signal vorhanden ist wird der Punkt 0 0 als aktuelle Position angenommen Wahrend einer Fahrt kann es auch zum Verlust des GPS Signals kommen
79. ahrungsberichte 9 9 1 Florian Hungerbuhler Diese Bachelorarbeit stellt f r mich die gr sste Arbeit dar welche ich bis anhin geschrieben habe Es hat einen grossen Reiz sich in ein Thema vertiefen zu k nnen und nicht bloss wie sonst haufig an der Oberflache zu kratzen Die Aufgabe ein Hunting System fur Videosignale zu entwickeln gefiel mir sehr gut da sie einen aufklarerischen Charakter hat Die Arbeit begann mit umfassenden Vorabklarungen ob ein den Anforderungen entsprechendes Hunting System berhaupt entwickelt werden k nne Innert Wochenfrist musste wir uns in das The ma Videofunk einarbeiten was fur uns als Informatikstudenten mit ein wenig Physikkenntnissen nicht nur eine leichte Ubung war Dazu kam die Frage wie ein empfangenes Videobild berhaupt von einem Rauschbild unterschieden werden kann Auch da galt es sich in ein neues Thema einzulesen welches unglaublich gross ist Die Annahme zu Beginn dass ein Rauschbild von einem Videobild si cher einfach irgendwie uber Intensitatsmerkmale zu unterscheiden ist war nicht falsch Jedoch ver komplizierten dann die verrauschten Videobilder spater den Bilderkennungs Algorithmus massiv Nach rund funf Wochen wurde entschieden dass die Arbeit vorgefuhrt wird was doch eine Erleich terung war Ansonsten waren praktisch die gesamten Vorabklarungen nutzlos geworden Die Erarbeitung des Bilderkennungs Algorithmus ben tigt dann wie bereits anget nt mehr Zeit als erwartet Fur die Mo
80. alliert sind Somit sei eine spezielle Kennzeichnung n tig Es sei auch die Verh ltnism ssigkeit einer ununterbrochenen Aufzeichnung zu stellen Wenn die Kamera klar ersichtlich z B mit einem Hinweisschild versehen aufgestellt wird kann von der Einwilligung der aufgezeichneten Personen ausgegangen werden Dies heisst aber nicht dass die aufgenommenen Personen auch mit der ungesch tzten bermittlung der Aufzeichnungen einver standen sind siehe Abschnitt Pers nlichkeitsrecht im Kapitel 7 2 Abfangen der Bilder Auskunftsrecht Wird im Hintergrund eine Datensammlung aufgebaut so muss f r die Betroffenen ersichtlich sein bei wem sie ihr Auskunftsrecht geltend machen k nnen Eine Datensammlung liegt bereits vor wenn die Aufnahmen gespeichert und nicht innert vern nftiger Frist bspw 24h gel scht werden Eine Datensammlung wird vermutlich nur selten aufgebaut Genau kann dies von Aussenstehenden je doch nicht beurteilt werden Datensicherheit Die Personendaten m ssen durch angemessene technische und organisatorische Massnahmen vor jeglichem unbefugtem Bearbeiten gesch tzt werden Zum Beispiel d rfen nur berechtigte Personen die Bildschirme sehen und gespeicherte Daten m ssen sicher verwahrt werden Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 101 166 102 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 7 Rechtliche Aspekte Dieser Punkt ist bei den in dieser Arbeit speziell betrachteten analogen Funk
81. als Ecke erkannt weil die Bereiche 1 2 und 3 gegen Abbildung 53 Intensitatsunterschiede ber 4 eine unterschiedliche Intensit t aufweisen Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 51 166 Kapitel 4 Bilderkennung Bei der Klassifizierung der empfangenen Bilder ist die Eckenerkennung hilfreich weil Rauschbilder aufgrund der zuf lligen Pixelverteilung siehe untenstehende Gegen berstellung mehr Ecken enthal ten d rften als Videobilder Abbildung 54 Rauschbild 1 Abbildung 55 Ecken im Rauschbild 1 Anzahl Ecken 3566 Abbildung 58 Videobild Abbildung 59 Ecken in Videobild Anzahl Ecken 553 Im resultierenden Entscheidungsbaum kommt die Eckenerkennung mehrmals vor 4 2 6 Bildkompression Diesem Ansatz liegt die Idee zu Grunde dass ein Rauschbild weniger gut komprimiert werden kann als ein Videobild Da bei einem Rauschbild die Pixel zuf llig verteilt sind kann die Korrelation be nachbarter Pixel f r die Kompression nicht genutzt werden Vergleicht man den vergr sserten Aus Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 52 166 Hunting VVireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung schnitt des Videobildes Abbildung 65 mit jenen der Rauschbilder Abbildung 63 und Abbildung 61 so erkennt man die Korrelation der benachbarten Pixel im Videobild gut VVeiterhin spielt auch die Anzahl Farben eine Rolle bei der Komprimierung Bei den nachf
82. anal 112 34 r 21 2 27 04 2011 Kasse Coiffeur 4 09 32 Statistik 28 04 2011 Tante Emma l Aufzeichnung Filterung 23 3 Bild l Anz Videosignale 2 3 22 14 03 eingang Aufzeichnungs dauer Geschwindigkeit 43 km h Zur ckgelegte 5 km Distanz Videosignale proh Videosignale pro km Abbildung 104 Paper Prototype Ansicht Videosignale Anderungen in der Umsetzung In der umgesetzten Benutzeroberflache wurde das Panel Statistik weggelassen da es doch kompli zierter in der Umsetzung war als gedacht Daf r wurde jedoch das Panel GPS hinzugef gt welches uber den Status des GPS Empfangers informiert sowie Informationen zur aktuellen Position anzeigt Als weitere Neuerung kam die Anzeige des aktuell empfangenen Bilder vom Videoempfanger im Pa nel Fahrt und zwar oberhalb der Buttons zum Starten und Beenden einer Fahrt Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 123 166 Kapitel 9 Anhang 1 Wireless Video Signal Hunter Datei Hilfe Aufzeichnung 3 l uft Aktuelle Position in Karte zentrieren K Fahrt Ip 2 3 r Datum Zeit 128 04 2011 13 30 28 04 2011 17 00 Videosignal ID 1 20 30 Kategorie Kasse Aussen r E Kanal 1 2 3 4 K 09 05 09 23 4 EINE 13 51 Aktuelle
83. ar die Entwicklung eines Bilderken nungs Algorithmus n tig Daf r wurde ein umfangreiches Set an Testbildern gesammelt welche aus Videosequenzen von Testfahrten stammten Die durch eine Analyse dieser Bilder gewonnenen Daten wurden anschliessend mit der Data Mining Software Weka auf m gliche Erkennungsmuster unter sucht Der schliesslich realisierte Algorithmus erreicht eine Klassifizierungsgenauigkeit von ber 98 Testfahrten zeigten dass die Detektion von Funkkameras mit dem Wireless Video Signal Hunter zuverl ssig funktioniert Im Raum Rapperswil konnten 12 Video Funksysteme gefunden werden was auf eine weitere Verbreitung von drahtlosen Video bertragungen schliessen l sst als zu Beginn an genommen wurde Das System wurde haupts chlich f r den Kassensturz SRF entwickelt womit die Problematik von unverschl sselten Videoverbindungen aufgezeigt und zur Sensibilisierung der Bev l kerung beigetragen werden soll Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 3 166 Hunting Wireless Video Signals Management Summary Management Summary Ausgangslage Wardriving das systematische Suchen von WLANs war um das Jahr 2002 sehr popular Inzwischen hat es jedoch an Bedeutung verloren da mittlerweile bei den meisten WLANs Verschlusselung einge setzt wird um unbefugte Zugriffe zu verhindern lm selben Frequenzbereich wie die WLANS im frei zuganglichen 2 4 GHz Band werden jedoch auch analoge Video Funksy
84. aran dass wir im Bereich Bildverarbeitung kaum Kenntnisse hatten Das Data Mining war wiederum sehr inte ressant auch wenn Florian am meisten daran arbeitete Im Modul Datenbanken 2 dieses Semesters gab es auch eine Einfuhrung ins Data Mining diese erfolgte jedoch leider erst gegen Schluss Die Vorabklarungen brauchten sehr viel Zeit Dieser Teil hatte k rzer gehalten werden m ssen Die Recherche dauerte sehr lange aber Teile davon hatten nicht so detailliert durchgef hrt werden m s sen da sie zwar viele Arbeitsstunden kosteten aber im Schlussbericht nur wenig Gewicht haben Dazu zahlen bspw die Abklarung von Verkaufszahlen bisherige Warviewing Aktivitaten und die rechtlichen Aspekte Der letzte Teil hatte sehr gut an Jurastudenten Ubergeben werden k nnen Die rechtliche Beurteilung war zwar interessant aber auch umfangreich und ist trotzdem eher oberflach lich Die BA war das bisher gr sste Projekt fur mich und vom Arbeitsaufwand bis zur Entwicklung der Software ganz ok erst dann nahm das Tagespensum stark zu Das Programmieren war jedoch sehr interessant und machte Spass da man am Schluss ein fertiges und nutzbares Produkt in den Handen hat Das Bugfixing und kryptische Fehlermeldungen liessen die Motivation zwischenzeitlich jedoch stark sinken Da waren die Testfahrten eine vvillkommene und spannende Abwechslung etwas Be wegung tat ganz gut Fur weitere Software Entwicklungen muss jedoch mehr Zeit geplant werden v a wenn man kei
85. auft hatte Sie gab an dass eine Aufzeichnung der Kamerabilder nicht statt f nde Sie war sich nicht bewusst dass man die Kamerabilder auch noch draussen auf der Strasse sehr einfach anzapfen konnte Sie zeigte jedoch Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 97 166 98 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 6 Testfahrten keinerlei Anstalten dass sie die Kamera aufgrund dieser Problematik jetzt austauschen will Bei ei nem erneuten Besuch etwa eine Woche spater war die Kamera immer noch in Betrieb Beim Betreten des Ladens konnte kein Hinweisschild auf die Video bervvachung erkannt werden Auf eine Frage nach der Kennzeichnung zeigte die Besitzerin ein am Kassentisch in etwa H fth he mon tiertes Schild Fur Kunden ware dieses Hinweisschild ohne Erklarung jedoch nur schvver zu erkennen Dies entspricht nicht den Richtlinien des Datenschutzgesetzes DSG da der Hinweis f r die betroffe nen Personen klar ersichtlich sein muss Gesch ft 2 In einem anderen kleineren Geschaft zeigten gerade zwei Funkkameras das Innere des Verkaufsrau mes sowie eine auch einen Teil der Fussgangerzone Der Besitzer dieses Ladens war sich uber die Abhormoglichkeit bewusst und dies st rte ihn auch nicht wie er offen zugab Er habe die Kameras nur zur Abschreckung installiert und auch noch eine Kamera Attrappe montiert Die Kameras hat er in einem Coop Center selber gekauft Direkt an der Eingangst r zum Gesch ft weist
86. aussiansigma 3 highthreshold 0 blobs count Spalte Nr 65 bei der Konfiguration des J48 Algorithmus wurde ein Modell erzeugt welches nicht mehr Uber die zuvor genannten Schwachpunkte verf gt Das Blatt mit den meisten TP f r die Bildklasse 0 Rauschbild ist via zwei Entscheidungen zu erreichen wobei der berechnungsin tensive Canny Algorithmus nur einmal verwendet wird Das optimierte Modell ist in Abbildung 80 zu sehen und die Kennzahlen davon in Tabelle 10 Die Kennzahlen haben sich zum vorherigen Modell sogar nochmals verbessert Jetzt werden 98 3539 korrekt klassifiziert und die FP Rate der Bildklas se 1 liegt bei 0 007 Dieses Modell weist eine genugend hohe Genauigkeit aus und wird fur die Bilder kennung in der entwickelten Video Hunting Software verwendet korrekt klassifiziert FP Rate von Baumgrosse Bildklasse 1 98 3539 0 007 21 Tabelle 10 Optimiertes Modell durch Ausschluss eines Canny Bildwertes confidenceFactor i 102 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 65 166 Kapitel 4 Bilderkennung J48 pruned tree horizontal intensity standard derivation absolut lt 1956 218688 edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 50 white pixels lt 11582 gray standard derivation absolut lt 1154 18167 vertical intensity standard derivation absolut lt 27812 10159 1 170 0 7 0 vertical intensity standard derivation absolut gt
87. belle chronologisch aufgelistet 14 04 2002 Erster Artikel zur Problematik des einfachen Abh rens von New York analogen Funkkameras Stichwort Nanny Cam Times 1 seite 2 bekannten Hackermagazin zine 3 Focus 4 5 07 04 2003 Anleitung zur Modifikation eines Videofunkempf ngers zum private Web automatischen Frequenzscannen f r Warviewing seite 6 kurzem Erfahrungsbericht Forum de 7 24 08 2003 Anleitung zur Modifikation eines Videofunkempf ngers zum private Web automatischen Frequenzscannen f r Warviewing seite 8 28 01 2004 Artikel zum Thema Warviewing und dessen Geschichte inkl USA SecurityFocus Interview mit einem Warviewer 5 03 2004 Warviewing Bericht im Community Magazin PAIN ber PAIN Maga erste Erfahrungen zine Vol 9 9 17 10 2004 Eintrag im deutschen Wardriving Forum zum Warviewing mit kurzem Erfahrungsbericht Wardriving Forum de 10 2004 Artikel mit kurzem geschichtlichem Abriss und Ausf hrun USA Detroit Regi gen zur Legalit t des Warviewing zudem Hinweise zum onal Cham Abh rschutz ber 11 SA 23 05 2005 Videobeitrag zum Eigenbau eines Systems zum Aufsp ren Revision3 von analogen Funkkameras inkl einer kurzen Demonstrati on com 12 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 19 166 Kapitel 1 Einleitung Datum Beschreibung Land Quelle 01 06 2005 Start der Webseite WARspy Los Angel
88. ben tigte vor allem die Umsetzung von Details und das Beheben von kryptischen Fehlermeldungen viel Zeit Das Bugfixing gegen Schluss dauerte auch l nger als erwartet vor allem das Problem mit den SQL Geodatentypen siehe Kapitel 5 6 Da tenmodell Da f r die Software mehr Zeit als geplant ben tigt wurde blieb weniger Zeit brig f r den Abschluss der Dokumentation so dass gegen Ende der Arbeit ein grosses Tagespensum anfiel siehe Abbildung 123 Zuvor betrug Arbeitsaufwand mehr oder weniger den errechneten Durchschnittswert von ca 23h 360h verteilt auf 16 Wochen F r weitere Projekte m sste bereits zu Beginn mehr Zeit f r die Software Entwicklung eingeplant werden und auch das Bugfixing besser ber cksichtigt werden 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Woche Abbildung 123 Auswertung Wochenarbeitszeit Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 151 166 Kapitel 9 Anhang Schade war dass am Ende der Arbeit die Zeit zu knapp war fur eigene Testfahrten und aufgrund kurz fristiger Terminkollisionen beim Betreuer kein Test durch eine externe Person m glich war Mehrere solche Erfassungsfahrten und deren Auswertung w ren sehr interessant gewesen im Rahmen der Arbeit f r umfangreichere Erkenntnisse 9 12 Protokolle Die Protokolle der w chentlichen Sitzungen sind auf der CD zu finden Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 152 166 Hu
89. bereits der Empfang der Bildsequenzen den Tatbestand des unbefugten Verwertens von nicht ffentlichen Informationen entsprechen Art 50 FMG Denn laut Art 1 3 des FMG sollten auch bermittlungen von Privaten unter das FMG fallen Als nicht ffent lich bezeichnet man in der Regel Informationen welche nur einem eingeschr nkten Kreis von Per sonen zug nglich ist Der zuvor genannte BGE bezieht sich nur auf Art 179bis des StGB und soweit ersichtlich nicht auch auf das Fernmeldegesetz Darum ist unklar ob die so bertragenen Informationen nicht als ffentlich gelten k nnten Bez glich des Fernmeldegesetzes ist eine genauere Pr fung des ffentlichkeitsbe Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 7 Rechtliche Aspekte griffs n tig um eine klare Aussage treffen zu k nnen Als unbefugte Verwendung bezeichnet man in der Regel jene Verwendung der Informationen welche ohne Zustimmung der betroffenen Person erfolgt Datenschutzgesetz Die Aufzeichnung der Videosignale d rfte eine Verletzung des DSG darstellen auch wenn erkennbare Personen nachtr glich unkenntlich gemacht w rden da es sich um eine widerrechtliche Datenbear beitung im Sinne des DSG handelt Die Bearbeitung ist wiederrechtlich da dem Bearbeiter Empf n ger der Signale die rechtliche Grundlage f r die Bearbeitung fehlt Die Aufzeichnung stellt bereits eine Datenbearbeitung i S v Art 3 lit
90. bergeben Dank der Automatisierung der Kameraerkennung erm glicht der Wireless Video Hunting Prototype umfangreichere Testfahrten und damit statistisch abgesicher te Aussagen ber die Verbreitung von abh rbaren Video Funksystemen in der Schweiz Interessant w re auch noch die Anbindung anderer Videoempf nger welcher beispielsweise digitale oder im 5 8 GHz Band bertragene Videosignale empfangen k nnte Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 109 166 Hunting Wireless Video Signals 111 166 Kapitel 9 Anhang 9 Anhang 9 1 Erkl rung ber die eigenst ndige Arbeit Die vorliegende Arbeit basiert auf Ideen Arbeitsleistungen Hilfestellungen und Beitr gen gem ss fol gender Aufstellung Die nicht angegebenen Kapitel wurden gemeinsam erarbeitet wobei auch die anderen Kapitel auf Ideen von beiden basieren Gegenstand Leistung Person o Funktion Kapitel 1 3 2 4 3 4 4 4 6 5 5 5 8 9 4 Florian Hungerbuhler Autor der Arbeit 9 6 Testfahrten Software Entwicklung Kapitel 1 2 7 3 4 1 4 2 4 5 5 4 5 9 6 Raphael Neumann Autor der Arbeit 7 9 1 9 8 Testfahrten Software Entwicklung Idee Aufgabenstellung Betreuung w h Prof Dr Peter Heinzmann Betreuer rend der Arbeit Hilfestellung bei den rechtlichen Aspek Claudio F h Rechtsanwalt und Dozent ten Gegenlesen des Kapitels 7 f r Datenschutzrecht an der HSR Ich erkl re hiermit e dass ich die vorliegende Arbeit gem s
91. bge spielt werden Andernfalls wird Video abgespielt und die Navi gation innerhalb des Videos funktioniert wie von anderen Geraten gewohnt Falls sich Videosignal gerade noch in Aufzeichnung befindet kann Videosignal nicht geloscht werden Andernfalls wird es gel scht die Videosignal Nr aus dem Dropdovvn des Filters entfernt die Kamera Anzahl der entsprechenden Fahrt um eins verringert und die Markie rung in der Karte entfernt Falls es sich um die gerade akti Nicht OK die Fahrt Nr wird ve Fahrt handelt kann Fahrt zwar aus dem Dropdown des nicht gel scht werden Andern Filters entfernt jedoch die da falls wird die Fahrt mit den zugehorigen Videosignal Nr dazugehorigen Videosignalen nicht Diese verbleiben als Lei gel scht die Fahrt Daten aus chen im Dropdown des Filters den Dropdowns der Filter ge Massnahme Videosignal Nr l scht die Markierungen auf ebenfalls aus Dropdown des der Karte entfernt Filters entfernen Tabelle 12 System Test Videosignal Fahrt bearbeiten Filter setzen Aktion In Dropdown ein Filter Kriterium durch die Checkbox selektieren und Selektion an schliessend wieder entfernen Bachelorarbeit FS 2011 Die Checkbox vor dem Filter namen wird selektiert sobald ein Filter Kriterium im Dropdown selektiert wird Falls im Dropdown kein Filter Kriterium mehr selektiert ist Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 88 166 Hunting Wireless Video Signal
92. bilder empfan gen werden Durch den Vergleich von neu empfangenen Videobildern mit den bisherigen k nnten gleiche Video signale erkannt und kombiniert werden sowie unterschiedliche Videosignale getrennt werden Diese Arbeit kann jedoch kaum automatisiert werden da die empfangenen Bilder meistens sehr unter schiedliches Rauschen und Streifen enthalten welche einen Vergleich schwierig machen Wie die Umsetzung in der Software effektiv erfolgte ist im Kapitel 5 Software beschrieben Videosignal Position Bei der Detektion eines Videosignals soll gleichzeitig die GPS Position erfasst werden damit die de tektieren Videosignale auf einer Karte dargestellt werden k nnen Bei dieser Position handelt es sich jedoch nicht um die effektive Position der Videoquelle sondern nur um eine Position auf der Fahrt strecke durch den Empfangsbereich Es ist nicht m glich die Position der Videoquelle ohne manuelle Suche mittels einer Richtantenne aufzusp ren da sich das Signal kugelf rmig ausbreitet Detektion Detektion 2 2 1 Ve Position Position y y Abbildung 11 Position bei Detektion Abbildung 12 Position bei Halfte des emp fangen Videosignals Die Position kann zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfasst werden Nachfolgend werden zwei M g lichkeiten dargelegt Position bei Detektion Abbildung 11 Die GPS Position wird gleichzeitig mit der Detektion erfasst Dies stellt die einfachste L
93. ch der Fahrt Video eines Videosignal Fundes anschauen Der Benutzer w hlt eine Detektion aus und kann das zugeh rige Video anschauen um zu se hen welche Bilder drahtlos bertragen wurden Videosignal genauer spezifizieren weitere Informationen dazu eintragen Zum ausgew hlten Videosignal tr gt der Benutzer einen Kommentar und oder eine Katego rie ein f r eine genauere Spezifikation des Fundes Videosignal l schen Falschdetektionen Der Benutzer w hlt ein Videosignal aus und l scht es da es sich um einen falsch positiven Fund handelt Fehlalarm Angezeigte Daten filtern nach diversen Kriterien Der Benutzer kann ausw hlen nach welchen Kriterien die angezeigten Daten Videosignale sowie die damit verbundenen Fahrten gefiltert werden Ganze Fahrt l schen Nach der Fahrt kann diese durch den Benutzer gel scht werden Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 77 166 78 166 Hunting VVireless Video Signals Kapitel 5 Softvvare 5 4 Technologieauswahl Hier vvird auf die vervvendeten Technologien f r die Entvvicklung des VVVSH eingegangen und kurz die Gr nde f r deren Wahl sowie allfallige Alternativen geschildert Programmiersprache C NET 4 0 WPF Die Software wurde in C programmiert vvobei NET 4 0 und WPF benutzt wurde Der Hardvvare Zugriff ben tigt f r Video und GPS Empf nger ist hiermit einfacher als mit Java zu realisieren und das Wissen dazu war noch aktue
94. cher Scanner eingesetzt Der Vorgang wurde jedoch aufgrund eines unbenutzbaren Scanners 57 abgebrochen und das Gerat zuruckgeschickt Weitere Informationen zu solchen Ger ten sind unter den Links 1591 1651 zu finden Einige Ger te sehen sehr hnlich aus und sind vermutlich vom selben Hersteller Da genauere Angaben jedoch feh len und jeder Verk ufer das Produkt anders benennt ist eine genaue Aussage dazu schwierig Aufgrund der verpassten Signale w hrend des Absuchens der Frequenzen und des hohen Preises sind diese Ger te nicht geeignet im Rahmen dieser Arbeit Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 35 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung 4 Bilderkennung Die von den Video Funksystemen bertragenen Videosequenzen bestehen aus ca 24 Einzelbildern pro Sekunde Aus allen mit dem Empfanger aufgezeichneten Einzelbildern m ssen jene herausgefil tert vverden vvelche erkennbare Bildinhalte und nicht nur Rauschsignale oder St rungen sind Es geht um die Unterscheidung von Videobild erkennbares Bild und Rauschbild F r den komfortablen Einsatz des Hunting Systems muss eine solche Entscheidung automatisiert werden da sonst eine Person alle empfangenen Bilder beurteilen m sste Bei ersten Testfahrten wurde dies so gemacht doch die Aufmerksamkeit und die Aufnahmefahigkeit lassen schnell nach vor allem wenn Ober langere Zeit keine Videosignale entdeckt werden Ein weiterer Nachteil di
95. d Beschreibung erm glicht werden Vorgehen Die Arbeit umfasste drei Hauptphasen Vorabkl rungen und Einarbeitung in Videofunk Die Grundlagen f r die Entwicklung des Hunting Systems wurden in dieser Phase erarbeitet Dabei wurden die Charakteristiken von drahtlosen Videoverbindungen wie Frequenz B nder Kan le usw erarbeitet und entsprechende Videoempf nger f r das System evaluiert Zus tz lich wurden die rechtlichen Aspekte beim Betrieb und Abh ren von drahtlosen Videoverbin dungen zusammengetragen Erarbeitung einer Bilderkennungsl sung Die automatisierte Unterscheidung zwischen Video und Rauschbildern ist kritisch f r die Konstruktion eines Video Hunting Systems Es wurde ein umfangreiches Set an Testbildern gesammelt welche aus Videosequenzen von Testfahrten stammten Die durch eine Analyse dieser Bilder gewonnenen Daten wurden anschliessend mit der Data Mining Software Weka auf m gliche Erkennungsmuster untersucht Die daraus erhaltenen Ergebnisse konnten in ei nen Bilderkennungs Algorithmus umgesetzt werden Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 5 166 Hunting Wireless Video Signals 7 166 Management Summary Design und Realisierung des Prototyps Fur das Aufsp ren von drahtlosen Videoverbindungen wurde ein Prototyp entwickelt wel cher eine Software sowie die zuvor evaluierte Hardware umfasst Dabei wurde auf die Tech nologien NET 4 0 und WPF gesetzt Es wurde der zuvor erarbeite
96. d einer Strahlung ausgesetzt Interferenzen St rungen m glich oftmals tiefere Ubertragungsbandbreite einfacher abh rbar womit Sicherheit beeintr chtigt wird Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 24 166 Hunting VVireless Video Signals Kapitel 2 Video Funksignal In der vorliegenden Arbeit werden Funksysteme im 2 4 GHz Band untersucht In Abbildung 6 sind die im 2 4 GHz Band funkenden Systeme dargestellt wobei auch bekannte St rquellen beachtet wurden Autoalarm Sensoren Drahtlose Telefone Mikrowellen Fernsteuerungen Modellbau 2 4 GHz ZigBee WLAN Funkkameras Videosignale Bluetooth TV Ubertragung Abbildung 6 Systeme im 2 4 GHz Band Das 2 4 GHz Band vvird intensiv genutzt Neben bekannten Funksystemen vvie VVLAN oder Bluetooth vervvenden auch einige vveniger bekannte Systeme vvie Autoalarm Sensoren oder Modellbau Fernsteuerungen dieses Band Dabei kann es zu gegenseitigen Storungen kommen da es keine fre quenzmassige Unterteilung bei den Systemen gibt 32 Fur diese Arbeit sind die Uber Funk bertra genen Videosignale interessant Der Fokus wird dabei auf analoge Funkkameras gelegt Modelle welche via WLAN verbunden sind werden nicht ber cksichtigt 2 2 Frequenzbinder Generell gilt wer das Funkfrequenzspektrum nutzen will braucht eine Konzession Jede Nutzung des Frequenzspektrums bis 3000 GHz ist mit Ausnahmen konzessio
97. de siehe Kapitel 9 3 2 Bluescreen beim Empf nger Es ist jedoch nicht nur ein Blauwert in diesem Bild festzustellen In einem Beispiel bild siehe Abbildung 72 wurden 455 verschiedene Farben gefunden Bestimmt mit dem Programm XnView 70 Men Bild gt Verwendete Farben z hlen Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 53 166 54 166 1 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung Wie im Blauwert Histogramm des blauen Bildes Abbildung 72 ersichtlich ist handelt es sich ein bestimmtes Intervall von Blauwerten welche in einem blauen Bild vermehrt auftreten Bei einer genaueren Analyse zeigte sich dass dies die Blauwerte zwischen den Helligkeitswerten 190 und 210 sind Addiert man nun alle Pixel dessen Blauwert in diesem Bereich liegt so kommt der Blauanteil genannte Wert zustande Anhand dieses Wertes k nnten die blauen Bilder herausgefiltert werden Wie bei den untenstehenden Bildern zu sehen ist ist der Blauanteil beim blauen Bild sehr viel hoher als bei den anderen Bildern Abbildung 66 Rauschbild 1 Abbildung 67 Blauwert Histogramm des Rauschbild 1 Blauanteil 3204 Abbildung 68 Rauschbild 2 Abbildung 69 Blauwert Histogramm des Rauschbild 2 Blauanteil 5688 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung em Abbildung 70 Videobild Abbildung 71 Blauwert Histogramm des Videobilds
98. de WLAN Rundstrahl Antenne mit den folgenden Eigenschaften beschafft Bezeichnung 2 4 GHz WLAN Rundstrahlantenne Saugfuss 14dBi Beschafft bei Wlan shop24 de April 2011 Frequenzbereich 2 4 GHz IEEE 802 11 b g n Leistungsgewinn 14 dBi Kabellange 2m Anschluss RP SMA Max Windlast 30N Abbildung 8 beschaffte WLAN Tabelle 3 Eigenschaften der Antenne Rundstrahl Antenne Aufgrund der Montagem glichkeit auf dem Autodach mit dem Saugnapf eignet sich die Antenne sehr gut f r Erfassungsfahrten Die Kabell nge von 2m ist gerade ausreichend Da der in dieser Arbeit verwendete Quad Empf nger siehe Kapitel 3 2 Eingesetz ter Empf nger ber eine SMA Buchse verf gt ist f r den Anschluss der Antenne ein Adapter n tig Dabei handelt es sich um die Ausf hrung SMA Stecker auf SMA Reverse Buchse Details zu den SMA R P SMA Steckern ist unter den folgenden Quellen zu finden 51 52 Abbildung 8 SMA Adapter Signald mpfung Das Antennenkabel sowie alle Adapter bis zum Empf nger haben eine D mpfung des Signals zur Fol ge Das Kabel der gekauften Antenne weist inkl Stecker eine D mpfung von 3 dB 53 auf Beim Adapter fehlt die Angabe dieses Wertes Ein hnlicher SMA Adapter wie der verwendete hat eine D mpfung von etwa 0 05 dB 54 Von den 14 dBi Antennengewinn d rften schlussendlich ca 10 dBi brig bleiben Der Signalgewinn ist also um einiges h her als mit der standardm ssig mitgelieferten Antenne
99. de das GMap NET Framework verwendet siehe Kapitel 5 4 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 5 Software Tabellen Videosignale Fahrten In diesen Tabellen werden die detektierten Videosignale und die entsprechenden Fahrten aufgelistet F r die Bearbeitung oder die Video VViedergabe eines Videosignals kann das Fenster Videosignal von der aus ge ffnet werden Fur Fahrten existiert kein solches Fenster da die einzig ben tigte Funktion daf r deren L schung ist Seitenpanel Fahrt Die Fahrt wird in diesem Panel gestartet und gestoppt W hrend der Fahrt wird ein Vor schaubild des aktuell empfangenen Signals angezeigt Status Information der Signalverarbei tung wie empfangene Bilder pro Sekunde werden im unteren Teil des Bereiches dargestellt Seitenpanel Videosignal Filter Dieses Panel bietet eine Filterung der Videosignale an Verschiedene Kriterien k nnen kom biniert und angewandt werden Fahrten werden nur angezeigt wenn mindestens ein Video signal der entsprechend Fahrt dargestellt wird Das Steuerelement welches Mehrfach Selektion zul sst wurde aus dem Internet bezogen und noch an die eigenen Bed rfnisse an gepasst Dasselbe gilt f r das Datum Zeitauswahl Steuerelement Seitenpanel GPS Die vom GPS Empf nger erhaltenen Informationen wie Position Geschwindigkeit usw wer den in diesem Panel dargestellt
100. dellierung wurde Data Mining eingesetzt was ein neues Gebiet fur mich war Data Mininig beindruckte mich sehr dass wie in unserem Fall in grossen Datenbestanden Muster innert Sekunden erkennt werden Ich bin mir bewusst dass ich nur einen Bruchteil der in der Data Mining Software Weka enthalten Funktionen kennengelernt habe Die M glichkeiten sind immens Bereits nach den Vorabkl rungen war klar dass die f r die Entwicklung der Software verbleibende Zeit gering war Dies war dann effektiv so dass der Zeitdruck w hrend der Entwicklung gross war und oft nicht die optimalste sondern die schnellste L sung gew hlt werden musste Beide besassen in der Entwicklung einer vollst ndigen Software keine grosse Erfahrung In diesem Punkt hat mir die Arbeit viel gebracht dass die theoretischen Konzepte eigenh ndig umgesetzt werden mussten Die Testfahrten w hrend den Vorabkl rungen und der Softwareentwicklung war eine angenehme Abwechslung Dass dabei insgesamt 12 Video Funksysteme gefunden wurden erfreute zus tzlich Dies zeigte auch dass die Arbeit sinnvoll war was wiederum die Motivation steigerte Insgesamt wurde durch die Bachelorarbeit einiges gelernt angefangen beim Videofunk ber Daten schutzgesetze die Methode des Data Mining bis hin zur Erfahrung in der Softwareentwicklung Was beim n chsten Mal verbessert werden k nnte ist der Beizug von Experten Vor allem beim Thema Bilderkennung h tten gute Ratschl ge sehr wahrscheinlich ei
101. den Weitere hnliche Abhandlungen welche zum Teil konkreter geschrieben sind sind in den Magazinen Beobachter 121 und Blickpunkt KMU 122 publiziert worden Bei allen drei Quel len geht es jedoch allgemein um die Video berwachung und der Spezialfall Funkkameras wird nicht diskutiert In einem Artikel ber berwachungskameras 123 vom Hauseigent merverband Schweiz HEV wird zwar auf Funkkameras eingegangen aber es wird in keiner Weise die Abh rgefahr er w hnt Im Folgenden werden die Punkte des Merkblatts vom EDOB in Bezug auf die Kamera berwachung in der vorliegenden Arbeit erl utert 7 1 Betrieb von Kameras In diesem Kapitel geht es um die datenschutzrechtliche Beurteilung beim Einsatz von Funkkameras wie diese im Rahmen dieser Arbeit beschrieben werden Wenn das Datenschutzrecht relevant ist siehe obiger Abschnitt bei der eingesetzten Video berwa chung so muss der Betreiber gewisse Regeln einhalten Der Einsatz von Video berwachung muss durch einen Rechtfertigungsgrund gedeckt sein Die Video berwachung muss durch die Einwilligung der betroffen Person durch ein berwiegendes ffentliches oder privates Interesse oder ein Gesetz gerechtfertigt sein Ein Ladenbesitzer hat z B ein Interesse daran dass w hrend seiner Abwesenheit kein Einbruch begangen wird und damit ein berwiegendes privates Interesse welches den Einsatz einer Video berwachung rechtfertigt Ein Rechtfertigungsgrund ist wohl meistens gegeben da so
102. deo Signals Kapitel 9 Anhang es werden also nicht gleichzeitig alle Kan le als Live Bild dargestellt Man kann einstellen dass meh rere Bilder angezeigt werden doch wie im untenstehenden Screenshot zu sehen ist funktioniert es nicht wie erwartet Anstatt dass pro Bildausschnitt ein Kanal dargestellt wird wird pro Ausschnitt das Scanning ber alle Kan le gemacht und in einem einstellbaren Intervall der Bildausschnitt gewech selt Deshalb ist auch die Beschriftung des Bildausschnitts verwirrend In Tat und Wahrheit lief hier nur eine Kamera auf Kanal 2 9 Speed DVR ex SS gt e Camera 1 A Camera 2 gt Camera 3 amp Camera 4 gt 10 30 51 Abbildung 103 Foto Empf nger sebson mediq 129 In der folgenden Tabelle sind die wichtigsten Eigenschaften des Ger ts aufgelistet Genauere Anga ben k nnen auch unter 129 eingesehen werden Bezeichnung Hersteller Beschafft bei USB Port Frequenzen GHz Status Treiber Eingebunden als Imaging Device 2 4G Wireless Receiver Name im Onlineshop Funkkamera Set G unbekannt sebson media de M rz 2011 Ja 2 414 2 432 2 450 2 468 Verf gbar Win XP sowie Win 7 nur 32 Bit bei Win 7 Ja aber ganzes System blockiert ab und zu Tabelle 19 Eigenschaften Empf nger sebson media Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang Vorteile Anschluss f r externe An
103. deobild sind jedoch markante Unterschiede im Kurvenverlauf ersichtlich welche durch die hellen und dunklen Flachen zustande kommen Diese Schwankungen k nnen gut durch die Standardabvveichung ausgedruckt werden da diese fur die Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 44 166 Hunting VVireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung mittlere Abvveichung vom Durchschnitt steht Die Standardabvveichung wurde relativ in Prozent des Mittelvvertes sowie absolut berechnet Ein absoluter Wert ist f r den Bildvergleich aussagekraftig da alle zu analysierenden Bilder gleich gross sind lm durch das Data Mining bestimmten Entscheidungsbaum steht die horizontale Intensitat an obers ter Stelle 4 2 2 Vertikale Intensit ts Statistik Die VerticallntensityStatistics Klasse 73 von AForge NET ist das Pendant zur Horizontallntensi tyStatistics Klasse welche im vorangehenden Kapitel erl utert wurde Sie berechnet die vertikale Verteilung der Pixelintensit ten eines Bilds Diese k nnen ebenfalls zur Lokalisierung von Objekten genutzt werden welche in einem Rauschbild jedoch nicht vorkommen d rften Der Algorithmus betrachtet jeweils die Zeilen von oben nach unten wie anhand des nachfolgenden Beispielbildes zu erkennen ist Abbildung 24 Beispielbild fur Demonstration der vertikalen Intensit ts Statistik 73 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Hunting Wireless Video S
104. der Fortuna Clip On Die ses Gerat wird via Bluetooth mit dem Notebook verbunden Weitere Details sind in der Produktbeschreibung zu finden 11121 Das Gerat muss f r die Erfassungsfahrten in den ST Modus umgeschaltet vverden falls dies noch nicht der Fall ist siehe Abbildung 96 f r die Umstellung sovvie unter 1581 lm XT Modus kann der Empfanger auch schwache GPS Signale mit ver besserten Algorithmen auswerten die Aktualisierungsrate ist jedoch zu gering so dass beim Betrieb mit dem Auto die Genauigkeit leidet 113 Abbildung 96 Umschaltung GPS Der ST Modus wird offiziell fur den Betrieb im Auto empfohlen und lie Modus 114 Loch mit spitzen fert auch h ufigere Positionsupdates Das System wurde mit dem ST Stift verschieben Modus betrieben auch bei den Rundgangen zu Fuss Der XT Modus wurde nie getestet Fur den GPS Empfanger wurde wie beim Videoempfanger eine externe Antenne verwendet fur den besseren Signalempfang Notebook Fur die stationaren Tests sowie die Testfahrten wurde ein leistungsfahiges Notebook von der HSR zur Verfugung gestellt Dabei handelt es sich um folgendes Gerat Bezeichnung Fujitsu Celsius H700 Beschafft bei HSR Prozessor Intel Core i7 Q720 1 6 GHz Quadcore RAM 3 GB nutzbar total 4 GB installiert Betriebssystem Window XP SP3 Abbildung 93 Testnotebook Tabelle 15 Eigenschaften des Testnotebooks Videoempfanger Als Videoempfanger und Antenne daf r wurden die bereits zuvor in der Arbeit b
105. der der einzelnen Kan le separat weiterverwendet werden k nnen muss das Gesamt bild in die vier Teilbilder aufgeteilt werden Diese Aufgabe wird direkt beim Empfang des Gesamtbil des auf dem Computer durchgef hrt noch vor Anwendung des Bilderkennungs Algorithmus Blaues Bild Teilweise wird beim Quad Empf nger ein total oder nur teilweise blaues Bild angezeigt Dies tritt auf wenn der Empf nger kein Video Synchronisationssignal erkannt hat Details dazu sind im Anhang im Kapitel 9 3 2 Bluescreen beim Empf nger aufgef hrt Warum sich das Synchronisationssignal f r die Bilderkennung nicht bzw nur beschr nkt eignet wird im Kapitel 4 6 Beurteilung kurz erl utert Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 34 166 Hunting VVireless Video Signals Kapitel 3 Video Empfanger Treiberprobleme Unter Windows 7 gibt es Probleme mit dem Geratetreiber Der Zugriff auf das Gerat und das Video signal funktioniert jedoch sturzt das Betriebssystem mit einem Bluescreen ab wenn das Gerat wah rend eines Zugriffs ausgeschaltet wird Es reicht bereits aus wenn das USB Kabel ausgesteckt oder die Stromversorgung unterbrochen wird Bei ersten Testfahrten passierte dies einige Male da der Motor und damit die Stromversorgung abgeschaltet wurden noch bevor die Aufzeichnung beendet wurde Dies ist nicht akzeptabel bei langeren Testfahrten Unter Windows XP fuhrt ein solcher Vorfall jedoch nicht zum Systemabsturz Deshalb wird f
106. des Quad Empf ngers welche ungef hr einen Gewinn von 3 dBi liefert 55 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 2 Video Funksignal 2 8 Detektionen Empfang bei Geschvvindigkeit Das Hunting System soll vvahrend der Fahrt Videosignale in der Regel Kameras empfangen k nnen sprich bei Geschwindigkeiten von bis zu 50 km h Auto bei Ortsgeschvvindigkeit Dies hat auf das Video Funksignal selber keinen merklichen Einfluss jedoch auf die Empfangsdauer des Signals eines bestimmten Senders Wird der Empfangsbereich der drahtlosen Kamera siehe Abbildung 9 mit ho her Geschwindigkeit durchfahren bleibt nur wenig Zeit um ein Signal zu erkennen sprich es k nnen nur einige Bilder aufgezeichnet und ausgewertet werden Wird hingegen langsamer durch diesen Bereich gefahren k nnen ganze Videosequenzen aufgezeichnet werden Somit ist f r das Hunting System wichtig dass ein Videosignal auch detektiert wird wenn nur wenige Bilder empfangen wer den Spezialfalle Bei der Detektion von Videosignalen gibt es einige Spezialfalle zu beachten Sobald das Hunting System in den Empfangsbereich eines Videosignals kommt wird durch die Bilderkennung siehe Kapi tel 4 Bilderkennung das Signal erkannt und eine Detektion ausgel st Der Normalfall sieht dabei wie die Detektion 1 in Abbildung 9 aus Detektion 1 Zn A Detektion 3 iz Empfangsbereich aS Ze Abbildung 9 Doppe
107. die Verh ltnism ssigkeit muss bewahrt bleiben So muss die berwachung zur Durchf hrung des Arbeitsvertrages geeignet und erforderlich sein Auch d rfen die Aufnahmen nur zweckgebunden ausgewertet werden Die Information der Angestellten ber die berwachung ist grunds tzlich n tig und ihnen ist zudem ein Mitspracherecht vor Einsatz der Kameras zu gew hren Mit der Information wird die Einwilligung der Angestellten eingeholt Bei einem Notfall oder wenn bei der Aufkl rung einer Straftat ein richterliche Verordnung vorliegt ist das Auskunftsrecht vgl Art 8 DSG einge schr nkt 124 125 Zudem d rfen in einem Strafverfahren gest tzt auf das Gesetz bspw zur Auf kl rung einer Straftat Personendaten bearbeitet werden ohne dass die betroffene Person darin ein willigen muss oder ein Mitspracherecht hat Beim ED B ist in weiteren Merkbl ttern beispielsweise aufgef hrt dass e die Video berwachung von Kioskangestellten verboten ist http www edoeb admin ch themen 00794 00800 00911 00913 index html lang de e bei der Video berwachung in Banken und Warenh usern das Personal kaum bzw nicht standig im Bild aufgenommen werden soll http www edoeb admin ch themen 00794 00800 00911 00914 index html lang de e der Arbeitgeber zum Schutze seiner eigenen Interessen z B Diebstahlschutz berechtigt ist Videouberwachungssysteme an strategischen Orten innerhalb der Firma einzusetzen wie z B an Ein Ausgangen Fenstern Garderoben etc
108. dung 86 Abbildung 87 Abbildung 88 Bachelorarbeit FS 2011 D OD LREe T abba l l 49 HB D o 49 EE 49 Blobselnzelar b s eas 49 Mideobild n a Das sp 49 GEES 49 Eeler ge EE 49 207127 i yub Do eee teks 50 Erkannte Eckpunkte i a 50 htensitatsuhtersehlede EE 50 HOLUCIDIQLe b es s 51 Eckeh liimPalseab ld ra a b a bana 51 RAIS COU EN 51 Ecken im TE Dee e E mn 51 51 Ecken in VICODIN iene cease DO URL 51 52 zoom IER EE 52 TCS ale gt wessen A KUL S R 52 LOONER US CADI Z n p 52 ten aA bb O 52 FO OMIA 111600 aoar s So 52 KEE elle be s m s m oian 54 Blauvvert Histogramm des Rauschbild 1 54 RauscnDlld s 54 Blauvvert Histogramm des Rauschbild 2 54 Yiqeobildc d 55 Blauvvert Histogramm des Videoblde 55 Blaues Bild ce b S DA ba 55 Blauvvert Histogramm des blauen Bildes 55 Data Mining Softvvare Weka 56 Beispiel Entscheidungsbaum 57 B ispielkreu validier UNE ancre E EE 59 Anzahl klassifizierte 51 60 A sschnitt aus CSV 61 Medaell nachParameter Analyse ua ad aaa rab 63 uleeft RR elo EE TE 65 SQL Analysis Se
109. e um eine Stufe hineinzoomen Kann auch Uber das Mausrad erreicht werden In Karte um eine Stufe herauszoomen Kann auch Uber das Mausrad erreicht vverden Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 129 166 130 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 9 6 2 2 Tabelle Videosignale Yicecengnate Fahrten Nr Fahrt Nr Vorschau Datum Zeit Kanal Kategore Kommentar Aktion 11 08 31 15 4 Keine Baarbeiten Keine Bearbeiten Kaine Bearbeiten Kaine Bearbeiten Abbildung 109 Tabelle Videosignale In dieser Tabelle werden die erfassten Videosignale aufgelistet Sobald w hrend einer Erfassungs fahrt ein neues Videosignal erfasst wird wird es in dieser Tabelle hinzugef gt Damit bei vielen Videosignalen nicht die bersicht verloren wird k nnen Filter gesetzt werden siehe Kapitel 9 6 2 6 Eine Sortierung innerhalb der Tabelle ist auch m glich Nr Fahrt Nr Vorschau Datum Zeit Kanal Kategorie Kommentar Aktion Nr des Videosignals welche bei der Erfassung fix eingetragen wird Nr der Fahrt w hrend welcher dieses Videosignal erfasst wurde Vorschaubild damit ein Videosignal schnell wiedergefunden wird Es wird das drit te Bild aus dem Video verwendet Datum und Uhrzeit der Erfassung des Videosignales Kanal auf welchem das Videosignal empfangen wurde Folgende Kan le existie ren Kanal 1 2 414 GHz Kanal 2 2 432 GHz Kanal 3 2 450 G
110. e weitere Verbreitung von Funkkameras schliessen als zu Beginn der Arbeit angenommen wurde Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Management Summary Ausblick Nach Abschluss der Arbeit wird der entwickelte Wireless Video Signal Hunter dem Kassensturz fur grossfl chige Testfahrten bergeben Dank der Automatisierung der Video Funksystem Erfassung erm glicht der Prototyp umfangreichere Testfahrten und damit statistisch abgesicherte Aussagen ber die Verbreitung von abh rbaren drahtlosen Video bertragungen Der Algorithmus f r die Bilderkennung l sst sich durch Ber cksichtigung von neuen Bildern bzgl Klas sifizierungsgenauigkeit verbessern Auch eine Optimierung der Leistungsf higkeit w re ein m glicher weiterer Schritt damit die Software auch auf weniger leistungsf higen Notebooks eingesetzt werden kann Da die Software als Prototyp mit Grundfunktionalit ten entwickelt wurde sind noch diverse Erweite rungen des Programms im Bereich Funktionalit t z B Auswertungen oder bei der Benutzungs freundlichkeit denkbar Durch den Einsatz von weiteren Videoempf ngern kann das Hunting System auch f r die Detektion von digitalem oder in anderen Frequenzb ndern z B 5 8 GHz Band bertra genem Videofunk verwendet werden Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 9 166 Hunting Wireless Video Signals Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis ee
111. e welche einen relativ breiten Frequenzbereich oft von 900 MHz bis 2 7 GHz absuchen und versprechen alle Kameras in diesem Bereich zu finden Dabei werden vermutlich nur analoge Funkkameras gefunden Vorteile Sucht weiten Frequenzbereich ab kompakte Bauweise siehe Abbildung 15 Nachteile Suche dauert zu lange f r Benutzung bei Erfassungsfahrten mit dem Auto schlecht automatisierbar Scanner halt an bei Fund sehr hoher Preis S400 aufw rts schlecht verf gbar Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 3 Video Empfanger Das Absuchen eines weiten Frequenzbereiches scheint auf den ersten Blick als grosser Vorteil Schaut man jedoch genauer hin so dauert das Scanning ungefahr 6 Sekunden was f r einen Einsatz beim Fahren im Auto zu lange ist Genau fur diesen Einsatz soll das System jedoch ent worfen werden Wahrend dieser Zeit werden bei einer Geschwindigkeit von 50 km h bereits ca 80 Meter zur ckgelegt und die Wahrscheinlich keit dass man so einige Kameras verpasst ist gross Beim Absuchen der Frequenzen verpasst man zwingendermassen einige Signale da der Abbildung 15 Mini Wireless Empfangskanal fortlaufend wechselt Am besten wird ein solcher Scan Cam Hunter 64 ner fur Untersuchungen direkt vor Ort eingesetzt oder wenn der Benut zer sich nur langsam bevvegt Bei ersten eigenen VVarvievving Fahrten des Kassensturzes im Jahr 2010 wurde ein sol
112. eachten Zum Thema Empfang von nicht ffentlichen Informationen ist auch im Fernmeldegesetz FMG ein wichtiger Artikel zu finden Die hier pr sentierte Beurteilung ist jedoch weder abschliessend noch rechtlich verbindlich Aus die sem Grund und weil f r eine genaue Rechtsprechung der konkrete Fall genau analysiert werden muss sind die nachfolgenden Aussagen unverbindlich formuliert F r dieses Kapitel wurden zum einen Herr Claudio F h 115 Rechtsanwalt und Dozent f r Daten schutzrecht an der HSR sowie die Hotline des eidgen ssischen Datenschutzbeauftragten konsultiert 116 Situation in Deutschland Vom Datenschutzbeauftragten des Bundeslandes Niedersachsen in Deutschland gibt es rechtliche Beurteilung 117 bzgl des Einsatzes von Funk berwachungskameras Diese entstand wohl im An schluss an den Fernsehbeitrag vom NDR 25 Da sie sich auf das deutsche Gesetz bezieht ist sie nicht relevant f r die Situation in der Schweiz gibt allenfalls Anhaltspunkte Zur rechtlichen Situation der Video berwachung im Privatbereich gibt es beim deutschen Technikportal Digital World einen Arti kel 118 bzgl Datenschutz sowie Pers nlichkeitsrecht Datenschutz Das DSG ist relevant sobald auf den von einer Kamera aufgenommenen Bildern Personen direkt zu erkennen sind oder aber aufgrund des Bildmaterials bestimmt werden k nnen Ob die Bilder abge speichert werden oder nicht spielt hierbei keine Rolle Alle Verarbeitungen dieser Bilder
113. eben den Bildsequenzen auch die Aufzeichnung von nicht ffentlichen Gespr chen erm glicht so wird m glicherweise der Straftatbestand des unbefug ten Aufnehmens von Gespr chen erf llt Art 179bis StGB Gem ss Bundesgerichtsentscheid vom Marz 1992 BGE 118 IV 67 S 71 gelten jedoch Gespr che grunds tzlich als ffentlich und d rfen somit aufgezeichnet werden wenn f r deren bermittlung frei zug ngliche Frequenzen genutzt werden welche mit blichen Empf ngern empfangen werden k nnen Mit der Aufzeichnungssoftware dieser Arbeit k nnen nur Bildsequenzen aufgezeichnet werden Wird der Empf nger jedoch direkt genutzt und auf nur einen Kanal eingestellt oder ein anderer Empf nger genutzt so k nnen auch Audiosignale aufgezeichnet werden wenn die Kamera ber ein Mikrofon verf gt Da Sendeger te jedoch das frei zug ngliche 2 4 GHz ISM Band nutzen gelten die Gespr che in der Regel als ffentlich und Art 179bis des StGB trifft nicht zu Wenn jedoch eine Person jemanden besucht der eine Kamera installiert hat mit Ton bertragung so weiss die Person unter Umst nden gar nichts von dieser Installation Wenn der Besuch nicht dar ber informiert wird so f llt das Gespr ch grunds tzlich unter Art 179bis StGB Unter diesen Umst nden k nnte sich auch der Betreiber der Anlage selber strafbar machen wenn er den Besuch nicht ber die berwachung informiert Art 179 StGB Fernmeldegesetz Gem ss Fernmeldegesetz k nnte jedoch
114. edigenden Ergebnissen f hren Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung 4 5 3 Audiosignal Bei den Vorabklarungen wurde in einem Artikel Uber personliche Warviewing Erfahrungen 93 der Hinweis gefunden dass oft vor dem Empfang eines Videosignals bereits Audio empfangen werden konnte Es wurde geschildert dass das Ausbleiben des Audiorauschens des Empfangsgerats ein gutes Anzeichen daf r sei dass bald darauf ein Videosignal empfangen werde Bei eigenen Tests mit Kameras welche Uber ein Mikrofon verf gten war jedoch jeweils ein Videobild sichtbar vor dem Empfang des Audiokanals bzw vor dem Ende des Audiorauschens am Empfangsge rat Der eingesetzte Videoempfanger kann zwar vier Videokanale gleichzeitig empfangen jedoch nur einen Audiokanal aufs Mal Man m sste also um alle Kan le abzudecken mit vier Empf ngern unter wegs sein was nicht gerade komfortabel ist Aus diesem Grund wurde auf das Einbeziehen des Audi osignals f r die Detektion von drahtlosen Videolinks nicht weiter verfolgt 4 6 Beurteilung Die mit diesem Algorithmus erreichte Genauigkeit von ber 98 kann als zufriedenstellend betrach tet werden Eigene Testfahrten haben bewiesen dass Videosignale damit zuverl ssig erkannt werden und die Fehldetektionsrate in einem angemessenen Rahmen liegen Eine weitere Erh hung der Ge nauigkeit k nnte mit dem Hinzuf gen weiterer Testbilder erreich
115. ein Histogramm wie untenstehend dargestellt Wie im Beispielbild zu sehen ist wird das Bild spaltenweise von links nach rechts analysiert EH Ae Abbildung 17 Beispielbild f r Demonstration der horizontalen Intensit ts Statistik 72 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 43 166 Kapitel 4 Bilderkennung Anhand der nachfolgenden Grafiken wird aufgezeigt wie sich das Histogramm der horizontalen In tensit t zwischen den beiden Bildklassen unterscheidet Links sind jeweils die Ausgangsbilder zu se hen und rechts die zugeh rigen Histogramme sil Abbildung 18 Rauschbild 1 Abbildung 19 Horizontale Intensitat des Rauschbild 1 Standardabvveichung relativ 7 2 Standardabweichung absolut 1648 Q Abbildung 20 Rauschbild 2 Abbildung 21 Horizontale Intensit t des Rauschbild 2 Standardabweichung relativ 2 9 Standardabweichung absolut 1213 Abbildung 22 Videobild Abbildung 23 Horizontale Intensitat des Videobilds Standardabweichung relativ 16 0 Standardabweichung absolut 5581 Da sich Histogramme schlecht vergleichen lassen wurde jeweils die Standardabweichung der Haufig keiten berechnet Wie gut zu erkennen ist ist im Rauschbild die Haufigkeit Uber alle Helligkeitswerte aufgrund der zufalligen Verteilung der Pixelintensitaten konstant hoch Dies hat eine tiefe Stan dardabweichung unter 10 zur Folge hat Beim Vi
116. ein grosses Kamerasymbol auf die Video berwachung im Innern hin Dass jedoch auch ein Teil der Fussgangerzone mitgefilmt ist st sst sich mit dem Punkt Verh ltnism ssigkeit des DSG Dieser schreibt vor dass nur die f r den Zweck absolut n tigen Bil der aufgezeichnet werden d rfen Da es dem Besitzer in erster Linie um die Abschreckung vor Dieb stahl geht d rfte die Fussg ngerzone nicht im Blickfeld der Kamera sein Problematisch ist dabei auch dass ein Kunde oder ein Passant nicht damit rechnet bereits vor dem Gesch fts gefilmt zu wer den sondern erst beim Betreten des Verkaufsraumes Wie viel Details von Passanten ausserhalb des Ladens jedoch auf den abgefangenen Bildern tats chlich erkannt werden k nnen und ob diese f r eine Erkennung der Person ausreichen m sste genauer untersucht werden Beurteilung Dass beim Einsatz einer berwachungskamera ein Hinweisschild n tig ist scheint bekannt zu sein Beide Gesch fte hatten dies montiert auch wenn bei einem der Hinweis nicht direkt ersichtlich war Die anderen datenschutzrechtlichen Punkte wie im Kapitel 7 Rechtliche Aspekte behandelt wurden jedoch nicht beachtet Wie in jenem Kapitel ausgef hrt verletzt der Einsatz der abh rbaren Funkka meras die Punkte Datensicherheit und Zweckbindung Dass die Video bertragung einfach angezapft werden kann schien beide Parteien nicht gross zu st ren Wenn Kunden jedoch den Aufnahmebe reich einer gut gekennzeichneten Kamera betrete
117. eine Fahrt in den untenstehenden Tabellen auszuwahlen kann auf das entsprechende Objekt in der Karte geklickt werden und die Auswahl erfolgt in den Ta bellen Damit die Karte auch fur eine Nutzung ohne aktive Internetverbindung zu Verfugung steht wird ein Vorladen der Karte angeboten Uber das Menu Datei gt Karte vorladen kann ein zuvor mittels der ALT Taste und zugleich mit der rechten Maustaste ausgewahlten Karten Bereich vorgeladen werden Dabei werden alle m glichen Zoom Stufen f r den ausgew hlten Bereich aus dem Internet in einen lokalen Karten Zwischenspeicher heruntergeladen Dabei ist zu beachten dass je nach Grosse des gevvahlten Ausschnitts eine sehr grosse Datenmenge heruntergeladen werden muss In der Karten ansicht mussten fur die ganze Schweiz fur alle Zoomstufen ca 5GB heruntergeladen werden was relativ lange dauert da viele Objekte angefragt werden m ssen Damit bei vielen Videosignalen und Fahrten nicht die Ubersicht verloren wird k nnen Filter gesetzt werden siehe Kapitel 9 6 2 6 Fahrtstrecke anzeigen Die Fahrtstrecken der Fahrten werden auf der Karte mittels einer blauen Linie eingezeichnet Aktuelle Position zentrie Bei einem verfugbaren GPS Signal wird die Karte fortlaufend anhand ren dessen Position zentriert Dies ist besonders wahrend einer Erfas sungsfahrt n tzlich Sobald die Karte einmal manuell mittels der lin ken Maustaste verschoben wird wird diese Funktion deaktiviert In Kart
118. eitet zwar auch im 2 4 GHz Band aufgrund eines sehr schnellen Frequenz Hopping d rften diese Ubertragungen den Bildempfang nicht st ren Abbildung 120 Bild ohne Abbildung 119 Bild mit WLAN Scanning WLAN Scanning Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 141 166 Kapitel 9 Anhang 9 8 Literatur Recherche In diesem Kapitel wird kurz aufgezeigt mit welchen Stichworten die Informationsrecherche durchge fuhrt wurde und welche Suchmaschinen genutzt wurden 9 8 1 Bisherige Berichte Bei der Suche nach bisherigen Warviewing Aktivitaten und Erfahrungsberichten wurde im Internet nach den folgenden Stichvv rtern gesucht Die Resultate sind im Kapitel 1 Einleitung tabellarisch zusammengefasst Wwarviewing war viewing VVarspying war spying vvarvvatching war watching camera hunting camera 2 4 GHz wireless surveillance camera detector Camera scanning funk bervvachungskamera funk berwachung kamera funk kamera abh ren Recherchiert wurde primar mit Google aber auch die Datenbanken von IEEE und ACM wurden nach allfalligen Publikationen zu diesem Thema durchsucht 9 8 2 Rechtliche Situation in der Schweiz Fur das Kapitel 7 Rechtliche Aspekte wurde eine grobe Internetrecherche bzgl bisheriger Rechtsur teile oder rechtlichen Einschatzungen zum Thema Warviewing in der Schweiz durchgef hrt Es wur den die folgenden Stichworte verwendet
119. en Intensitat da er das Bild Zeile fur Zeile analysiert Es treten dadurch im Histogramm hnliche Schwankungen auf wie bei einem Videobild Abbildung 31 Bild mit langeren Reihen von hellen Pixeln in den Zeilen Wie die horizontalen Streifen entstehen wurde nicht weiter verfolgt Es liegt jedoch die Vermutung nahe dass die Bilder von den Funkkameras wie bei einem analogen Videosignal Zeile f r Zeile ber tragen werden Wird nun die Funkubertragung gestort so breitet sich die Storung Uber mehrere Pixel einer Zeile aus Die analoge Funkubertragung der Bilder muss standardisiert sein da die verschiede nen Kameras untereinander kompatibel sind siehe Kapitel 2 5 Kompatibilit t Nach einem solchen Standard wurde nicht speziell gesucht jedoch wurden bei der sonstigen Recherche zu den Funkka meras wurden auch keine Angaben dazu gefunden Im Algorithmus zur Unterscheidung der Bildklassen kommt die vertikale Intensit t zwar vor aber erst an vierter Stelle im Entscheidungsbaum wogegen die horizontale Intensit t direkt an oberster Stelle steht 4 2 3 Grauwerte Das Grauwert Histogramm zeigt welche Grauwerte wie oft in einem Bild vorkommen Die Idee hinter dieser Betrachtung ist dass in einem Rauschbild die Grauwerte zuf llig verteilt sein d rften und dies auch im Histogramm sichtbar ist Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 47 166 Kapitel 4 Bilderkennung Wie anhand de
120. en eine h here Aussa gekraft fur die Bilderkennung zu zuschreiben Dies aufgrund der Gegebenheit dass diese drei Bild werte auf den Pfaden zu den Blattern liegen welche am meisten Bilder klassifizieren siehe Abbil dung 80 Die restlichen Bildwerte sind f r Feinunterscheidungen zustandig wodurch die hohe Ge nauigkeit des Algorithmus erst erreicht wird Es ist anzunehmen dass der Blauanteil im Algorithmus nicht verwendet wurde weil die blauen Bilder fur das Data Mining in die Bildklasse Rauschbild eingeteilt wurden Es wurde keine separate Bildklas se geschaffen da das Ziel der Bilderkennung die Unterscheidung zwischen Video und Rauschbild ist Ware fur die blauen Bilder eine separate Bildklasse geschaffen worden so hatte das Data Mining versucht auch Unterschiede zwischen blauen und Rauschbildern zu finden Dieser Unterschied inte ressiert jedoch nicht Fur die Klassifizierung blauer Bilder als Rauschbild k nnte die Ecken oder Kan tenerkennung im Algorithmus dienen da blaue Bilder keine Ecken oder Kanten aufweisen Die Beurteilung des vorgestellten Algorithmus ist im Kapitel 4 6 zu finden 4 5 Andere Ansatze Der Vollstandigkeit halber werden in den folgenden Unterkapiteln die anderen Ansatze neben dem Data Mining kurz beschrieben und warum sie nicht weiter verfolgt wurden 4 5 1 Microsoft SQL Analysis Services Der erste Ansatz des Data Mining war der Einsatz der SQL Analysis Services von Microsoft Da alle Bildwerte der Tes
121. en sind SharpMap 101 bei welchem das Vorladen von Kartenmaterial sehr kompliziert ist und DotSpatial 102 welches gar kein Vorladen erm glicht GPS Bibliothek SharperGps Als L sung wurde SharperGps 103 ins Projekt integriert was eine leichte Anpassung von SharpGPS ist 104 Die angepasste Version ben tigt kein WinForm Element mehr um GPS Updates auszulesen Die Library unterst tzt das NMEA 0183 Datenformat 107 Die Suche nach einer guten GPS Bibliothek war berraschenderweise ziemlich aufwendig da es nicht so viele Angebote f r NET gibt wie erwartet GPS Net 105 sah vielversprechend aus und wurde an verschiedenen Orten empfohlen ist jedoch seit 2010 im DotSpatial Framework 102 integriert Lei der ist diese Integration eher schlecht gelungen und sehr verwirrend f r Benutzer da die Struktur Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 5 Software nicht sehr klar ist Um die Einarbeit kurz zu halten wurde SharperGps genutzt welches auch eine Beispielapplikation mitliefert Das Projekt Tma dk GPS 106 wurde gegen Schluss noch entdeckt als ein grosser Teil der Arbeit bereits mit SharperGps umgesetzt war Bildverarbeitungs Framework AForge NET Fur die Berechnung der Bildwerte wurde das Bildverarbeitung Framework AForge NET 71 einge setzt Hierbei handelt es sich um ein Framework fur die Programmiersprache C welches eine Viel zahl von Algorithmen anbietet
122. ensturz Fahrten eingesetzt werden soll und keine weitere Verwendung vor gesehen ist welche gemass Wissensstand zum Zeitpunkt der Aufgabenstellung eine Weiterentwick lung rechtfertigen wurde Wegen diesen Grunden ist die Dokumentation Uber die Software und deren Aufbau minimal gehalten worden Es werden primar die Konzepte erklart und auf Detailerklarungen des Codes oder ein Ob jektmodell wird verzichtet Ein grobes Modell des Softwareaufbaus wird jedoch im Kapitel Architek tur prasentiert Beim Implementierungsumfang lag der Fokus auf der Grundfunktionalitat um Erfas sungsfahrten sinnvoll zu unterst tzen Fur einen ersten Eindruck vom Umfang und von der Umgebung der Software sei auf das nachfolgen de System Diagramm verwiesen Auf die einzeln verwendeten Technologien wird im Kapitel 5 4 ein gegangen Das Benutzerhandbuch ist im Anhang im Kapitel 9 6 zu finden In den Vorabklarungen wurden bereits Punkte wie die Anbindung des Videoempfangers und das Ab greifen von Informationen des GPS Empfangers grob recherchiert Beim Programmieren wurden zuerst die Hauptkomponenten entwickelt welche fur die Hardwareanbindung zustandig sind sowie jener Teil welcher die Bilderkennung umsetzt und die erkannten Videobilder abspeichert Anschlies send wurden Details des GUI wie das Kartenframework und die Prasentationslogik erarbeitet Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 73 166 74 166 Hunting VVireless Video Signals Kapi
123. er Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 93 166 Kapitel 6 Testfahrten 6 Testfahrten In diesem Kapitel wird auf die selbst durchgef hrten Testfahrten eingegangen 6 1 Testsetup Der schematische Aufbau des Testsetups wurde bereits in der Einleitung dieser Arbeit mit der fol genden Grafik beschrieben Video Antenne weg 2 4 6 2 Funkkameras Videosignale GPS Antenne gt e GPS Empfanger Konverter Notebook 12V gt 230V Videoempf nger Abbildung 94 Aufbau Video Hunting System schematisches Testsetup Um einen besseren Eindruck zu erhalten folgt untenstehend ein Foto des f r die Testfahrten ge nutzten Autos inkl montierten Antennen Die Antenne f r den Videoempf nger verf gt ber einen Saugnapf welcher auch bei 70 km h Fahrtgeschwindigkeit h lt Schneller wurde im Rahmen der Test fahrten nicht gefahren Die GPS Antenne ist magnetisch und h lt so sehr gut auf dem Autodach Antenne Videoempf nger Abbildung 95 Auto mit Antennen f r die Testfahrten Die Testfahrten fanden in Rapperswil und Jona statt Die nachfolgende Karte gibt einen Hinweis da rauf welche Strassen in etwa abgefahren wurden Weiter als das Joner Industriegebiet Buech wurde nicht gefahren Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 94 166 Hunting VVireless Video Signals Kapitel 6 Testfahrten 6 2 Hardvvare GPS Als GPS Empfanger f r die Testfahrten diente
124. er Installation Startmen gt XviD gt Configure Encoder Other Opti ons unten in der Mitte gt Haken bei Display encoding status entfernen und alle Fenster mit Ok verlassen Videoempf nger Damit der Videoempfanger korrekt funktioniert und die richtigen Bilder liefert sind die folgenden Schritte n tig 1 Ger t via USB anschliessen Treiber installieren wobei der Pfad manuell angegeben werden muss und die Sicherheits warnung bzgl des fehlenden Zertifikats ignoriert werden kann Achtung Falls der Videoempfanger sp ter an einem anderen USB Port verwendet wird so m ssen die Treiber eventuell erneut installiert werden und auch die Konfiguration des Video formats NTSC gt PAL siehe Kapitel 9 6 2 8 muss erneut durchgef hrt werden Tool VideoView starten welches mit dem Treiber mitgeliefert wird und in dessen Ordner zu finden ist Im Men punkt Devices f r den Quad Empf nger den Punkt USB2 0 ATV ausw hlen Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 4 Unter dem Men punkt Options gt Video Capture Filter das Videoformat auf PAL BDGHI umschalten Nach Best tigung der neuen Option h ngt das Programm eventuell Als L sung einfach beenden und erneut starten die Einstellung sollte trotzdem bernommen worden sein VideoView f r die Konfiguration des Empf ngers offen lassen Die Ei
125. eras befanden sich in einer Strasse mit vielen klei nen Gesch ften Dies l sst eine ernstzunehmende Verbreitung in der gesamten Schweiz erahnen Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 23 166 Kapitel 2 Video Funksignal 2 Video Funksignal In diesem Kapitel werden die wichtigsten Grundlagen zur Video bertragung mittels Funk dargelegt 2 1 Funksysteme Funksysteme wurden in den letzten Jahren sowohl technisch als auch kommerziell zunehmend zur interessanteren Alternative gegen ber der drahtgebundenen Ubertragung Die weite Verbreitung von Funksystemen hat mit der Einfuhrung von Ultrakurzwellen Rundfunk UKW begonnen und seit her stetig zugenommen Es folgten terrestrisches Fernsehen Mobilfunksysteme Satellitenverbin dungen Funknetzwerke Bluetooth und viele andere Funksysteme Heutzutage sind auch im Heimbe reich immer fter Funksysteme anzutreffen Abbildung 5 zeigt die Funksysteme mit der weitesten Verbreitung im Heimbereich Radio Bluetooth Kurzstreckenfunk Wireless USB Funksysteme Fernsehen Funknetzwerk DECT Telefon Pr BEEN Mobilfunk Abbildung 5 Funksysteme im Heimbereich Bei der Verwendung von Funksystemen ergeben sich im Vergleich zu kabelgebunden Systemen Vor und Nachteile Vorteile keine Kabelgebundenheit Mobilitat keine Kabel mussen verlegt werden gunstiger und schneller installiert Nachteile Personen sin
126. erg ngen welche bereits mehrmals durchgefuhrt wurden halten sie Positionen und Kommentare zu den entdeckten Kameras ffentlich zuganglich auf ihrer Webseite fest Es wurde sogar eine Kamerakarte 28 erstellt 1 2 Einsatzgebiete Video Funksysteme vverden f r ganz unterschiedliche Zvvecke einge setzt Folgend eine Auflistung m glicher Einsatzgebiete Gs Ko Sicherheits bervvachung d P Kassen Gesch ftsbereich Haus Wohnungseingang USVV D im Auto y el Baby Monitor Babycam Video Links USW Abbildung 2 In dieser Arbeit verwendete analoge Funk Am h ufigsten sind Funkkameras bei der Sicherheits berwachung kameras anzutreffen Solche unverschl sselten Kameras werden haupts ch lich im privaten Umfeld sowie auch in kleineren Gesch ften verwendet 29 Der Hauptgrund daf r liegt mit grosser Wahrscheinlichkeit beim Preis Ein einfaches analoges Funkkamera bervvachungsset bestehend aus mindestens einer Funkkamera und einem Empf nger f r den Anschluss an einen Fernseher ist bereits ab 100 SFr erh ltlich 38 Im Gegensatz zu diesem preis werten Angebot steht eine Installation durch professionelle Sicherheits Firmen welche ein Mehrfa ches davon kosten Gr ssere Unternehmen wie Banken Warenh user die Post usw sind sich der Gefahr solcher billigen unverschl sselten Kameras anscheinend bewusst und besitzen auch das n ti Bachelorarbeit FS 2011
127. erkennung Das Ziel des Klassifikators ist ein Videobild zu finden weshalb mit positiv die Einteilung als Vide obild gemeint ist Dabei ist die obenstehende Matrix ein Spezialfall welche nur gilt wenn es nur zwei Klassen zu unterscheiden gibt Da beim Data Mining mit Weka viele verschiedene Klassen m glich sind berechnet Weka bei der Modellvalidierung jeweils nur die true positives TP und die false positives FP pro Klasse siehe Abschnitt Accuracy By Class Abbildung 76 Deshalb wird ab jetzt nur noch TP und FP verwendet Um korrekte Aussagen zum Modell zu erhalten d rfen f r die Validierung nicht dieselben Daten genommen werden welche f r das Training des Modells genutzt wurden Es m ssen neue Daten benutzt werden welche der Algorithmus noch nicht kennt Weka schl gt standardm ssig vor 66 der manuell klassifizierten Datenmenge f r das Trainieren und 34 f r das Validieren des Modells zu verwenden Damit gehen aber 34 der Daten verloren welche f r eine weitere Verbesserung des Modells h tten verwendet werden k nnen falls sie f r das Trainieren eingesetzt w rden Die sogenannte Kreuzvalidierung bietet den Vorteil dass alle Daten f r die Bildung des Modells ver wendet werden k nnen und immer noch zuverl ssig validiert werden kann Zuerst wird das Modell mit 100 der Daten erstellt Falls nun mit einem Teil dieser Daten validiert w rde k me eine tr ge risch hohe Treffergenauigkeit heraus
128. es USA 19 07 2005 Start des Wikipedia Eintrags zu Warviewing A 29 12 2005 Wiener Datenschutzverein quintessenz f ngt Bilder von Funk bervvachungskameras der Polizei ab Die Kameras waren haufig auf umliegende Hauser gerichtet anstatt den zu Uberwachenden Platz Warviewing Fahrten in Wien 15 07 05 2008 Juso Luzern zapft private Videofunkkameras an und ver f CH fentlicht die Bilder auf YouTube Aktion in Hinblick auf die bevorstehende Abstimmung zur Video bervvachung im ffentlichen Raum 19 12 2008 Videobericht zum Empfang von fremden Videobildern mit dem Monitor einer drahtlosen Auto R ckfahrkamera 13 01 2009 1 Videobericht zum Empfang von fremden Videobildern mit dem Monitor einer drahtlosen Auto R ckfahrkamera 05 06 2009 Artikel zur K nstlergruppe bitnik welche Kunst aus Bil CH dern von Uberwachungskameras machen 11 2009 Anleitung zu einem Warviewing Gerat von Green Bay Pro USA fessional Packet Radio GBPPR 04 12 2009 Kameraspaziergange in Berlin durch das Seminar fur ange wandte Sicherheit SaU 22 02 01 2010 Kameraspaziergange in Berlin durch das SaU 28 01 2010 Fernsehbeitrag vom NDR 06 2010 Erste Abklarungen vom Kassensturz fur eigene Warviewing CH Fahrten in der Schweiz 11 06 2010 Kameraspaziergange in Berlin durch das SaU rn 20 09 2010 Fernsehbeitrag vom ZDF WISO Tabelle 1 Bisherige Diskussion von Warviewing in den Medien und im Intern
129. eschriebenen Ger te verwendet siehe Kapitel 3 2 Eingesetzter Empfanger resp Kapitel 2 7 Antenne 6 3 Resultate Manuelle Erfassungsfahrt Zu Beginn der Arbeit wurde mit dem Quad Empfanger eine manuelle Testfahrt durchgef hrt Diese fand ohne Software und ohne GPS Empfanger statt Der Videoempfanger wurde an ein Notebook angeschlossen und die Bilder davon wurden mit dem Programm VirtualDub 57 abgegriffen und dargestellt in Aufnahmemodus wechseln File gt Capture AVI Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 6 Testfahrten Die empfangenen Bilder wurden direkt wahrend der Fahrt von Auge ausgewertet und die Positionen von gefundenen Video bertragungen von Hand notiert Ein Teil der Fahrten erfolgte im Auto am Do 24 03 2011 ein anderer Teil zu Fuss am Do 03 03 2011 wobei ein 12V Akku fur die Speisung des Quad Empfangers verwendet wurde Die Resultate der manuellen Erfassungsfahrten sind in der folgenden Karte ersichtlich Es konnten total 12 Video Funksysteme gefunden werden bei einem Zeitaufwand von ca 5h Nahe bei der Nummer 15 auf der Karte wurden drei Kameras entdeckt welche sehr nahe nebeneinander aufge stellt sind Darum sind die einzelnen Punkte bei der dargestellten Zoomstufe direkt bereinander eingezeichnet KE nau Aspvvald a Frohberg m e eanstrass WS v3 m BD Hinter a ee uchsenberg b Me
130. eser manuellen Bildauswertung liegt in der eher groben zeitlichen Aufl sung des menschlichen Auges Bei einer nachtraglichen genaueren Auswertung des Bildmaterials konnte ein Videosignal entdeckt wer den dass wahrend der Fahrt nicht entdeckt worden war da das Videosignal nur wahrend zehn Bil dern resp einer halben Sekunde zu sehen war Der Mensch ist jedoch besser im visuellen Beurteilen der Bilder als eine Software da dies zu seinen taglichen Aufgaben geh rt und er den Bildern auch direkt eine Bedeutung zuordnen kann Einer Software muss diese Fahigkeit erst beigebracht werden Um die Klassifizierung der Bilder automatisch durchf hren zu k nnen m ssen verschiedene Informa tionen aus den Bildern berechnet vverden VVie sich bei einer ersten Analyse zeigte reichen ein bis zvvei VVerte nicht aus f r eine Klassifikation der Bilder da sich die Bilder stark unterscheiden So gibt es das Rauschen in ganz verschiedenen Auspragungen und die Videobilder variieren ebenfalls je nach aufgenommenem Bereich Beispiele in Kapitel 4 1 Bildklassen Die einzelnen Schritte f r die Bestimmung eines Algorithmus der die Klassifizierung der Bilder durch f hrt sind wie folgt Manuelle Auswahl von m glichen Bildwerten aufgrund von logischen berlegungen und ex perimentieren mit verschiedenen Algorithmen eines Bildverarbeitung Frameworks Berechnung aller Bildwerte ber eine grosse Menge von manuell klassifizierten Testbildern Einsatz von Data M
131. et WARspyLA com 13 Wikipedia 14 Spiegel Onli ne 16 Neue Luzer ner Zeitung 17 Bild de 18 AKTE 09 SAT 1 19 Tages Anzei ger 20 GBPPR Zine Magazine 67 21 taz de 23 Berliner Zei tung 24 NDR 25 taz de 26 ZDF 27 Datum gemass der ersten Erfassung der Webseite auf archive org Angabe eines genauen Pub likationsdatum nicht m glich aufgrund fehlender Angabe auf der Webseite selber 55 Publikationszeitpunkt Winter 2002 2003 Sch tzung genaues Publikationsdatum nicht bekannt Grau Publikationen in den Medien oder auf deren offiziellen Webseiten Ein Artikel in der New York Times im April 2004 gilt als Ausl ser des Warviewing 5 11 Es konnten keine fr heren Hinweise zu diesem Thema gefunden werden Wie in der Tabelle ersichtlich ist gibt es verschiedene Beitr ge auf amerikanischen Webseiten zum Warviewing Die meisten davon sind sehr technisch und beschreiben die Modifikation von Videoempf ngern f r ein automatisches Scan nen der Frequenzen oder um mehr Frequenzen empfangen zu k nnen Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 20 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 1 Einleitung Es ist klar zu erkennen dass primar die technisch versierten Nutzer an diesem Thema interessiert sind so wie dies auch beim Wardriving zuerst der Fall war Festzustellen ist dass das Interesse in den USA nach 2005 stark zur ckging Die im 2005
132. europh sourceforge net image recognition html Neuronales Netz 05 04 2011 http de vvikipedia org vviki Neuronales Netz Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 160 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 Diskussion mit Prof Dr A Steffen an der Zwischenprasentation 04 05 2011 GMap NET Great Maps for Windows Forms amp Presentation 10 06 2011 http greatmaps codeplex com SharpMap Geospatial Application Framework for the CLR 10 06 2011 http sharpmap codeplex com DotSpatial 10 06 2011 http dotspatial codeplex com SharperGps 10 06 2011 http jmaxxz com index php option com_content amp view article amp id 88 3Asharpergps amp cat id 16 3Adownloads amp ltemid 32 SharpGPS 10 06 2011 http sharpgps codeplex com GPS Net 10 06 2011 http gps3 codeplex com GPS NMEA WGS 84 GIS and VB NET 10 06 2011 http www tma dk gps NMEA 0183 Daten 06 05 2011 http vvvvvv kovvoma de gps zusatzerklaerungen NMEA htm AForge NET Framevvork 18 04 2011 http vvvvvv aforgenet com Image Processing Lab 18 04 2011 http www aforgenet com projects iplab OpenCV Framework 18 04 2011 http opencv willowgarage com SQL 2008 Spatial Samples Part 2 of 9 Background on Spatial Types amp Well Known Text WKT 11 06 2011 http b
133. ew hlt werden und anschliessend auf Einstellungen geklickt werden Im folgenden Fenster muss das Videoformat auf PAL BDGHI umgeschaltet werden Properties Image Video Decoder Video Proc Amp Video Sources Composite Video S Video l LAM TY Tuner 7 PAL M f PAL AN NTSC AM Abbildung 116 Einstellung Videoempfdnger GPS COM Port COM Port an welchem der GPS Empfanger hangt In der Regel wird dies in der Bluetooth Software ebenfalls eingestellt Baudrate Baudrate des GPS Empfangers gemass NMEA Standard 107 4800 Videoempfanger Auswahl des Videoempfangers welcher fur die Erfassungsfahrt verwendet wird Einstellungen Empf nger spezifisches Einstellungsfenster wird ge ffnet Speicherort der Videos Speicherort an welchem die w hrend einer Fahrt aufgezeichne Andern ten Videos gespeichert werden Kategorien Bearbeiten Name einer Kategorie ndern wird bei allen Videosignalen sofort aktualisiert L schen Kategorie wird gel scht wobei bei Videosignalen welche diese Kategorie verwenden die Standard Kategorie gesetzt wird Hinzuf gen Kategorie mit dem eingegebenen Namen hinzuf gen Speichern Einstellungen speichern und Fenster schliessen Abbrechen Einstellungen verwerfen und Fenster schliessen Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 9 7 Aufzeichnung der WLAN Daten Nach Abschluss der Vorabklarungen wurde entschieden
134. f die zwei markierten Pa rameter k nnen auf dem Standardwert belassen werden da diese im Rahmen der Bilderken nung nicht zu einem optimaleren Entscheidungsbaum f hren siehe Kapitel 4 3 1 1 Die Auswirkungen bei der Ver nderung der Parameter confidenceFactor und minNumObj wird im Kapitel 4 3 3 untersucht Mit OK alle offenen Dialoge schliessen weka gui GenericObjectEditor weka classifiers trees J48 About Class for generating a pruned or unpruned C4 binarySplits False v debug False e numFolds 3 reducedErrorPruning False savelnstanceData False 1 11 Fertig als Klassifizierer wurde der J48 Algorithmus festgelegt wobei dieser die ersten beiden Spalten nicht beachtet Nun kann das Data Mining mittels Start gestartet werden Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 122 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 9 5 Paper Prototype Der nachfolgende Paper Prototype wurde unter Ber cksichtigung der Use Cases siehe Kapitel 5 3 entvvorfen und diente als Vorlage f r die Erstellung der grafischen Benutzeroberflache Als Gestal tungstool diente Microsoft Office Visio Wireless Video Signal Hunter Datei Hilfe Aufzeichnung 3 l uft m Aktuelle Position in Karte zentrieren Fahrt ID 2 3 ka Datum Zeit 28 04 2011 13 30 28 04 2011 17 00 Videosignal ID 11 20 30 T Kategorie Kasse Aussen ir mi K
135. ficial Neuron Output Abbildung 85 grobe Funktionsweise eines Neurons 94 Durch die Vernetzung solcher Neuronen laufen die Eingabedaten ber mehrere Neuronen und wer den je nach Gewichtung der dortigen einzelnen Eing nge zu einem Resultat zusammengef hrt Zu Beginn sind diese Gewichte zuf llig gew hlt und aus den Eingabedaten wird ein irgendein Resultat berechnet was aber vermutlich zu Beginn nicht mit den Erwartungen bereinstimmt Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 69 166 70 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung Output Layer Hidden layer Abbildung 86 Beispiel fur ein neuronales Netz 94 Um ein sinnvolles Resultat zu erhalten muss das Netzwerk trainiert werden Dazu werden viele Test daten benotigt bei welchen das zu erwartende Ergebnis bereits bekannt ist Nun werden die Ge wichte der einzelnen Neutroneneingange und deren Verbindungen untereinander solange ange passt bis das Ergebnis f r die Eingangsdaten stimmt Dieser Prozess wird auch berwachtes Lernen genannt In diesem Zusammenhang wird auch vom Trainieren des Netzes gesprochen Neuronale Netze sind gut geeignet fur Bilderkennungsaufgaben wie Zeichen oder Gesichtserken nung 94 95 Aus diesem Grund wurde ein erster Test mit dem Tool Neuroph 96 durchgef hrt wobei nach einer Anleitung auf der Webseite vorgegangen wurde 97 Damit Bilder mit einem neuronalen Netz verarbeitet
136. g lt 16 11 Bildklasse Videobild compression ratio jpg png gt 16 11 corners moravec threshold 100 lt 5197 edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 100 white pixels lt 2760 Bildklasse Videobild edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 100 white pixels gt 2760 B corners moravec threshold 100 gt 5197 corners susan lt 2621 Bildklasse Videobild corners susan gt 2621 Verringerung der Fehldetektionsrate Die statistische Genauigkeit des Algorithmus betragt insgesamt 98 35 Die Wahrscheinlichkeit dass ein empfangenes Videobild vom Algorithmus als Rauschbild erkannt wird liegt bei tiefen 0 7 FP Rate der Bildklasse 1 Dies erscheint auf den ersten Blick eine genugend hohe Genauigkeit f r den Algorithmus zu sein Wenn jedoch beachtet wird dass etwa 100 Bilder pro Sekunde bps 24bps x 4 Kan le den Algorithmus durchlaufen werden im Durchschnitt rund 2 Bilder pro Sekunde falsch klas sifiziert bei einer gewichteten FP Rate von 1 8 Ungef hr eines davon w rde f lschlicherweise als Videobild erkannt wird Dies w rde pro Sekunde einer Fehldetektion eines Videosignals gleichkom men Um dieser hohen Fehldetektionsrate entgegenzuwirken m ssen mehrere aufeinanderfolgende Bilder als Videobilder klassifiziert werden um eine Detektion auszul sen Der Schwellwert wurde aktuell auf 5 festgelegt welcher jedoch in der Software ver ndert werden kann Wenn nun wenige
137. gende Kennzahl des Modells Die Kennzahlen der verschiedenen Modelle in Tabelle 8 liegen alle recht nahe auseinander Es wurde das rot markierte Modell ausgew hlt welches mit einem confidenceFactor von 1 x 10 und min NumObi von 15 berechnet wurde Dieses Modell weist mit 98 0701 korrekt klassifizierter Instan zen eine mittlere G te aus verglichen mit den anderen hat jedoch die tiefste FP Rate f r diese Baumgr sse Es stellt somit den besten Kompromiss zwischen Leistungsfahigkeit und Voraussage genauigkeit dar Wie sich herausstellte ist ein confidenceFactor von 1 x 10 f r die Bilderkennung optimal Deshalb wurden weitere Modelle nur noch mit der Variation des Parameters minNumObj erzeugt wobei nur noch Werte um 15 untersucht wurden In der Tabelle 9 sind die Kennzahlen die ser neu erzeugten Modelle aufgelistet Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung korrekt klassifiziert confidenceFactor FP Rate von Baumgrosse Bildklasse 1 1x10 98 1552 96 0 009 21 1x10 98 2361 0 008 21 1x107 98 0985 0 010 21 1x107 98 0701 96 0 010 21 1x107 97 9991 0 010 21 Tabelle 9 Parameter Analyse des J48 Algorithmus fein In Tabelle 9 wurde das rot markierte Modell ausgew hlt welches mit minNumObj von 13 berech net wurde Dieses Modell ist in allen Kennzahlen besser als die anderen in der Tabelle Damit ist die Parame
138. ger beim Beginn einer Fahrt initialisieren Vom Videoempfanger empfangenes Gesamtbild vier Bilder in einem aufgrund mehrerer Ka nale in vier einzelne Bilder aufteilen Elnzelnes Bild mit Bild Nr aktueller GPS Position Datum Uhrzeit Videokanal versehen und in Warteschlange f r den Klassifizierer FrameClassifier einf gen Beim Empfang eines Gesamtbildes wird jeweils die Warteschlangen Lange des Klassifizierers berpr ft Falls diese mehr als 50 Bilder enthalt werden in fixen Intervallen Gesamtbilder vervvorfen Falls die Warteschlange die Lange von 350 Bildern Uberschreitet wird jedes emp fangene Gesamtbild sofort verworfen Damit wird verhindert dass der Klassifizierer Uberlas tet und die ganze Software zu tr ge wird FrameClassifier Die Einteilung der empfangenen Bilder in die Bildklassen Videobild und Rauschbild geschieht im FrameClassifier Haupts chlich wird der in Kapitel 0 beschriebene Algorithmus abgearbeitet und das Bild anschliessend in die richtige Warteschlange eingef gt Die Klassifizierung wurde stark paralleli siert es wird pro Prozessorkern ein Thread mit einem Klassifizierer gestartet Damit kann das System maximal ausgelastet werden da der Algorithmus sehr rechenintensiv ist Folgende Arbeiten erledigt der FrameClassifier im Detail Bild aus Warteschlange nehmen F r die Bestimmung der Bildklasse das Bild durch den Bilderkennungs Algorithmus laufen lassen Bildklasse in Bild vermerken und das
139. gnale Start und Endzeitpunkt sowie Dauer gefahrene Kilometeranzahl Darstellung von GPS Informationen zur aktuellen Position Empfangerstatus aktuelle Position Langen und Breitengrad Geschvvindigkeit M henmeter Anzahl Satelliten Filterung der Videosignale anhand folgender Kriterien Fahrt Nummer Datum Zeitpunkt Videosignal Nummer Kategorie Kanal Weitere Funktionen welche die N tzlichkeit der Software noch steigern w rden sind im Kapitel 5 9 Erweiterungsm glichkeiten aufgef hrt 5 2 System Voraussetzungen Folgende Mindestanforderungen werden an die Gerate gestellt welche f r den Betrieb des VVVSH ben tigt werden Notebook Hardware 1 6 GHz Quadcore 4GBRAM Festplatte 10 GB freier Platz Bluetooth USB Software Windows XP SP3 32 Bit NET Framework 4 0 Windows Installer 4 5 Microsoft SQL Server 2008 R2 Express Windows Media Player 11 XviD Codec GPS Empf nger Unterst tzung des NMEA Datenformat 107 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 76 166 Hunting VVireless Video Signals Kapitel 5 Softvvare Die Mindestanforderungen an die Notebook Hardvvare basieren auf dem f r die Tests zur Verf gung gestanden Notebook siehe auch Kapitel 6 Testfahrten Unterkapitel Hardvvare Die CPU ist f r den VVVSH der vvichtigste Faktor da die Bilderkennung sehr rechenintensiv ist Auch beim vervvendeten 1 6 GHz Quadcore i7 Intel Prozess
140. gungen aufge zeichnet welche anschliessend in die einzelnen Bilder aufgesplittet wurden Von total rund 170 000 aufgezeichneten Bildern wurden ca 7000 manuell per Auge klassifiziert spricht als Rauschbild Klas se 0 oder Videobild Klasse 1 eingestuft Nachfolgend werden die beiden Bildklassen anhand von Beispielbildern pr sentiert damit man sich einen besseren Eindruck verschaffen kann Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung Klasse 1 Rauschbild oder blaues Bild Es ist gut zu erkennen dass das Rauschen in verschiedenen Auspragungen empfangen wird Je nach St rung des Funksignals k nnen sich spezielle Muster oder Strukturen in den Rauschbildern ergeben vvomit die Bilder f r den Algorithmus schwieriger als Rauschbilder zu erkennen sind Die Vermeidung von Falscherkennungen ist bei dieser Aufgabe sehr wichtig da der Benutzer des Systems sonst mit falschen Videosignal Detektionen Uberflutet wird und die tatsachlichen Funde in der Menge unter gehen Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 39 166 40 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung Klasse 2 Videobild l uf wll e i ES Be gt _ r y Ill mil Dass sich die Videobilder sehr stark untersc
141. h verkauft werden Die interne Verwendung der Daten kann von Aussenstehenden nicht beurteilt werden Bei den ana logen Funkkameras findet jedoch eine unerlaubte Weitergabe der Bilder an Fremde statt es besteht kein Rechtfertigungsgrund dies meistens wohl unwissend Aufbewahrungszeit Prinzipiell m ssen die Aufnahmen innert kurzester Zeit gel scht werden wenn keine Ereignisse ent deckt wurden Im Normalfall werden Beschadigungen oder Personenverletzungen schnell festgestellt und eine Frist von 24h gen gt In privaten R umen oder wenn bei der berwachung datenschutz freundliche Technologien wie Privatsph renfilter in Verbindung mit verschl sselter Speicherung verwendet werden d rfen die Daten l nger aufbewahrt werden Bei einer Ferienabwesenheit d rfen Aufnahmen beispielsweise l nger aufbewahrt werden sie m ssen jedoch nach R ckkehr des Ver antwortlichen m glichst bald gel scht werden Ob die Kamerabilder tats chlich aufgezeichnet werden und wie lange diese gespeichert werden kann von Aussenstehenden wiederum nicht beurteilt werden Findet die Aufzeichnung analog statt ist jedoch zu vermuten dass die Aufnahmen nicht sehr lange aufbewahrt werden da dazu viele Spei chermedien n tig sind und eine Archivierung f r Private nicht in Frage kommt Bei der digitalen Spei cherung ist eine Aufbewahrung jedoch sehr einfach und verf hrerisch Viele Punkte des DSG bzgl Video berwachung k nnen f r Aussenstehende gar nicht beur
142. hael Neumann 162 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 http www pcresource co th html product grandtech 20product Grand 20RF 20Grabbe r 20USB htm Funkkamera Set G Art Nr 2 4 GHZ_KIT_RC431A 06 04 2011 http sebson media de Kamerasysteme Funkkamerasysteme Funkkamera Set G 202 html GigaAir 4561 Baby Monitor 06 04 2011 http tranwo en makepolo com productshow 4686050 html Kabellose Verbindung PC und Stereonlage TV 06 04 2011 http forum chip de heimkino hifi kabellose verbindung pc stereonlage tv 65 7389 html Drahtloses bervvachungskamera Set 06 04 2011 http download2 medion com downloads anleitungen bda81224de pdf Funkkamera Set F Art Nr 2 4 GHZ_KIT_W388U1 06 04 2011 http sebson media de Kamerasysteme Funkkamerasysteme Funkkamera Set F 201 html Telefongesprach mit Herrn Diethelm Firma redics 055 440 46 61 06 04 2011 10 50 www redics ch BAS Bild Austastung Synchronisation 06 04 2011 http www itwissen info definition lexikon Bild Austastung Synchronisation BAS image blank synchronisation html Fernsehsignal 06 04 2011 http de vvikipedia org vviki Fernsehsignal Videosignale 06 04 2011 http azubi vision tools com media Dokumente Videosignale Videosignale htm Memory Leak vvhile multvideo record avi using vvmv3 codec 15 06 2011 http code g
143. heiden ist offensichtlich da unterschiedliche Bereiche von den Kameras aufgezeichnet werden Je nach Qualit t des Funksignals sind die Videobilder jedoch stark verrauscht k nnen aber von Auge doch noch klar als Videobild erkannt werden Wenn solche verrauschten Bilder vom Algorithmus als Rauschbilder erkannt werden ist dies weniger tragisch als umgekehrt wenn Videobilder als Rauschbilder erkannt werden Dies aufgrund dessen da von einer Videoquelle oft mehrere Bilder aufgezeichnet werden k nnen und es nicht tragisch ist wenn einzel ne davon verworfen werden Im schlimmsten Fall werden nur Videosignale mit sehr schlechtem Emp fang g nzlich verworfen jedoch nicht jene mit gutem Empfang Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 41 166 Kapitel 4 Bilderkennung 4 2 Bildwerte In diesem Kapitel geht es um die verschiedenen Werte welche fur die Klassifizierung der Bilder durch den Algorithmus berechnet werden Bildwerte Dabei wird anhand von Beispielbildern aufgezeigt inwiefern diese Werte fur eine Unterscheidung der beiden Bildklassen relevant sind Fur die Berech nung der Bildwerte wurden keine eigenen Algorithmen entwickelt sondern bereits verf gbaren Al gorithmen des Bildverarbeitungs Frameworks AForge NET 71 verwendet Details zum Framework und Uberlegungen zu dessen Auswahl werden im Kapitel 5 4 Technologieauswahl beschrieben Die folgenden manuell ausgew hlten Bildwer
144. http www edoeb admin ch themen 00794 00800 00911 00916 index html lang de Ein berwiegendes Interesse des Arbeitgebers f llt unter anderem in Betracht wenn er Personendaten eines Bewerbers bearbeitet um dessen Eignung f r eine Arbeitsstelle zu berpr fen z B Einholen einer Auskunft von einer im Lebenslauf genannten Referenz Art 328b OR Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 103 166 104 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 7 Rechtliche Aspekte 7 2 Abfangen der Bilder Das Aufzeichnen der Funksignale der Kameras durch Aussenstehende wird in diesem Kapitel aus rechtlicher Sicht beurteilt Es kann nicht kontrolliert bzw festgestellt werden ob jemand die Signale versteckt aufzeichnet da diese ja per Funk bis zu 100m weit Ubertragen werden Fur eine Verwen dung der Resultate einer Kamera Erfassungsfahrt ist der rechtliche Kontext jedoch relevant Bei rechtlichen Fragen in dieser Hinsicht half Herr Claudio Fah 115 weiter Hackerstraftatbestand Der sogenannte Hackerstraftatbestand Unbefugtes Eindringen in ein Datenverarbeitungssystem Art 143bis StGB d rfte nicht erf llt sein da die Funkkameras nicht besonders gegen unbefugten Zugriff gesichert sind Die Bild bertragung erfolgt unverschl sselt und zudem im frei zuganglichen 2 4 GHz ISM Band Die ben tigen Videoempfanger sind frei im Handel erhaltlich Aufzeichnung von Gesprachen Wenn die Aufzeichnung der Kamerasignale n
145. ich ab SFr 350 39 Tabelle 2 Vorteile und Nachteile analoger und digitaler Video Funksysteme Die gerne als abh rsicher angepriesenen digitalen Video Funksysteme 39 sind in Tat und Wahrheit nur wenig sicherer als analoge Systeme W hrend analoge Systeme das Signal auf einer Frequenz aussenden wechseln digitale die bertragungsfrequenz in einem vorbestimmten Muster was Fre quenz Hopping genannt wird Diese Technik macht die bertragung st rungsresistenter und verteilt die Sendeleistung ber das ganze Band Das Frequenz Hopping ist der einzige Abh rschutz bei den gesichteten Systemen Sobald das Frequenz Muster jedoch bekannt ist k nnen auch digitale Video Funksysteme abgeh rt werden Diese technische Massnahme bietet also keine starke Sicherheit es handelt sich lediglich um security by obscurity engl Sicherheit durch Unklarheit 40 Der Grund f r den besseren Verkauf von analogen Systemen d rfte beim Preis liegen Viele Kunden sind sich sehr wahrscheinlich nicht bewusst dass eine solche Video bertragung einfach abgeh rt werden kann Alle untersuchten analogen Systeme setzen die Frequenz Modulation FM ein Durch den bei FM bedingten Schwellwerteeffekt wird meistens nur das Signal von einer Quelle empfangen das jeweils st rkere und es kommt zu keiner Durchmischung Dieser Effekt hilft dem Hunting System verschie dene Videosignal Quellen auseinander halten zu k nnen 41 Das entwickelte Hunting System beschr
146. ichtigsten Use Cases Dabei ist jeweils der Benutzer der Aktor Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 5 Software Interaktive Aufzeichnung durchf hren VV hrend der Aufzeichnung beobachtet der Benutzer das System und sieht direkt die gefundenen Videosignale Weiterhin kann er direkt Eingaben zu den Detektionen machen und k nnte auf allfalli ge Systemfehler reagieren Umfasst folgende Unter Use Cases Konfiguration pr fen Aufzeichnung starten Ergebnisse anschauen und kommentieren optional Aufzeichnung stoppen Unbeaufsichtigte Aufzeichnung durchf hren Das System wird unbeaufsichtigt betrieben d h die Informationen werden erst nach der Fahrt ange schaut Als Beispiel w re die Mitgabe des Hunting System an einen Taxifahrer denkbar welcher es unbeaufsichtigt auf dem R cksitz laufen l sst W hrend der Fahrt findet also keine Interaktion statt Dieser Use Case unterscheidet sich vor allem in den Stabilit tsanforderungen an das System von der interaktiven Software da hier der Status des Systems nicht beobachtet wird und allf llige Probleme nicht direkt behoben werden k nnen Konfiguration pr fen Es wird gepr ft ob der richtige Videoempfanger sowie die richtigen Optionen f r den Zugriff auf das GPS Ger t konfiguriert sind Weiterhin wird gepr ft ob die beiden Empf nger auch Daten liefern Ergebnisse anschauen und kommentieren w hrend oder na
147. ichung relativ gerundet auf 1 Stelle Standardabvveichung absolut gerundet auf Ganzzahl Standardabvveichung relativ Standardabweichung geteilt durch Mittelwert Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 42 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung Umvvandlung in Graustufenbild Bei der Berechnung einiger Bildwerte wird das Ausgangsbild zuerst in ein Graustufenbild umgevvan delt Die Umwandlung ist n tig da die entsprechenden Algorithmen entvveder ein Graustufenbild als Eingabe verlangen oder weil die Berechnung auf einem Graustufenbild schneller und einfacher ist als wenn noch alle Farbinformationen vorhanden waren Folgende Bildwerte verwenden ein Graustu fenbild Horizontale Intensit t Vertikale Intensit t Eckenerkennung Grauwerte Kantenerkennung Bei den anderen Bildwerten wird direkt mit dem Farbbild gerechnet F r die Umwandlung des Bildes wird der Algorithmus BT709 68 des AForge NET Bildverarbeitung Frameworks 71 genutzt 4 2 1 Horizontale Intensitats Statistik Die HorizontallntensityStatistics Klasse 72 von AForge NET berechnet die horizontale Verteilung der Pixelintensitaten eines Bilds Diese Informationen k nnen genutzt werden f r die Lokalisierung von Objekten Da Objekte nur in Videobildern vorkommen und nicht im Rauschen stellt diese Be rechnung eine gute Entscheidungsgrundlage fur die Bildklassifizierung dar Die Ausgabe des Algorithmus ist
148. ideosequenz dem Videosignal zugeordnet wird Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 89 166 90 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 5 Software Audiofeedback Damit eine neue Videosignal Detektion einfacher wahrgenommen wird ware ein akustischer Alarm denkbar wie dies teilweise auch bei Software fur Wardriving angeboten wird Ideal ware dabei die Unterscheidung zwischen dem Erkennen des Videosignals und dem Zeitpunkt wann der Empfangs bereich verlassen wird Bildqualitat Eine weitere sehr aufwendig umzusetzende neue Funktion ware die Beurteilung der Videobilder ge mass Bildqualitat Diese Idee und die dazu n tigen Schritte wurden bereits im Kapitel 4 1 Bildklassen angeschnitten Je nach Bildqualitat k nnten auch die Videosignal Marker auf der Karte farblich angepasst werden und auch beim Audiofeedback waren Unterschiede denkbar Filterung der Resultate Neue Filterm glichkeiten k nnten wie folgt umgesetzt werden anhand der Bildqualit t anhand des aktuell sichtbaren Kartenausschnitts geografisch anhand von einer Position und einem Radius Statistik Ein Statistik Panel zur Anzeige von Zahlen zu den Erfassungsfahrten war eigentlich im Rahmen der Arbeit vorgesehen zur Umsetzung aber die Implementierung war komplizierter als erwartet und wurde darum fallengelassen Denkbar w ren Zahlen zu erkannten Videosignalen oder Kameras pro Zeit oder pro gefahrenen Kilometer um die Resultate im
149. ie Daten im GPX Format abgelegt werden Es handelt sich dabei um ein XML Format f r welches einige Parser verf gbar sind wie eine Google Suche zeigte F r eine kurze Bedienungsanleitung ist der entspre chende Abschnitt weiter unten zu beachten Direkt mit dem inSSIDer ist eine Konvertierung des GPX in das KML Format m glich Men File gt Convert GPX to KML Die KML Datei kann z B in Google Earth importiert werden f r die Darstellung der WLAN Positionen auf einer Karte Die aktuell verf gbare Version des inSSIDer 2 0 7 0126 speichert die Erfassungszeit der jeweiligen WLANs nur wenn ein GPS Empf nger angeschlossen ist und aktiviert wurde w hrend des Scannens Ein neue inoffizielle Version 2 0 7 0203 GpxTimeFix wurde jedoch im dortigen Forum bereitgestellt welche die Systemzeit nimmt wenn kein GPS Empf nger genutzt wird 140 Beide Versionen der Software sind auf der CD abgelegt Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 137 166 138 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang Frequenzbander lm Gegensatz zum Hunting System soll beim WLAN Scanning auch das 5 8 GHz Band ber cksichtigt werden da der neue N Standard sowie die altere A Variante dieses Band nutzen Da die Technologie WLAN immer haufiger genutzt wird und dies primar im 2 4 GHz Band durften einige AccessPoints in 5 8 GHz Band betrieben werden um die St rungen im 2 4 GHz Band zu vermeiden WLAN Adapter und Anten
150. ienberg we gg E Z ee a if A Hi Meienberg Bildau Rapperswil Jona 4 PO ER e Gallersiras Porthof 4 Eichfeld N m Te j el h Oberseestrasse NL Gr enfeld ach x MH bh Blaubrunnen d Hessenhof lt Abbildung 97 Ergebnisse von manuellen Testfahrten Es konnten folgende Typen von Video bertragungen entdeckt werden Beschreibung Anzahl berwachungskamera 10 MHaus VVohnungseingang 5 Laden allgemein 3 Laden Kassenbereich 2 TV bertragung 2 Tabelle 16 Liste der manuell entdeckten Video bertragungen Die Bilder dieser Video bertragungen sowie deren genaue Position werden aus datenschutzrecht lichen Gr nden weggelassen Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 95 166 96 166 Hunting VVireless Video Signals Kapitel 6 Testfahrten Erfassungsfahrt mit dem Video Hunting System Bei Testfahrten mit dem VVVSH Aufbau siehe Kapitel 6 1 konnten sechs der zuvor entdeckten draht losen Video bertragungen ebenfalls erkannt vverden f r Details siehe Tabelle 17 sovvie Abbildung 98 Die restlichen sechs Video Funksysteme vvaren auch beim Betrachten der empfangenen Bilder von Auge nicht ersichtlich Es ist zu vermuten dass diese entvveder nicht permanent im Betrieb sind oder aber entfernt vvurden Wireless Video Signal Hunter Datei Hilfe Rapperswil Jona Kein Videoempfang Um ein Video zu sehe
151. ieren welche ber eine h here Aussage kraft verf gen als die verwendeten Eine M glichkeit welche von Prof Dr A Steffen vorge schlagen wurde 99 w re die Analyse der horizontalen Streifen in einem Rauschbild In Rauschbildern ist eine Streifenbildung zu beobachten welche eventuell f r die Klassifikation eines Rauschbildes verwendet werden k nnte siehe dazu auch Kapitel 4 2 2 Vertikale Inten sit ts Statistik Interframe Analyse Eine Bildanalyse ber mehrere aufeinanderfolgende Bilder hinweg k nnte unter Umst nden eine bessere Detektion von Videosignalen erm glichen Die hnlichkeit von aufeinanderfol genden Videobildern ist in der Regel sehr hoch im Gegensatz zu den grossen Unterschieden von Rauschbildern untereinander jeweils zuf llige Pixelverteilung beim Rauschen Da im Rahmen dieser Arbeit nur ein Prototyp erstellt werden soll gen gt der entwickelte Algorith mus Die nicht optimale Geschwindigkeit wird pragmatisch durch leistungsf higere Hardware wett gemacht Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 5 Software 5 Software Die Software Wireless Video Signal Hunter WVSH wurde im Rahmen der Arbeit als Prototyp ent wickelt da die Vorabklarungen und die Arbeiten fur die Bilderkennung bereits einen grossen Teil der Zeit ben tigten Ein weiterer Grund f r die Entwicklung als Prototyp war dass die Software offiziell nur im Rahmen der Kass
152. ification ausw hlen Damit wird versucht dieses Attribut aus den restlichen Daten vorauszusagen Mum chann D m AFA BITIRA HARISA Num horizontal intensity standard derivation absc Num horizontal intensity standard derivation relat Num vertical intensity mean Num vertical intensity standard derivation absolu Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 120 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 5 Rechts oben auf Choose klicken und anschliessend unter weka gt classifiers gt meta den Eintrag FilteredClassfier ausw hlen Dies ist kein eigentlicher Klassifizierer erlaubt jedoch gewisse Spalten herauszufiltern ee 0007 Preprocess Classify Cluster Associate Select attribui Classifier lazy E meta Ei AdditiveRegression AttributeSelectedClassifter Bagging CVParameterSelection Dagging See n FilteredClassifier Grading GridSearch D H 6 Rechts neben Choose in das Textfeld klicken womit sich der Einstellungsdialog von teredClassifer ffnet In diesem Dialog auf das untere Choose bei filter klicken b t Hehe gd GenericObyectFditor weka dassifters meta FilteredClassifter About Class for running an arbitrary classifier on data that has been passed through an arbitrary filter dassifier Choose 48 C 0 25 M 2 debug
153. ignals 45 166 Kapitel 4 Bilderkennung Anhand der nachfolgenden Grafiken wird aufgezeigt wie sich das Histogramm der horizontalen In tensit t zwischen den beiden Bildklassen unterscheidet Links sind jeweils die Ausgangsbilder zu se hen und rechts die zugeh rigen Histogramme e Te r Abbildung 25 Rauschbild 1 Abbildung 26 Vertikale Intensit t des Rauschbild 1 Standardabweichung relativ 27 1 Standardabweichung absolut 8441 Q Abbildung 27 Rauschbild 2 Abbildung 28 Vertikale Intensit t des Rauschbild 2 Standardabweichung relativ 7 9 Standardabweichung absolut 4537 Abbildung 29 Videobild Abbildung 30 Vertikale Intensitat des Videobilds Standardabweichung relativ 20 7 Standardabweichung absolut 9813 Die Auswertung der Histogramme der vertikalen Intensitat erfolgt analog wie bei der horizontalen Intensitat siehe vorangehendes Kapitel Anhand der obenstehenden Grafiken kann erkannt werden dass das Histogramm der vertikalen In tensitat prinzipiell weniger aussagekraftig ist als jenes der horizontalen Intensitat Bei einer genaue ren Betrachtung der Ausgangsbilder stellt sich heraus dass im Rauschbild ab und zu in einer Zeile eine langere Reihe von Pixeln mit derselben Intensitat auftritt siehe Abbildung 31 Dies beeinflusst Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 46 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung den Algorithmus der vertikal
154. ildung 80 Modell nach Optimierung Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 66 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung 4 4 Algorithmus lm Kapitel 4 3 3 vvurde mittels Data Mining ein Modell erzeugt vvelches die automatische Bildklassifi zierung anhand von Bildwerten erlaubt Dieses Modell wird im Folgenden als Algorithmus bezeich net welcher pro empfangenes Bild durchlaufen wird Der Algorithmus besteht aus einem Entschei dungsbaum und sieht folgendermassen aus horizontal intensity standard derivation absolut lt 1956 218688 edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 50 white pixels lt 11582 gray standard derivation absolut lt 1154 18167 vertical intensity standard derivation absolut lt 27812 10159 Bildklasse Videobild vertical intensity standard derivation absolut gt 27812 10159 Bildklasse Rauschbild gray standard derivation absolut gt 1154 18167 corners moravec threshold 200 lt 3770 corners moravec threshold 200 gt 3770 edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 50 blobs count lt 365 Bildklasse Videobild edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 50 blobs count gt 365 B edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 50 white pixels gt 11582 Bildklasse Rauschbilc horizontal intensity standard derivation absolut gt 1956 218688 compression ratio jog pn
155. in fuhrte nur schon die Ungenauigkeit des GPS Signals w hrend des Stillstandes zu einem Springen des Positionspunktes und damit zu kleinen Uberschneidungen in der aufgezeichneten Strecke Eine Strecke mit Uberlappungen kann jedoch durch einen Multilinestring abgebildet werden wobei die einzelnen Teilstrecken separat abgespeichert werden siehe Abbildung 91 Die Unterdatentypen von SQL Geometry verf gen zwar Uber eine GE Methode zum Validieren und allf lligen Anpassen der Positions und g ltiger Multilinestring 111 daten dadurch wurde jedoch ein Linestring in einen Multili nestring umgewandelt Wie bereits erwahnt enthalt ein Multilinestring verschiedene Teilstrecken Dies fuhrt jedoch zu Schwierigkeiten bei der Darstellung der gefahrenen Route auf der Karte Denn dem Kartenframework mussen die einzuzeichnenden Punkte hintereinander angegeben werden Damit die Darstellung korrekt ware m ssten die einzelnen Teilstrecken in der richtigen Reihenfolge ausgewertet bzw teilweise sogar weiter unterteilt werden siehe Abbildung 91 damit es in der dar gestellten Route nicht zu seltsamen Sprungen kommt Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 83 166 84 166 Hunting VVireless Video Signals Kapitel 5 Softvvare Aufgrund dieser Verkomplizierung vvurde entschieden bei der Route auf die SQL Geodatentypen zu verzichten und stattdessen eine Liste von Punkten des Kartenframevvorks zu nutzen Diese vvird f r
156. in zu halten Diese Analyse beschr nkt sich gem ss Diskussion mit dem Betreuer auf die wichtigsten Risiken und wurde am Anfang der Arbeit erstellt Auf eine grafische Darstellung und Einteilung der Risiken mittels einer Risikomatrix wird gem ss m ndlicher Diskussion verzichtet Risikoliste Folgende relevanten Risiken wurden evaluiert und jeweils bewertet mit einer Eintrittswahrschein lichkeit EW des Ereignisses und des allfalligen Schadens in Stunden S h Wobei der Schaden Mehrarbeit oder verlorene Zeit bedeutet Durch die Multiplikation der Wahrscheinlichkeit mit der Stundenanzahl erhalt man den Schaden welchen das Ereignis verursachen wurde Durch geeignete Massnahmen wird versucht die Eintretenswahrscheinlichkeit und oder den verursachten Schaden zu reduzieren Was nach den Massnahmen noch brigbleibt ist das Restrisiko bzw die einzuplanende Reservezeit R h Die Zahlen bzgl Wahrscheinlichkeit und Schadensausmass in der untenstehenden Tabelle sollen einen groben Eindruck des Risikos geben sind also keine exakten VVerte sondern Schatzungen Die drei Schritte der Risikobeurteilung sind in der der Tabelle auf der folgenden Seite zusammenge fasst Risiken evaluieren und bewerten geeignete Massnahmen zur Risikoreduktion treffen Risiken erneut bewerten Die Risiken R6 bis R8 werden in den Vorabkl rungen der Arbeit genauer analysiert Daf r werden vier Wochen eingeplant Am Schluss dieser Phase wird entschieden ob die
157. ining zum Finden der optimalen Kombination von Bildwerten sowie die konkreten Schwellwerte f r eine automatische Detektion der Videobilder Programmieren eines Algorithmus anhand der Data Mining Resultate In den folgenden Abschnitten wird das genaue Vorgehen betrachtet und erkl rt welche Werte pro Bild f r die Klassifizierung berechnet werden und wie diese Bildwerte ausgesucht wurden Anhand von Beispielbildern werden die unterschiedlichen Auspr gungen der Bildwerte beim Rauschen und beim Videobild aufgezeigt Im Kapitel Data Mining wird n her darauf eingegangen wie die Gesamtheit der berechneten Bild werte analysiert wurde und daraus schlussendlich ein Entscheidungsbaum f r die Erkennung der Videobilder resultierte Es werden auch andere Vorgehensweisen aufgezeigt welche zu Beginn eva luiert aber nicht weiter verfolgt wurden Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 37 166 38 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung 4 1 Bildklassen Das Hunting System muss wie zuvor beschrieben die empfangenen Bilder wie folgt in zwei Klassen einteilen fur Beispielbilder siehe nachste Zwischentitel Klasse 0 Rauschbild Rauschen St rsignal oder blaues Bild es ist nichts zu erkennen Klasse 1 Videobild erkennbares Bild egal ob etwas direkt identifiziert werden kann oder ob nur etwas erahnt werden kann Das Rauschen und die blauen Bilder wurden zu einer Kategorie zusammengefasst da
158. integriert und wird darin J48 genannt Ziel dieses Algorithmus ist es einen Entscheidungsbaum aus der Basis der vorhandenen Datenmenge zu erzeugen der den VVert des Zielattributes korrekt vorhersagt Dabei muss keine binare Aufteilung erfolgen es k nnen beliebig viele Verzvveigungen eingebaut werden 82 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung In Abbildung 75 ist ein Beispiel eines solchen Entscheidungsbaumes zu sehen welcher versucht aus Bildwerten die Bildklasse vorauszusagen Der Algorithmus hat dabei die fur die Klassifikation relevan ten Bildwerte in der vorhandenen Datenmenge erkannt und auch konkrete Entscheidungswerte fur den entsprechenden Bildwert ermittelt J48 pruned tree Bildwerte Entscheidungswert edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 50 white pixels lt 11582 gray standard derivation absolut lt 1154 18167 vertical intensity standard derivation absolut 27812 10159 1 170 0 7 0 vertical intensity standard derivation absolut gt 27812 10159 22 0 1 0 gray standard derivation absolut gt 1154 18167 Vorausgesagte corners moravec threshold 200 3770 594 0 2 0 Bildklasse corners moravec threshold 200 gt 3770 edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 50 blobs count lt 365 1 18 0 1 0 edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 50 blobs count gt 365 0
159. ird empfan gen Kein Signal GPS Empf nger gefunden jedoch wird kein Signal empfangen da zu wenig Satelliten verf gbar sind Kein Empfanger GPS Empfanger nicht gefunden Einstel lungen andern COM Port Fehler COM Port konnte nicht ge ffnet wer den da Port nicht existiert oder eine andere Anvvendung diesen Port bereits vervvendet Breitengrad der aktuellen Position Langengrad der aktuellen Position Aktuelle Geschwindigkeit in Kilometer pro Stunde km h Aktuelle Meter uber Meer Anzahl Satelliten von welchen Signale empfangen werden 9 6 2 8 Fenster Einstellungen Einstellungen WVSH Einstellungen GPS COM Port COM16 Baudrate 4800 Speicherort der Videos D WVSH Videos Kategorien Name Abbildung 115 Fenster Einstellungen In diesem Fenster k nnen die Einstellungen der Software vorgenommen werden Zu beachten ist dass Veranderungen der Kategorien sofort gespeichert werden und nicht erst mit dem Button Spei chern Die anderen Einstellungen werden erst mit dem Button Speichern abgespeichert Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 136 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang Der Video und GPS Empfanger m ssen vor dem Start der ersten Fahrt konfiguriert werden Fur den in Rahmen dieser Arbeit eingesetzte Quad Videoempfanger ist eine spezielle Konfiguration n tig In der Auswahl der Videoempfanger muss USB2 0 ATV ausg
160. ite pixels gt 21138 0 211 corners_moravec_threshold 1600 3561 4899 0 Ee 212 corners moravec threshold 1500 3621 4908 0 E 213 corners_moravec_threshold 1300 3673 5031 0 341 horizontal intensity standard derivation_relative gt 4 591848882 1 HE 342 edges gaussiansigma 2 highthreshold 100 blobs count 198 1 m 343 gray standard derivation_absolut 500 0462631424 1 E 344 edges_canny_gaussiansigma 1 highthreshold 100 vvhite pixels 3661 a m 345 edges gaussiansigma 3 highthreshold 100 blobs count 255 m 346 gray standard derivation relative 163 5359031552 3 m 347 edges gaussiansigma 3 highthreshold 100 vvhite pixels 3733 1 m 348 edges gaussiansigma 2 highthreshold 100 vvhite pixels 3229 m 349 horizontal intensity standard derivation absolut 4954 17124864 9798 8845027328 d E 350 blue count level 190 210 lt 11811 ci m DEI adane rannu esaiccianciamat hidhthrachald ann bebe eent x 7n HE Abbildung 83 Haupteinfl sse auf den Wert manuelle Klassifikation Diese Tabelle gibt einen guten ersten Eindruck f r die Bedeutung der berechneten Bildvverte und deren Einfluss auf die Klassifikation Die Aussagen sind jedoch zu wenig spezifisch um einen Entschei dungsalgorithmus zu implementieren Erste Versuche damit die Bilder mittels Programm einzuteilen brachten ein unbefriedigendes Ergebnis mit zu vielen Fehlern Das Excel Add In bzw die Analysis Services bieten auch die
161. itspaket 94 Abschluss kul Arbeitspaket 97 Fertigstellung Dokumentatior jo Arbeitspaket 185 Auswertung Kamerafahrten kel Arbeitspaket 98 Poster Abstract B kel Milestone 95 Abgabe Poster Abstract B kul Arbeitspaket 96 Druck Milestone 99 Abgabe BA Pr sentation Abbildung 121 Soll Zeitplanung Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 150 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang Das folgende Diagramm zeigt die effektive Aufteilung der Arbeitsstunden nach Arbeitsphasen m Vorabkl rungen E Bildanalyse m Zwischenpr sentation E Software m Abschluss Doku 24h 296 Abbildung 122 Ausvvertung Zeitaufvvand Beurteilung Der effektive Arbeitsfortschritt stimmte bis zum Ende des Teils Bild Analyse ziemlich gut mit der Pla nung berein Der Abschluss dieses Arbeitspakets verz gerte sich um ca eine halbe VVoche da vor Beginn der Softvvare Entvvicklung die Erkenntnisse der Bild Analyse noch grob dokumentiert vverden mussten Das Arbeitspaket Softvvare konnte erst ca 2 VVochen nach dem geplanten Ende fertiggestellt vverden Die Zeit daf r war schon bei der Planung sehr knapp bemessen da die vorherigen Teile der Arbeit bereits einen grossen Teil der Zeit ben tigt hatten Die Vorarbeiten waren jedoch f r die Entwicklung der Software n tig wodurch der Beginn der Softwareentwicklung im Zeitplan nicht einfach nach vorne geschoben werden konnte Bei der Entwicklung
162. kameras nicht gegeben Die Bilder werden ungeschutzt Uber freie Frequenzen versendet Die Datensicherheit wird hiermit erheblich verletzt meistens wohl unwissend Verhaltnismassigkeit Die Videouberwachung muss geeignet und notwendig sein um das gewunschte Ziel der Sicherheit Schutz von Personen oder Sachen zu erreichen Sie ist nur erlaubt wenn andere Massnahmen die das Privatleben weniger beeintrachtigen wie Verriegelungen oder Alarmsysteme ungen gend oder nicht durchf hrbar sind Die Kamera muss weiterhin so installiert werden dass nur die f r den ver folgten Zweck absolut notwendigen Bilder in ihrem Aufnahmebereich erscheinen So darf z B eine Kamera welche eingerichtet wurde um den heimischen Garten zu berwachen nicht auch noch den Garten des Nachbarn oder das Trottoir filmen Wird der Eingangsbereich eines Geschafts bervvacht so ist zu beachten dass nicht die ganze Fussgangerzone vor dem Geschafts ebenfalls im Blickwinkel der Kamera liegt Ist die Kamera und deren Ausrichtung sichtbar so gibt dies bereits einen guten Hinweis aber ganz genau kann man es nur beurteilen wenn ein Bild der Kamera vorliegt Zweckbindung Die Daten durfen nur fur den Schutz von Personen und Sachen benutzt werden nicht fur andere Zwecke So durfen die Daten auch nicht bekannt gegeben werden ausser in dem durch das Gesetz vorgesehenen Fallen Sicherheitsaufnahmen durfen z B nicht fur Marketingzwecke genutzt werden oder an Dritte weitergeben noc
163. lderkennung 4 3 1 Grundlagen Die an der neuseel ndischen Universitat von Waikato weka GUI Chooser entwickelte Software Weka erlaubt Data Mining im kleine ren Umfeld Weka stellt eine Sammlung von Algorithmen fur maschinelles Lernen und Data Mining bereit die ent CH 9 Tha University weder direkt aus der Benutzeroberflache auf eine Daten ne un menge angewendet oder aus Java Code heraus aufgeru KnowledgeFlow fen werden k nnen Es sind beispielsweise Werkezeuge e 1999 200 The University of Waikato Simple CLI f r die Datenvorverarbeitung Klassifikation Regression er und Visualisierung enthalten 1821 VVeka erfreut sich einer Abbildung 74 Data Mining Software Weka breiten Entvvicklungsgemeinschaft und wird regelmassig aktualisiert Jahrlich erscheinen auch mehrere Arbeiten welche im Zusammenhang mit dieser Soft ware stehen 83 Weka beinhaltet eine Vielzahl an verschiedeneren Klassifizierungs Algorithmen total Uber 100 In den folgenden zwei Kapiteln wird nur auf den verwendeten Algorithmus J48 und die damit verbun dene Kreuzvalidierung eingegangen Dies ist als eine kurze Einf hrung zu verstehen speziell f r den Kontext dieser Arbeit Eine allgemeine Einfuhrung ins Weka und dessen Algorithmen kann im Doku mentations Wiki gefunden werden 84 4 3 1 1 C4 5 48 Algorithmus Der C4 5 Algorithmus 85 zum Erzeugen von Klassifikationsmodellen Entscheidungsb umen ist in VVeka
164. less wi fi 80211 channels number frequencies bandwidth php ARD Beitrag nicht mehr verf gbar http vvvvvv3 ndr de sendungen niedersachsen 1930 kamerauebervvachung100 html Beispiele zur Kamera berwachung http www ndr de suche10 html query kamera C3 BCberwachung Rico Bandle Die Kunst Uberwachungskameras anzuzapfen Tagesanzeiger Online 05 06 2009 http www tagesanzeiger ch kultur kunst Die Kunst berwachungskameras abzuzapfen story 11904848 Privater Lauschangriff 04 2002 http vvvvvv fuhs de de fachartikel artikel de privatlausch shtml Kaum jemand denkt an die M zlichkeit belauscht zu werden 04 2002 by Howard Fuhs 16 06 07 22 36 http www hackerboard de off topic zone 30386 meine funkkamera abhoeren html Video Funk bertragungs Set bei Aldi geholt 19 10 2004 10 45 41 Ich hab daf r einen handels blichen Sat Receiver mit 12V Eingang benutzt Neben den ISM Videokameras auf 2 4 GHz kann man auch prima 2 3 GHz Amateurfunk TV ATV damit gucken http vvvvvv fuhs de de fachartikel artikel de privatlausch shtml Diverse Beitr ge bei http www wardriving forum de forum archive index php t 54258 html Ger te zum Abh ren http www preisroboter de ergebnis16811956 html http www ciao de sr q funk kameratakku 2 4 GHz Mini Funk Farb Kamera Set Conrad Dieses Funk Farb Kamera Set ist ohne gro en Aufwand installierbar Die Kamera bertr gt Bild und Tonsignale bis zu 100 m per Funk Die Bilder k nnen auf einem Mo
165. linkt MOTION SETUP Fine ALWAYS OFF SENSITIVITY VELOCITY MASKING AREA X Y 86 686 hHesuF XIT e Event Setup Alle Haken entfernen in der Tabelle EUENT SETUP BUZZER REPORT CONTROL CHANNEL 8 BUZZER HOLD REPORT HOLD ALARM POLARI WIMPSELECT T GZ XIT Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 127 166 Kapitel 9 Anhang f Die Quad Bildfunktion vgl untenstehende Abbildung 4 Kanal Ansicht sollte als Standard Ansicht definiert sein und deshalb direkt beim Einschalten des Empfangers sichtbar sein Falls ausversehen ein anderer Modus aktiviert wird so kann durch 2x Drucken der Taste Menu auf der Fernbedienung wieder in diesen Modus zuruckge schaltet werden Alternativ kann auch auf dem Empf nger selber die Taste Quad gedr ckt werden Wird der Empf nger neugestartet so sollte ebenfalls die Quad Bildfunktion aktiviert sein Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 128 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 9 6 2 Bedienung Die Bedienungsanleitung ist nach den in Abbildung 107 verschieden markierten Bildschirmbereichen aufgebaut Zu Beginn muss die Software richtig konfiguriert werden sprich der Video und GPS Empfanger m ssen eingerichtet werden siehe Kapitel 9 6 2 8 Wireless Video Signal Hunter Fahrt Nr 2 l uft 0 bps 0 B der 15 06 201
166. ll aufgrund des Einsatzes von NET f r ein kleines Projekt im vorheri gen Semester Weiterhin erlaubt die NET Umgebung ein schnelles Entwickeln insbesondere mit WPF zur GUI Programmierung Da die Entwickler nur ber wenig Wissen und Erfahrung mit C verf gten und die Entwicklung damit zu kompliziert und langwierig ist wurde diese Sprache direkt ausgeschlos sen Als Entwicklungsumgebung wurde Microsoft Visual Studio 2010 Ultimate eingesetzt Datenhaltung Microsoft SQL Server 2008 Express Fur das Abspeichern der Detektionen wurde der MS SQL Server Express verwendet aufgrund der guten Integration in die NET Umgebung und da die Express Version kostenfrei zur Verf gung gestellt wird In diesem Rahmen wurde das Entity Framework als objektrelationaler Mapper verwendet OR Mapper Kartenframework GMap NET Die Anforderungen an das Kartenframework lauteten wie folgt offline verf gbares Kartenmaterial f r Erfassungsfahrten ohne Internetzugang Einzeichnen von Punkten und Linien m glich Von den drei evaluierten Frameworks erf llte nur GMap NET 100 alle Anforderungen zur vollst n digen Zufriedenheit Es hob sich vor allem ber ein einfaches Prefetching des Kartenmaterials hervor Zudem unterst tzt es WPF und eine Vielzahl von verschiedenen Karten Google Maps Bing Map Yahoo Map OpenStreetMap etc Der Einsatz war relativ einfach und intuitiv zudem gab es gute Beispiele Das Framework wird auch aktiv entwickelt Als Alternativ
167. log Digital und 2 4 Kan le beschrieben sind Weitere Anforderungen kommen dadurch zu Stande dass das Warviewing automatisch m glich sein soll Nachfolgend sind die wichtigsten Kriterien aufgelistet 1 Empfang analoger Videosignale im 2 4 GHz Band Der Empf nger muss analoge Videosignale im 2 4 GHz Band empfangen k nnen wobei die Kan le mit dem Mitte Frequenzen von 2 414 GHz 2 432 GHz 2 450 GHz und 2 468 GHz un terst tzt werden m ssen 2 Gleichzeitiger Empfang der vier Kan le Der Empfang von den im vorherigen Punkte beschriebenen Kan len soll gleichzeitig m glich sein ein sogenannter 4 Kanal oder auch Quad Empf nger Kann nur das Signal eines Kanals empfangen werden so m ssten entweder vier Empf nger verwendet oder die Fahrt mehr mals jeweils mit einem anderen eingestellten Kanal durchgef hrt werden Es w re auch m glich w hrend der Fahrt zwischen den Kan len schnellst m glich hin und her zu wech seln automatisch oder manuell Dabei verpasst man aber zwangsweise immer die Signale der drei nicht aktiven Kan le was einen Verlust von 3 4 der Informationen entspricht Bei ei ner Fortbewegungsgeschwindigkeit von 50 km h werden in einer Sekunde bereits ca 14m zur ckgelegt 3 USB Anschluss Damit das Videosignal des Empf ngers am PC verarbeitet werden kann muss das Ger t an den PC angeschlossen werden k nnen Am einfachsten ist dabei der Anschluss via USB Es w re jedoch auch denkbar am PC eine Videokar
168. logs msdn com b davidlean archive 2008 11 01 sql 2008 spatial samples part 2 of n background on spatial types vvell knovvn text vvkt aspx Produktbeschreibung Fortuna Clip On GPS Empfanger 15 06 2011 http www fortuna com tw clip htm Fortuna BT GPS Clip on Einleitung 15 06 2011 http vvvvvv pocketnavigation de article vievv 206 Tortuna bt gps clip on 2 4 18 html Fortuna BT GPS Umschaltung zwischen ST XT Mode 15 06 2011 http vvvvvv skybert de navigation navi tipps htm Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 Hunting Wireless Video Signals 161 166 Kapitel 9 Anhang E Mail Wechsel mit Herrn Claudio Fah Rechtsanwalt und Dozent fur Datenschutzrecht an der HSR 01 05 2011 siehe PDF auf CD Telefongesprach mit Herrn St ssi vom EDOB 31 03 2011 11 10 Auskunft gibt das EDOB von Mo Fr von 10 12h unter 031 322 43 95 http www edoeb admin ch kontakt Funk Uberwachungskameras ein haufig unterschatztes Problem 13 06 2011 http www Ifd niedersachsen de live live php navigation_id 13098 amp article id 56224 amp ps mand 48 Ratgeber Videouberwachung Was Sie aufnehmen d rfen und was nicht 13 06 2011 http vvvvvv digital world de artikel _ Ratgeber 111255 ratgeber videouebervvachung was sie aufnehmen du erfen und vvas nicht 1 Tatigkeitsbericht 2007 des Datenschutzbeauftragte
169. lte Detektion eines Abbildung 10 Einfache Detektion mehrerer Videosignales Videosignale Jedoch ergeben sich aufgrund der gew hlten Strecke bei der Erfassungsfahrt und mehrerer beiei nanderliegenden Videosignalen zwei Spezialf lle Doppelte Detektion eines Videosignals Abbildung 9 Falls das Hunting System mehrere Male in den Empfangsbereich desselben Videosignals kommt werden mehrere unabh ngige Detektion ausgel st Dies k nnte einerseits durch die gew hlte Fahrstrecke geschehen wenn bspw dieselbe Strasse mehrere Male durchfahren wird oder eine Parallelstrasse benutzt wird welche ebenfalls im Empfangsbereich desselben Videosignals liegt Andererseits k nnten mehrere Detektion auch ausgel st werden falls an der Grenze des Empfangsbereiches gefahren wird und das Videosignal nicht konstant emp fangen wird Dadurch wird bei jeder berquerung der Grenze eine Detektion ausgel st Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 29 166 30 166 Hunting VVireless Video Signals Kapitel 2 Video Funksignal Einfache Detektion mehrerer Videosignale Abbildung 10 Falls mehrere Video Funksysteme auf dem gleichen Kanal senden und so nahe beieinander liegen dass sich die Empfangsbereiche der Videosignale berlappen wird bei ung nstiger Durchfahrt durch diese Empfangsbereiche nur eine Detektion ausgel st Der Wechsel vom einen Videosignal auf das andere wird nicht erkannt da kontinuierlich Video
170. m Grund m ssen weitere Algorithmen eingesetzt werden um einen aussagekr ftigen Bildwert zu erhal ten Dabei wurden zwei Varianten weiter verfolgt welche jeweils das Resultat des Canny Algorithmus als Ausgangsbild nehmen Anzahl der weissen Pixel bestimmen Da die Kanten weiss eingezeichnet werden h ngt dieser Wert direkt mit der Anzahl Kanten zusammen Anzahl Blobs berechnen Eine Blob Analyse 77 78 engl Klecks dient zum Finden und Z hlen von separaten Ob jekten Es wird versucht m glichst grosse zusammenh ngende Kleckse zu finden Auf den beiden nachfolgenden Bildern ist das Resultat einer solchen Analyse zu sehen Bei den Rau schbildern werden mehr Kleckse als im Videobild gefunden da bei einem Rauschbild mehr Kanten erkannt werden Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung Abbildung 40 Ausgangsbild Abbildung 41 gefundene Blobs eingef rbt In der nachfolgenden Gegen berstellung der Beispielbilder ist links das Ausgangsbild zu sehen und in der Mitte die darin erkannten Kanten Das rechte Bild zeigt das Ergebnis der Blob Analyse des mitt leren Bildes F r den Canny Algorithmus wurden folgende Parameter gew hlt GaussianSigma 1 LowThreshold 0 HighThreshold 100 Abbildung 43 erkannte Kanten Abbildung 44 Blobs eingef rbt Anzahl weisse Pixel 11 543 Anzahl Blobs 853 men SSS SSS SS SS ee
171. meisten TP compression ratio jpg png gt 16 11 fur Bildklasse 1 corners moravec threshold 100 lt 5197 edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 100 white pixels 2760 1 23 0 8 0 edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 100 white pixels gt 2760 416 0 12 0 corners moravec threshold 100 gt 5197 corners susan lt 2621 1 49 0 corners susan gt 2621 0 15 0 4 0 Number of Leaves 11 Size of the Tree 21 Abbildung 79 Modell nach Parameter Analyse Optimierungen Das ausgew hlte Modell aus Abbildung 79 besitzt einen entscheidenden Schwachpunkt Bis zum Blatt mit den meisten TP f r die Bildklasse 0 Rauschbild m ssen 3 Entscheidungen getroffen wer den was der Berechnung von 3 Bildvverten entspricht Da bei Erfassungsfahrten ein Grossteil der Bilder Rauschen sein d rfte lohnt es sich aus Geschvvindigkeitsgr nden die Pfadtiefe bis zum Blatt mit den meisten TP f r die Bildklasse 0 Rauschbild kurz zu halten Da auf diesem Pfad zus tzlich zwei Mal der berechnungsintensive Canny Algorithmus Kantenerkennung verwendet wird lohnt es Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 63 166 64 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung sich ein Modell zu suchen welches einen kurzen Pfad zum Blatt mit den meisten TP fur die Bildklasse aufweist Nach dem Ausschluss des ersten Canny Bildwertes edges canny g
172. mit beim Data Mining nicht versucht wird Unterschiede zwischen Rauschen und blauen Bildern zu finden Denn diese Unterschiede sind nicht relevant im Rahmen dieser Arbeit f r weitere Ausf hrungen siehe Kapitel 4 2 7 Blauanteil In der Klasse 1 Videobild waren je nach Qualitat bzw Klarheit des Videobilds wie gut ein Gegen stand und dessen Konturen Kanten erkannt werden k nnen mehrere Unterkategorien denkbar Durch diese feinere Einteilung durfte ein Entscheidungsbaum jedoch komplizierter und aufwendiger werden da sich die Bilder sehr gleichen und deshalb vermutlich mehr Bildwerte berechnet und ver glichen werden mussten Dies wurde zu einem h heren Rechenaufwand fuhren was sich negativ auf die Leistungsfahigkeit des Systems auswirken wurde Es ist wichtig dass die Entscheidung ob ein Bild verworfen Rauschbild oder abspeichert Videobild wird m glichst schnell erfolgt Die Geschwindigkeit ist deshalb relevant da 24 Gesamtbilder a vier Teilbilder also insgesamt 100 Bilder vgl Kapitel 3 2 Eingesetzter Empf nger pro Sekunde analy siert werden m ssen Die Auswertung der Bilder ist direkt w hrend der Erfassungsfahrt gew nscht da man bei einer Detektion direkt vor Ort genauer nachforschen m chte Denkbar w re jedoch eine nachtr gliche genauere Klassifizierung der Bilder wenn die Zeit nicht mehr so kritisch ist wie w h rend der Aufzeichnung Von ersten Testfahrten wurden Videos mit dem Inhalt der drahtlosen Video bertra
173. n muss eine Fahrt gestartet werden Ankel Lehholz Status Keine Fahrt Wurmsbach m Bee Bildfrequenz 0 bps afflen 1 Warteschlage 0 Bilder Stafflen Videosignal Filter Vi 2011 Google Map data 2011 Tele Arlas Imagery 2011 TerraMetrics Fahrt Nr Fahrtstrecke anzeigen C Aktuelle Position zentrieren Videosignale Fahrten L Datom Von 16 06 2011 09 24 Nr Fahrt Nr Vorschau Datum Zeit Kanal Kategorie Kommentar Aktion WS STE al Bis 16 06 2011 10 24 E Videosignal Nr 1 2 4 54 55 56 v 1 1 aS 06 2011 08 41 15 4 Keine b s x _ Kategorie Elkanal 15 06 2011 08 43 19 1 Keine GPS 15 06 2011 08 47 42 1 Keine Bearbeiten Status OK Breitengrad 47 200269 L ngengrad 8 579090 Geschwindigkeit 50 km h 15 06 2011 10 09 23 3 Keine i i H henmeter 734 m Anzahl Satelliten 5 Abbildung 98 Resultate mit Hunting System beim Marker 56 wurden total 3 Video Funksysteme entdeckt Da zwei der zuerst gefundenen drahtlosen Video bertragungen f r eine bertragung von Fernseh signalen genutzt werden ist es nicht weiter erstaunlich dass diese nicht immer genutzt werden Dass diese bei den manuellen Erfassungsfahrten gefunden wurden war wohl Gl ck Drei der restlichen nicht mehr auffindbaren Videolinks zeigen einen Haus oder Wohnungseingang und der andere zeig te den
174. n sind sie zwar mit der Aufzeichnung der Bilder einverstanden aber vermutlich nicht mit deren ungesch tzten bertragung Die Installation einer berwachungskamera ist einfach und schnell erledigt es muss aber auch den datenschutzrechtlichen Bestimmungen Folge geleistet werden damit der Einsatz rechtm ssig ist Eine Sammlung von Daten ist einfach aber dass damit auch Pflichten und deren Schutz verbunden sind scheint gerne vergessen zu gehen Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 7 Rechtliche Aspekte 7 Rechtliche Aspekte In diesem Kapitel geht es um die rechtlichen Aspekte beim Einsatz von Funkkameras sowie beim Ab fangen der Funksignale in der Schweiz Eine allgemeine schweizweit anwendbare gesetzliche Grund lage wie ein Video bervvachungsgesetz gibt es dabei nicht Zum einen gilt bei Videoaufnahmen durch Privatpersonen und Bundesorgane das Bundesgesetz ber den Datenschutz DSG falls Perso nen auf den Kamerabildern direkt oder indirekt erkannt bzw bestimmt werden k nnen Daneben gibt es noch spezielle Reglemente wenn kantonale oder kommunale Beh rden Videoaufnahmen machen Zum anderen gilt in diesen F llen auch das Pers nlichkeitsrecht der Betroffenen gem ss dem Schweizerischen Zivilgesetzbuch ZGB Zudem sind die Abschnitte des Schweizerischen Strafge setzbuches StGB ber unbefugtes Aufnehmen Abh ren und ber den Hackerstraftatbestand zu b
175. n Softwareguru ist wie wir kein SE2 Projekt Modul keine Software Entwicklung w hrend der SA Daf r schlugen wir uns jedoch berraschend gut auch wenn die Umsetzung nicht immer ganz ideal war Die Zusammenarbeit mit Florian klappte gut und wir konnten uns gegenseitig gut unterst tzen Lei der erst gegen Ende der Arbeit machten wir Gebrauch vom Office365 welches mittels SharePoint ein gleichzeitiges Editieren von Word Dokumenten durch mehrere Benutzer erm glicht Fur das Zusam menf hren der Doku war dies ideal Fur eine weitere Arbeit wurde ich die Doku zu Beginn nur sehr grob und stichwortartig ausarbeiten da durch die nachtragliche Umstellung der Struktur bereits aus gearbeitete Kapitel m hsam umgeschrieben werden m ssen Der Aufwand f r die Dokumentation und deren Fertigstellung ist immer wieder berraschend gross Der erarbeitete Wireless Video Signal Hunter ist soweit gut gelungen und wartet jetzt auf eine An wendung im Rest der Schweiz Mehr Zeit f r eigene Testfahrten wie z B in Z rich w re super gewe sen um auch selber von der Arbeit profitieren zu k nnen Ein kurzer Einsatz bei ersten Testfahrten war jedoch m glich und ein guter Abschluss der Entwicklungsphase Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 9 10 Risikoanalyse In diesem Kapitel werden die wichtigsten Risiken analysiert und geeignete Massnahmen gesucht um den Schaden m glichst kle
176. n des Kantons Zug 30 03 2011 http vvvvvv datenschutz zug ch pdf DSB 26 TB_2007 pdf Video bervvachung 31 03 2011 http vvvvvv edoeb admin ch themen 00794 00800 index html Sie werden gerade gefilmt Ausgabe 04 10 des Beobachters 13 06 2011 http www beobachter ch justiz behoerde gesetze recht artikel ueberwachung_sie werden gerade gefilmt Videouberwachung als Schutz gegen Vandalismus Magazin Blickpunkt KMU Ausgabe 04 2009 13 06 2011 http www blickpunktkmu ch index php go_art 750 amp go_cap 83 amp go_cinf 1 Dich behalt ich im Auge HEV Schweiz Artikel vom 02 11 2009 http www hev schweiz ch bauen wohnen aktuell artikel tx_ttnews tt_news 958 amp cHash f0da62ad43b5acdecbb0146d80e26aff Erlauterungen zur Videouberwachung am Arbeitsplatz 01 04 2011 http vvvvvv edoeb admin ch themen 00794 00800 009 11 index html Video bervvachung am Arbeitsplatz Merkblatt des kantonalen Datenschutzbeauftragten Kanton Schvvyz Nidvvalden Obvvalden 01 04 2011 http vvvvvv kdsb ch xml 1 internet de application d103 4123 f156 cfm Rechtsanspr che 06 06 2011 http vvvvvv admin ch ch d sr 235 1 a15 html VVie sehen die Strafmassnahmen im Fall eines Verstosses gegen das Datenschutzgesetz aus 31 03 2011 http vvvvvv edoeb admin ch dokumentation 00612 00653 00661 index html Grand RF Grabber USB 2 4GHz Wireless Audio Video Transmitter amp Receiver with USB Video Capture 06 04 2011 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Rap
177. ne Da die WLAN Erfassungsfahrten mit einem Auto durchgefuhrt werden sollen ist aufgrund der Signal dampfung durch die Karosserie eine externe Antenne notig Um eine externe Antenne anschliessen zu k nnen ist auch eine WLAN Karte mit entsprechendem Anschluss n tig Da das 2 4 GHz und das 5 8 GHz Band abgesucht werden sollen ist eine Dualband Antenne notig Wie beim Hunting System ist auch hier eine omnidirektionale Antenne n tig Da keine geeignete externe Antenne mit genug Signalgewinn und genug langem Antennenkabel gefunden werden konnte wurde entschieden den folgenden USB WLAN Adapter zu beschaffen Das Gerat kann direkt auf dem Autodach befestigt werden und dank eines 2m USB Kabels klappt der Anschluss an das Notebook in der Fuhrerkabine Bezeichnung 2 4 5 GHz USB WLAN Adapter ALFA AVVUSO51NH 150 MBit 500mVV Hersteller ALFA Networks Beschafft bei Wlan shop24 de April 2011 Frequenzbereich 2 4 GHz IEEE 802 11 b g n 5 GHz IEEE 802 11 a Antenne 5 dBi Dual Band Antenne Anschluss RP SMA Abbildung 117 beschaffter Tabelle 21 Eigenschaften WLAN Adapter mit externer Antenne WLAN Adapter Da der WLAN Adapter und damit auch die Antenne direkt auf dem Autodach montiert werden reicht auch ein Signalgewinn von 5 dBi aus Bedienung des inSSIDer Die Bedienung der Software inSSIDer sollte selbsterkl rend sein weshalb auf eine detaillierte Pro grammbeschreibung verzichtet wird Eine gute Anleitung zur grunds tzlichen Bedienu
178. nen zusammengefasst werden so gab es 11 Fehlalarme bei 9 richtigen Detektionen Diese Zahlen sind unter Berucksichtigung von einer totalen Fahrzeit von ca 1h 10min und einer zur ckgelegten Distanz von 17km in einem akzeptablen Rahmen Bleibt das GPS Signal aus oder liegen die detektierten Videoubertragungen sehr nahe beieinander so liegen die auf der Karte eingezeichneten Marker fast direkt bereinander und k nnen von Auge nur schwer als mehrere Detektionen erkannt werden In der Tabelle sind jedoch alle einzelnen Videosig nale aufgefuhrt und durch Selektion wird der Marker des jeweils ausgewahlten Videosignals auf der Karte in den Vordergrund gesetzt 6 4 Befragung von Kamerabetreibern Bei zwei drahtlosen Videoubertragungen wo der genaue Standort einfach bestimmt werden konnte wurden die Betreiber auf die Installation und die Datenschutzproblematik angesprochen Aus daten schutzrechtlichen Grunden werden die Resultate dieser Anfragen anonymisiert prasentiert Geschaft 1 Die eine Kamera zeigte den Kassenbereich eines kleinen Ladens und war hinter der Verkauferin mon tiert filmte also Uber deren Schulter hinweg Zudem k nnen auch vorbeigehende Passanten gesehen werden Beurteilung vgl Abschnitt Gesch ft 2 Die angesprochene Besitzerin gab nur zur ckhal tend Auskunft und man merkte dass ihr das Thema unangenehm war Sie gab an die Kamera selber beschafft zu haben wollte jedoch nicht angeben wo sie die Funkkamera gek
179. nen besseren ressourcenschonenderen Algorithmus ergeben Bei der Erstellung der Dokumentation w rden wir das n chste Mal w hrend der Arbeit die einzelnen Kapitel nicht mehr ganz so vollst ndig ausarbeiten wie diesmal Dies aus dem Grund da beim Abschluss der Dokumentation noch viel umgestellt wird und m hselig zusam mengestellte Abschnitte nicht mehr ins Konzept passen und wieder abge ndert werden m ssen Alles in allem muss ich eingestehen ich bin auf das entwickelte Hunting System auch ein wenig stolz Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 143 166 144 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 9 9 2 Raphael Neumann Die Auswahl eines geeigneten Themas fur die sehr umfangreiche Bachelorarbeit gestaltete sich etwas muhselig Wir wollten etwas im Sicherheitsbereich machen aber das von uns vorgeschlagene Thema IDN Spoofing konnte nicht verwendet werden da es doch bereits einige Arbeiten zu diesem Thema gab Eine Sicherheitsprufung von internetfahigen Home Entertainment Geraten fiel aufgrund man gelnder Erfahrung unsererseits auch ins Wasser Mit dem Video Signal Hunting konnte dann doch noch eine sicherheitsrelevante Arbeit durchgef hrt werden auch wenn die Informatik Sicherheit nicht direkt betroffen ist Dass die Resultate der Arbeit eventuell vom Kassensturz genutzt werden war eine grosse Motivati on auch wenn die Einarbeit ins Thema Bilderkennung recht muhselig war Dies lag auch d
180. nfanglichen Sch tzungen bei weitem bertrifft Die Bef rchtung dass es zu wenige solche Systeme gibt und sich die Entvvicklung des Prototyps gar nicht lohnt hat sich als unbegr ndet ervviesen Das Hunting System liefert gegen ber der manuellen Suche von Videofunk Systemen einen bedeutenden Mehr wert Einerseits k nnen automatische Erfassungsfahrten durchgef hrt und andererseits die erfassten Videofunk Systeme im Hunting System vervvaltet vverden Verbesserungen Der Prototyp bietet f r Erfassungsfahrten die geforderte Grundfunktionalitat In der Visualisierung k nnten einige Verbesserungen angebracht vverden vvelche das Vervvalten der Videosignale komfor tabler gestalten Grosses Verbesserungspotential liegt bei der Bilderkennung welche in der aktuellen L sung sehr rechenintensiv ist und pragmatisch durch leistungsfahige Hardware wettgemacht wird Durch detaillierteres Studium der Videosignale und der Signalverarbeitung im Videoempfanger k nn te ein effizienterer und schnellerer Bilderkennungs Algorithmus entvvickelt werden Dabei waren auch andere Videoempfanger zu beachten bei vvelchem beispielsvveise auf das Synchronisationssig nal der Videosignale zugegriffen werden kann Damit wurde sich die Bilderkennung unter Umstanden auch bezuglich der Klassifizierungsgenauigkeit nochmals verbessern Ausblick Nach Abschluss der Arbeit wird der entwickelte Wireless Video Signal Hunter dem Kassensturz fur grossfl chige Testfahrten
181. nformationen Ihr sind alle dabei erkannten Videosignale zugeordnet Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 5 Software Die Beziehungen zwischen den Klassen und die jeweiligen Attribute sind im nachfolgenden Daten bank Schema dargestellt 2 Videosignal RS Drive si Category x Properties l g l a Properties Properties Channel lu Pid T Comment FP P RecordingStartDate 7 Name 0 1 T ThumbnailBinary A EE Navigation Properties f LocationBinary yi RouteBinary Videosignals RecordingDate Navigation Properties Navigation Properties pee z S Videosignals A Drive Category Abbildung 90 Datenbank Schema Der Datentyp fur das Vorschaubild Thumbnail und die Positionsdaten Location Route ist ein bina res Format da das verwendete Entity Framework keine Bitmaps bzw Geodatentypen unterstutzt Problem mit den SQL Geodatentypen Genaugenommen handelt es sich beim Attribut Route nicht um einen SQL Geodatentyp wie Geo graphy oder Geometry da sich diese aufgrund interner Konsistenzbedingungen nicht eignen Gultige Formen welche durch diese Typen reprasentiert werden durfen sich nicht selber Uberschneiden da ansonsten gewisse Berechnungen fehlschlagen 111 Genau solche Uberschneidungen der gefahrenen Streckenlinie kamen jedoch bei ersten Testfahrten vor aufgrund der gewahl ten Route Weiterh
182. ng 87 vviederspiegelt die grobe Architektur des Systems und beleuchtet zusatzlich das Umfeld in welchem die Software betrieben wird In diesem Kapitel wird auf den inneren Aufbau der Software eingegangen wobei haupts chlich der Datenfluss der empfangen Bilder und das damit verbundene Thread Modell be handelt wird Auf die strikte Umsetzung der klassischen Schichtenarchitektur mit Pr sentations Gesch ftslogik und Datenzugriffsschicht wurde verzichtet da es sich nur um ein Einzelplatzsystem handelt und die Software ohnehin nur als Prototyp gedacht ist In Abbildung 89 ist der Datenfluss von empfangenen Bildern mit den damit verbundenen Threads modelliert Um den Kontext klarer zu machen wurden die relevanten umgebenden Komponenten wie die Datenbank ebenfalls eingezeichnet Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 79 166 80 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 5 Software Thread VideoReceiver Bild von Videoempfanger abholen Bild an FrameGrabber senden Neues Bild FrameGrabber Thread GPSReader Empfanger abholen GPS Information an FrameGrabber senden GPS Informationen von Threads FrameClassifier Gesamtbild in einzelne Bilder aufteilen GPS Informationen dem Bild hinzuf gen Bild in VVarteschlange einf gen VVenn VVarteschlange voll Bild vervverfen Bild durch Klassifizierungs Algorithmus la
183. ng ist unter 141 zu finden Nachfolgend werden kurz die wichtigsten Punkte f r die Aufzeichnung der WLAN Daten beschrieben Das Scanning nach WLANs sollte automatisch mit dem Starten der Applikation beginnen Anschlies send sind die folgenden Schritte n tig siehe nachfolgenden Screenshot f r die Nummern 1 GPS starten richtigen COM Port ausw hlen Die Baud Rate betr gt 4800 Warten bis GPS Signal erhalten die aktuelle Position sollte in der Statusleiste angezeigt wer den Es kann bis zu 5min dauern bis der GPS Empf nger ein Signal hat 3 Logging starten Im Men File auf Start Logging klicken und einen Dateinamen als Spei cherort der Resultate angeben Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 4 In der Statusleiste sollte der Logging Status wechseln und den zuvor definierten Dateinamen sowie die bereits aufgezeichnete Datenmenge anzeigen inS IDer 20 ats oe 6C 50 4D AB 8C AO a Cisco Systems RSNACCMP 144 N Infrastructure 20 51 02 20 51 45 0 000000 0 000000 S aE e E e 33 Time Graph 2 4 GHz Channels 5 GHz Channels Filters GPS Boson Paging ov Abbildung 118 Screenshot inSSIDer Zu beachten ist dass beim Logging nur die Daten der oberen Tabelle gespeichert werden Die im unteren Teil der Benutzeroberflache angezeigten Grafiken bzw Diagramme k nnen nicht abgespei chert werden F r die
184. nitor oder Fernse her mit Video Eingang betrachtet werden Der Empf nger kann bis zu 4 Kameras mit 2 4 GHz Funktechnik empfangen Die Kamera ist fest auf den Kanal 2 eingestellt Nur f r den Innenbe reich geeignet Das Set ist mit optionalen 2 4 GHz Funk Kamera erweiterbar Die bertragung des Video und Audiosignales erfolgt unverschl sselt Ein professionelleres bzw praktischeres Empfangsger t w re beispielsweise http www abhoergeraete com index html http vvvvvv securitec electronics com product info php infozp48 Mobiler VIDEO Receiver ICR 3 html Euro 639 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 1 Einleitung 1 Einleitung Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein System gebaut siehe Abbildung 1 mit welchem die Standorte von Video Funksignalen automatisch erfasst werden k nnen welche im 2 4 GHz Band analog und unverschl sselt bertragen werden Prim r zielt das System auf die Erfassung von Funkkameras ab Das System wurde haupts chlich f r den Einsatz im Auto ausgelegt damit die Stromversorgung si chergestellt ist Mit einem Akku kann das System jedoch auch zu Fuss genutzt werden F r die Auf zeichnung der Kamerabilder dient ein Videoempfanger und f r die Bestimmung der Kameraposition wird ein GPS Empf nger ben tigt Eine Erweiterung auf digitale Systeme oder andere Frequenzb n der ist durch den Austausch des Videoempf ngers m glich Das System unterst
185. nonymisiert wurden Eine Angabe der Ortschaft mit der Anzahl der ge fundenen Kameras d rfte dieses Kriterium grunds tzlich erf llen Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 107 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 8 Schlussfolgerungen 8 Schlussfolgerungen Resultate lm Rahmen dieser Arbeit wurde ein Hunting System f r Erfassungsfahrten von drahtlosen Videouber tragungen entwickelt Der resultierende Prototyp erfullt alle gestellten Anforderungen welche die Detektion Lokalisierung und Analyse von Videosignalen umfassen Der f r das System ben tigte Videoempfanger und die erforderliche Antenne wurden evaluiert und erfolgreich eingesetzt Der Bilderkennungs Algorithmus welcher im zweiten Teil der Arbeit mittels Data Mining erarbeitet wurde und die Unterscheidung zwischen Rauschbild und Videobild erlaubt erreicht eine Klassifizie rungsgenauigkeit von Uber 98 Dieses Validierungsergebnis ist unerwartet hoch muss jedoch in Anbetracht der Tatsache dass pro Sekunde ca 100 Bilder beurteilt werden m ssen etwas relativiert werden Das Ergebnis des Algorithmus wurde noch verbessert in dem erst bei mehreren Videobil dern eine Videosignal Detektion ausgel st wird womit einzelne Fehlklassifizierungen ausgemerzt werden Wie erste Testfahrten zeigten funktioniert die Detektion von drahtlosen Video bertragungen zuver lassig Alleine in Rappersvvil lona wurden 12 Video Funksysteme aufgesp rt was die a
186. nspflichtig Die Nutzung verschiede ner Frequenzb nder ist den Regelungen der International Telecommunication Union ITU unterwor fen Die ITU und die entsprechenden Landesorganisationen in der Schweiz das Bundesamt f r Kom munikation BAKOM legen in Frequenznutzungsplanen fest vvelche Frequenzen f r vvelche Dienste genutzt vverden d rfen Die Frequenzen von 2 4 2 5 GHz geh ren dem ndustrial Scientific and Medical ISM Band des Typs B an Dies bedeutet dass es frei nutzbar ist und keine Genehmigungen ben tigt vverden f r dessen Nutzung 1161 1331 Mit einer speziellen Bevvilligung des BAKOM darf auch ausserhalb der ISM B nder gefunkt werden 34 Jedoch ist dies ein Ausnahmefall und somit f r die se Arbeit nicht relevant Folgende ISM B nder werden f r die bermittlung von Videosignalen benutzt 35 2 4 2 56Hz 53 725 5 875 GHz Das 5 8 GHz Band wird vorl ufig sehr wenig genutzt weshalb Video bertragungen in diesem Band nur wenig St rungen ausgesetzt sind Beim 2 4 GHz Band ist es umgekehrt Viele andere Funksyste me in diesem Band sind potentielle St rungsverursacher f r Video bertragungen siehe vorheriges Kapitel Funksysteme Video Funksysteme f r das 5 8 GHz Band sind allerdings noch nicht weit verbreitet Bei allen im Kapi tel 1 Einleitung aufgef hrten Verkaufsstellen von Video Funksystemen werden nur 2 4 GHz Systeme angeboten Sogar Conrad das in Europa f hrende Elektronik Versandunternehmen
187. nst nicht in eine Anlage investiert worden w re Ist eine Video berwachung gerechtfertigt so muss der Betreiber beim Einsatz und Aufbau des Sys tems noch die weiteren datenschutzrechtlichen Grundprinzipien erf llen Zvveckgebundenheit vgl nachstehender Abschnitt Integrit t der Betreiber muss f r die Richtigkeit der Daten besorgt sein Sicherheit vgl nachstehender Abschnitt Transparenz vgl nachstehender Abschnitt zur Kennzeichnung Verantwortung Betreiber ist f r den Umgang mit den Aufnahmen verantwortlich und muss einer betroffenen Person auch korrekt Auskunft erteilen k nnen vgl nachstehender Ab schnitt zum Auskunftsrecht Nur wenn alle diese Prinzipien erf llt sind sind eine Datenbearbeitung und damit auch eine Video berwachung rechtm ssig und damit erlaubt Vermutlich wissen jedoch die wenigsten Privatperso nen detailliert Bescheid ber das DSG da auch keine Registrierungs oder Meldepflicht f r Kameras Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 7 Rechtliche Aspekte existiert und Verletzungen des DSG nur auf Antrag behandelt werden Dieser Punkt ist auch bei den folgenden Punkten im Hinterkopf zu behalten Kennzeichnung Alle Personen welche in den Aufnahmebereich einer Kamera treten m ssen mit einem gut sichtba ren Hinweisschild oder auf andere angemessene Weise ber die Uberwachung informiert werden Bei einem Einsatz in einem
188. nstellung des Videoformats ist f r sp ter auch ber die Einstellungen des WVSH m glich siehe Kapitel 9 6 2 8 Properties Image Video Decoder Video Proc Amp Video Sources Composite Video e PAL BOGHI S Video TV Tuner PAL AN RAL AN 1 NTSC AM 5 Konfiguration des Videoempfangers ber die Fernbedienung a Men dr cken Jetzt m sste das folgende Bild zu sehen sein Nun gilt es die folgen den Punkte des Men s aufzusuchen und die Einstellungen so zu setzen dass die An zeige mit den nachfolgenden Screenshots bereinstimmt SETUP MAIN MENU Sell UGA Uy AUTO GEUR SEMUR 3EQUEHEE Griniai AU Uu HAUER MAER SEMUR SEMUR SEMUBZ aA MexgE XIT b System Setup auf PAL setzen SYSTEM SETUP DATE YY MM DD 64 61 61 LB os 29299 ele 12 11 33 SYSTEM FORMAT PAL TQLL LU NODIR vi KEY LOCK OFF FACTORY RESET HO amp ISELECT MHADJUST Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 125 166 126 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang c Display Setup Haken bei Title Date und Time entfernen DISPLAY SETUP O ITITLE EDATE mTIME SCREEN POSITION 8 ia 8 BORDER COLOR BLACK GRAYI oGRAY2 eWHITE ud Esres EHRBLE MENJE XIT d Motion Setup Motion Detection f r alle Kameras deaktivieren VVechsel zvvischen den Kameras mit dem Pfeil nach links bzw rechts wenn die Kameranummer ber dem Rechteck b
189. nting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 9 13 Verzeichnisse 9 13 1 BAKOM BGE bps CSV Data Mining DSG EDOB FM FMG FN FP GBPPR GUI HSR ISM JPEG Juso NDR OR PNG SaU SRF TN TP Use Case Weka WVSH ZDF ZGB Bachelorarbeit FS 2011 Glossar Bundesamt fur Kommunikation Schweiz Bundesgerichtsentscheid Bilder pro Sekunde Comma Separated Values Dateiformat f r die strukturierte Speicherung von Daten Suchen von bisher unbekannten Muster in grossen strukturierten Datenmengern Datenschutzgesetzt Eidgen ssischer Datenschutz und Offentlichkeitsbeauftragter Frequenz Modulation Fernmeldegesetz false negative falsch negativ bei der Validierung von Modellen verwendet false positive falsch positiv bei der Validierung von Modellen verwendet Green Bay Professional Packet Radio Graphical User Interface grafische Benutzeroberflache Hochschule Rapperswil Schweiz Industrial Scientific and Medical Joint Photographic Experts Group Jungsozialisten Norddeutscher Rundfunk Obligationenrecht Portable Network Graphics Seminar fur angewandte Sicherheit Schweizer Radio und Fernsehen true negative richtig negativ bei der Validierung von Modellen verwendet true positive richtig positiv bei der Validierung von Modellen verwendet Anwendungsfall Data Mining Software Wireless Video Signal Hunter Zweites Deutsches Fernsehen Zivilgesetzbuch Florian Hungerb hler Raphael Neumann 9 13 2
190. olgenden Rauschbildern hat man auf den ersten Blick das Gef hl es handle sich primar um verschiedene Grau stufen bei den Pixeln Zoomt man jedoch naher hinein siehe nachfolgende Bilder so erkennt man dass das Rauschbild aus sehr vielen verschiedenen Farben besteht siehe auch Tabelle 5 Je geringer die Farbanzahl ist desto weniger Bits sind f r das Speichern der Farbinformationen n tig E SS Abbildung 64 Videobild Abbildung 65 Zoom Videobild F r die Kompression der empfangenen Bilder wurde das verlustbehaftete JPEG Format mit der Stan dard Kompressionsrate von 75 verwendet 67 Eigentlich sollte f r den Bildwert die Dateigr sse des unkomprimierten Bildes mit jener des mittels JPEG komprimierten Bildes verglichen werden Als Grundlage f r das Data Mining lagen die Bilder Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung jedoch im verlustfreien PNG Format vor und die JPEG Komprimierung wurde ausgehend von der PNG Version durchgefuhrt Dies fiel erst nach Abschluss der Bilderkennungsarbeiten auf als die Zeit fur eine erneute Berechnung der Bildwerte zu knapp war Deshalb wird auch in der Software im Bil derkennungs Algorithmus das empfangene unkomprimierte Bild einerseits als PNG und andererseits als JPEG abgespeichert Anschliessend werden diese Dateigr ssen verglichen anstatt direkt die Gr s se des unkomprimierten Bildes zu vervvenden In der un
191. ooer CUTER EE CH og GEREN GE Detect Fill From Forecast Highlight Scenario Prediction Shopping DMAddinsDB Help ategories Example Exceptions Analysis Calculator Basket Analysis localhost Table Analysis Tools Connection Einf gen Help H19 v fe 7191 690258 A B E D E 1 2 D Kameras 0 1 0 3634 793443 32 12046929 3 D Kameras 0 1 0 23105 17377 958 7549334 4 D Kameras 0 2 0 22915 31475 1660 037521 5 D Kameras 0 4 1 22754 0623 1235 709961 6 D Kameras 0 4 1 22721 26885 1234 962462 Abbildung 82 SQL Analysis Services Plugin fur Excel Analyze Damit lassen sich die Daten sehr komfortabel aus Excel in den SQL Server Ubertragen auf welchem dann die Datenanalyse durchgefuhrt wird Das Excel Add In bereitet diese Resultate anschliessend fur die Prasentation grafisch auf Zuerst wurde die Funktion Analyze Key Influencers getestet siehe Abbildung 82 Man bestimmt eine Spalte und es wird anschliessend berechnet welche anderen Spalten einen Einfluss auf den Wert in dieser Spalte haben Die Ergebnisse werden wie folgt grafisch prasentiert 3 Key Influencers and their impact over the values of manual classification M Favors M Relative Impact 6 horizontal intensity standard derivation_absolut 645 6092352512 lt Empty gt E 208 blue count level 190 210 32155 43563 0 NE 209 corners meoravec threshold 700 3852 5480 0 210 edges canny gaussiansigma 3 highthreshold wh
192. oogle com p aforge issues detail id 133 XviD Codec 15 06 2011 http www xvid org how to get time info in inSSIDer gpx logs 15 06 2011 http www metageek net forums showthread php 4185 how to get time info in inSSIDer quot gpx quot logs Analyze and Plot Local Wi Fi Networks With inSSIDer Beitrag vom 24 12 2010 zuletzt gese hen am 14 06 2011 http www makeuseof com tag analyze plot local wifi networks inssider inSSIDer 2 14 06 2011 http www metageek net products inssider WLAN Sniffer 14 06 2011 http de wikipedia org wiki WLAN Sniffer Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 9 13 3 Abbildungen Abbildung 1 Aufbau des Hunting SystemsS sessssseseessssresssrererrrrsssreressrrrssreressrerssreresererssrereserereserresene 17 Abbildung 2 In dieser Arbeit verwendete analoge Funkkameras 20 ABBIIGUNE3 VIdeo FUHKSYSEEIN sonst a ee a 21 Abbilaune4 Handemptangear 21 Abbildung 5 Funksysteme im Heimbereich 23 Abbildung 6 Systeme im 2 4 GHZ Band u a san 24 Abbildung 7 Kanal Vertelun TEE 26 lee Me TE Oe dE 28 Abbildung 9 Doppelte Detektion eines Videosignales 29 Abbildung 10 Einfache Detektion mehrerer Videosignale
193. or betrug die Auslastung nahezu immer 100 Somit wurde eine bessere CPU sprich h here Taktfrequenz oder mehr Kerne den WVSH nochmals beschleunigen Die Anforderungen an die Festplatte stellen sich aus den aufgezeichneten Videos Pro Aufzeichnung fal len pro Minute rund 10 MB Daten an Als Betriebssystem ist Windows XP n tig da der vervvendete Videoempfanger siehe Kapitel 3 2 nur daf r funktionierende Treiber liefert Die Installation der Gerate und der ben tigten Software ist im Benutzerhandbuch siehe Kapitel 9 6 beschrieben 5 3 Use Cases In diesem Kapitel werden die wichtigsten Use Cases Anwendungsfalle des Systems aufgezeigt und kurz erl utert Der Fokus liegt hierbei klar auf der interaktiven Aufzeichnung Eine unbeaufsichtig te Aufzeichnung ist f r sp ter denkbar wurde jedoch aufgrund der hohen Anforderungen an die Stabilit t und der knappen Zeit nicht weiter verfolgt Bei der Entwicklung der grafischen Oberfl che der Software dienten die nachfolgenden Use Cases als Grundlage Bevor auf die Use Cases eingegangen wird soll mit dem nachfolgenden Kontextdiagramm ein ber blick des Systems gegeben werden Dieses stellt die Datenfl sse und die Schnittstellen auf der obers ten Ebene des Systems dar Videoempf nger GPS Empf nger Wireless Video Signal Hunter Bedienung Eingaben Auswertung Resultate Benutzer Abbildung 88 Kontextdiagramm Die nachfolgenden Abschnitte beschreiben die w
194. pitel 5 Software Fahrt durchf hren Aktion Fahrt starten Fahrt stoppen Wahrend der Fahrt wird ein neues Videosignal detektiert Fahrt wird ohne Anschluss des Videoempfangers gestartet Wahrend einer Fahrt wird un erwartet der Videoempfanger ausgesteckt Wahrend einer Fahrt wird nach dem Ausstecken der Videoemp fanger wieder eingesteckt Fahrt wird ohne verbundenen GPS Empfanger gestartet Wahrend einer Fahrt bricht die Verbindung zum GPS Empfanger ab oder der GPS Empfanger liefert aufgrund eines fehlenden Signals keine GPS Position mehr Wahrend einer Fahrt werden die empfangenen Bilder vom berechnungsintensiven Algo rithmus verarbeitet Fahrt starten welche mehrere Stunden dauert und dabei lau fend neue Videosignale erfasst werden Bachelorarbeit FS 2011 Fahrt in Datenbank speichern Tabelle im GUI aktualisieren Dropdown in Filter erganzen in Karte die Markierung setzten Warteschlange wird von Soft ware abgearbeitet Vorschau bild wird entfernt Videosignal in Datenbank spei chern Tabelle im GUI aktuali sieren Dropdown in Filter er ganzen in Karte die Markie rung setzten Fehlermeldung Fahrt wird nicht gestartet Fahrt wird nicht abgebrochen letztes Vorschaubild wird ein gefroren Bilder werden wieder von Sys tem verarbeitet Vorschau ak tualisiert wieder Bei Fahrt und Videosignalen wird der Punkt 0 0 als Position eingetragen Letzte empfangene GPS Position dient
195. pod com 24gig Empf ngermodifikation f rs automatische Kanalumschaltung PAIN Magazine Ausgabe 9 vom M rz 2004 28 02 2011 http rantmedia ca pa1n issues pa1n09 txt Bericht ber erste Versuche mit WarViewing Artikel mit Titel Part 1 aber keine Nachfolge artikel mehr nur wenig Erfahrung vorhanden Neue WarDriving Variante gt Cam Driving Forenbeitrag vom Oktober 2004 07 03 2011 http www wardriving forum de forum showthread php t 50216 Kurzer Erfahrungsbericht aus Deutschland kaum verwertbare Informationen Angaben zur Verbreitung es konnten einige Kameras gefunden werden Wireless Camera Security Issues WarSpying 28 02 2011 http www detroitchamber com index php option com_content amp menuid 206 amp id 2949 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 154 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Building a War Spying Box Beitrag vom Marz 2005 28 02 2011 http vvvvvv nytimes com 2002 04 14 technology 14SPY html Ganze Box mit Empfanger inkl Monitor und Antenne sehr technische Anleitung VVARspy Los Angeles 02 03 2011 http vvvvvv vvarspyla com Versuch eine Community zum Thema Warspying Warviewing aufzubauen nteresse flachte aber schnell ab letzter Beitrag vom Juni 2006 WarViewing 31 03 2011 http en wikipedia org wiki WarViewing Uberwachung im MQ Wien Beitrag
196. r F r die Arbeit konnte ein geeigneter Quad Empf nger gefunden werden Es ist das einzige gefundene Ger t welches alle vier wichtigen Kan le gleichzeitig empfangen und darstellen kann sowie auch alle restlichen Anforderungen erf llt Abbildung 13 Quad Empf nger 56 In der folgenden Tabelle sind die wichtigsten Eigenschaften des Ger tes aufgelistet Genauere Anga ben und eine Bedienungsanleitung k nnen unter 56 bzw auf der CD gefunden werden Bezeichnung Wireless Receiver amp Quad System Hersteller Etong Electronics china etong com Beschafft bei china etong com Marz 2011 USB Port Ja Frequenzen GHz 2 414 2 432 2 450 2 468 Status Verf gbar Treiber Windows XP amp 7 aber Probleme mit Trei ber unter Windows 7 Eingebunden als Ja Imaging Device Tabelle 4 Eigenschaften Quad Receiver Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 33 166 Kapitel 3 Video Empfanger Vorteile Quad Receiver kann somit alle Kan le gleichzeitig darstellen Anschluss f r externe Antenne Nachteile Treiberprobleme unter Windows 7 Geh use eher etwas gross Audio nur von einem Kanal aufs Mal verf gbar Quad Bildfunktion Der Empf nger kann so eingestellt werden dass alle vier Kan le gleichzeitig dargestellt werden Das Bild wird dabei wie folgt in vier Bereiche eingeteilt Abbildung 14 Testaufnahme von vier Kan len mit Quad Receiver Damit die Bil
197. r als 5 Videobilder aufeinander folgen wird keine Detektion ausgel st und diese Bilder verworfen Es ist anzunehmen dass bei effektiven Videosignalen mehr als 5 Videobilder nacheinander empfangen werden Bereits wenn das Signal nur 1 Sekunde empfangen wird passieren 24 Bilder den Algorith mus und es ist anzunehmen dass davon weit mehr als 5 Bilder als Videobilder eingestuft werden ausser der Empfang ist sehr schlecht und damit die Bilder sehr verrauscht Eigene Tests haben eine deutliche geringere Fehldetektionsrate gezeigt wobei keine effektiven Videosignale verpasst wur den Bei der Detektion eines Videosignals wird eine Videoaufzeichnung gestartet Damit nicht bei einem als Rauschbild klassifiziertem Bild die Videoaufzeichnung beendet wird wurde ein Schwellwert von Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung 24 Rauschbildern eingef hrt Damit wird der Realitat Rechnung getragen da ein Videosignal selten ohne einzelne Rauschbilder empfangen wird Die Videoaufzeichnung stoppt somit erst nachdem 24 aufeinanderfolgende Bilder als Rauschbild klassifiziert wurden Verwendete Bildwerte Mit Ausnahme des Blauanteils wurden alle im Kapitel 4 2 Bildwerte erarbeiteten Bildwerte im Algo rithmus verwendet Den drei Bildwerten Horizontale Intensit t Kantenerkennung mit Canny Algorithmus und Bildkompression ist im Vergleich zu den anderen Bildwert
198. r Fall ist Auf Wikipedia 75 wird Canny als robuster Algorithmus zur Kantenerkennung beschrieben Die Kanten in einem Bild werden anhand grosser Helligkeitsunterschiede zwischen benachbarten Pixel gesucht Zuerst werden jedoch mittels spezieller Transformationen des Bildes f r ein besseres Resultat die grossen Helligkeitsunterschiede hervorgehoben Auf der AForge NET Website wird die Kantendetektion anhand der beiden folgenden Grafiken sehr beschaulich demonstriert Abbildung 38 Ausgangsbild Abbildung 39 erkannte Kanten in linken Bild F r das Data Mining wurden die Parameter 76 des Canny Algorithmus variiert um die optimale Kombination der Parameterwerte f r den Anwendungszweck in dieser Arbeit zu finden Die Auswahl der besten Parameterwerte bernahm die Data Mining Software Weka siehe Kapitel 4 3 Data Mi ning Wie in der nachfolgenden Gegen berstellung dreier Testbilder ersichtlich ist werden in einem Rauschbild viel mehr Kanten erkannt als in einem Videobild Dies h ngt mit den oft wechselnden Helligkeiten im Pixelrauschen zusammen Da es im Videobild zusammenh ngende Fl chen gibt wur den dort bedeutend weniger Kanten gefunden Die Anzahl der detektieren Kanten in einem Bild wird vom Algorithmus leider nicht bekannt gegeben sie werden lediglich in Form von weissen Linien bzw Pixeln auf schwarzem Hintergrund eingezeich net siehe mittlere Bilder in der nachfolgenden Gegen berstellung sowie Abbildung 39 Aus diese
199. r untenstehenden Histogramme der Beispielbilder erkannt werden kann hebt sich jenes des Videobilds von den beiden anderen ab wobei sich aber die Histogramme der Rauschbilder ebenfalls stark unterscheiden Trotzdem wird die Standardabweichung des Grauwert Histogramms im mittels Data Mining bestimmten Entscheidungsbaums verwendet Abbildung 32 Rauschbild 1 Abbildung 33 Grauwert Histogramm des Rauschbild 1 Standardabweichung relativ 45 1 Standardabweichung absolut 121 gt lt A bo Ham A A I Q lt Lo gt s 2 Abbildung 35 Grauwert Histogramm des Rauschbild 2 Standardabvveichung relativ 230 076 Standardabvveichung absolut 615 Abbildung 36 Videobild Abbildung 37 Grauwert Histogramm des Videobilds Standardabweichung relativ 178 0 Standardabweichung absolut 477 4 2 4 Kantenerkennung Bei der Kantenerkennung engl edge detection wird nach Kanten von Objekten im Bild gesucht Das Framework AForge NET bietet vier verschiedene Algorithmen zur Kantendetektion an wobei im Rahmen dieser Arbeit nur die Variante Canny Edge Detection 74 oder kurz Canny betrachtet Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 48 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung wurde Bei diesem Algorithmus besteht die M glichkeit manuell einige Parameter einzustellen was bei den anderen Kantenerkennungs Algorithmen nicht de
200. rbeit f r einen Beitrag nutzt Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 17 166 18 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 1 Einleitung lm Rahmen der Erfassungsfahrten k nnten auch noch Sender anderer 2 4 GHz Systeme wie Blue tooth oder WLAN detektiert werden Bei den Bluetooth Sendern ist der Aufbau einer Datenbank mit Bluetooth IDs und Lokationsinformationen ein Thema Beim WLAN k nnte man in Erfahrung bringen wie stark sich WLANs in der Praxis gegenseitig st ren Effektiv wurde ein System evaluiert welches die n tigen Informationen fur eine Auswertung zur gegenseitigen St rung von benachbarten WLANs sammelt Da dies jedoch nur einen sehr kleinen Teil der Arbeit ausmacht sind diese Erkenntnisse im Anhang im Kapitel 9 7 Aufzeichnung der WLAN Daten zu finden 1 1 Bisherige Berichte Zu Beginn der Arbeit vvurden die n tigen technischen Grundlagen zum Videofunk erarbeitet vvie Fre quenzbander Kan le und ben tigte Empf nger zum Aufzeichnen der Signale Nebenbei wurde im Internet nach bisherigen Berichten zum Warviewing und allf lligen Erfahrungsberichten recherchiert Das Ziel war abzukl ren worauf bei Erfassungsfahrten geachtet werden muss und ob es bereits hn liche Arbeiten dazu gibt Weiterhin sollte auch erarbeitet werden wann und inwiefern das Thema Warviewing bereits in den Medien bzw im Internet diskutiert worden war Die Erkenntnisse der Internetrecherche sind in der folgenden Ta
201. rige Videosequenz noch nicht fertig geschrieben wurde L schen von Videosignalen und Fahrten in der Tabelle mittels Delete Taste HMuehrfach Selektion von Fahrten und Videosignalen erm glichen damit z B auch alle Video signale miteinander gel scht werden k nnen L nge der aufgenommenen Videos in der Tabelle Videosignale anzeigen Dieser Wert ist nur in der Videosignal Detailansicht ersichtlich ist jedoch n tzlich bei einer Auswertung Weiteres M glichkeit zur Benennung der Fahrten und Videosignale f r bessere Identifizierung Dieser Name k nnte auch in den Filtern zus tzlich zur Nummer angezeigt werden Zoom Position auf Karte bei Applikationsstart konfigurierbar machen Bei Detektion der Videosignale auf der Karte die ganze Strecke einzeichnen w hrend wel cher das Signal empfangen werden konnte So ist es einfacher gleiche Kameras zu erkennen auch wenn von unterschiedlichen Seiten an das Signal heran gefahren wurde Umschalten zwischen verschiedenen Kartentypen erm glichen wie auf die Satellitenansicht f r eine bessere Orientierung z B anhand der H user auf der Karte Andere Kartenansichten ebenfalls offline verf gbar machen damit auch diese bei Erfassungs fahrten ohne Internetverbindung verf gbar sind Schwellenwerte f r Detektion eines Videosignals via GUI konfigurierbar machen siehe Kapi tel 4 4 Algorithmus Abschnitt Verringerung der Fehldetektionsrate Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hl
202. rsatzlichem nicht aber bei fahrl ssigem Handeln vor vgl z B Art 35 DSG Analog zum DSG stellt in der Regel schon die Betrachtung der Bilder eine widerrechtliche Pers nlich keitsverletzung i S v Art 28 Abs 2 ZGB dar 7 3 Strafbarkeit Hinsichtlich von Strafen aufgrund der Verletzung der in den vorangehenden Kapiteln diskutierten Gesetzen gilt folgendes Hackerstraftatbestand Bestrafung mit einer Freiheitsstrafe von bis zu f nf Jahren oder Geld strafe Abh ren von Gespr chen Die Verletzung von Art 179bis StGB wird auf Antrag mit einer Freiheitsstrafe von bis zu drei Jahren oder Geldstrafe bestraft Unbefugtes Beschaffen von Personendaten Bestrafung auf Antrag mit Freiheitsstrafe von bis zu drei Jahren oder Geldstrafe Fernmeldegesetz Der geschilderte Verstoss gegen das FMG wird mit einer Freiheitsstrafe von bis zu einem Jahr oder Geldstrafe bestraft Datenschutzgesetz Bei Verst ssen sind Strafen vorgesehen jedoch nur bei vors tzlichen Verletzungen und auf Antrag 127 Die im DSG beschriebenen Strafen umfassen lediglich Bussen Bestraft werden jedoch nur Verletzungen der Auskunfts Melde und Mitwirkungspflichten F r die oben entdeckten Verst sse gegen das DSG sind im DSG grunds tzlich keine Strafen festgelegt obwohl es sich um einen fahrl ssigen Umgang mit den Aufnahmen handelt Eine Strafe durch die Erf llung einer strafrechtlichen Norm k nnte im Falle des Betreibers bei Vorliegen von Art
203. rvices Plugin f r Excel Data Mininzg 67 SQL Analysis Services Plugin f r Excel Analyze 68 Haupteinfl sse auf den Wert manuelle Klassifikation 68 SQL Analysis Services Klassifizierungsparameter 68 grobe Funktionsweise eines Neurons 941 69 Beispiel f r ein neuronales Netz 94 70 System Diagramm des Video Hunting Systems 74 76 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang Abbildung 89 Datenfluss Thresad Modell u unten a 80 Abbilaune 90 Datenbank sehema 83 Abbildung 91 ung ltiger Linestring und g ltiger Multilinestring 11111 83 Appildune 92 GUT Mapa nee ee 84 Abbildung 93 Erweitertes Datenbank Modell 89 Abbildung 94 Aufbau Video Hunting System schematisches Testsetup 93 Abbildung 95 Auto mit Antennen f r die Testtahrten 93 Abbildung 96 Umschaltung GPS Modus 114 Loch mit spitzen Stift verschieben 94 Abbildung 97 Ergebnisse von manuellen Testtfabrten 95 Abbildung 98 Resultate mit
204. s Kapitel 5 Software Aktion Kombinationen von Filtern setzten und anschliessend an wenden Konfiguration andern Aktion GPS COM Port und Baudrate andern Videoempfanger andern Speicherort der Videos andern Wahrend einer Fahrt die Ein stellungen Videoempfanger COM Port Baudrate oder Spei cherort des Videos andern Kategorien werden hinzuge f gt bearbeitet oder gel scht Selektion der Checkbox wieder entfernen Erwartung O O Die Tabelle der Videosignale wird anhand der Filter Kriterien gefiltert und in der Tabelle der Fahrten werden nur die ange zeigt von welchen mindestens ein Videosignal dargestellt wird Tabelle 13 System Test Filter setzen Status ndert von Kein Emp f nger auf Kein Signal und anschliessend falls GPS Empfang gew hrleistet auf OK Beim n chsten Start einer Fahrt wird dieser Videoempf nger verwendet Beim n chsten Start einer Fahrt wird dieser Pfad verwendet Nicht m glich dazu muss Fahrt gestoppt werden Bei jeglicher nderung einer Kategorie muss das Dropdown des Filters angepasst werden Beim Bearbeiten muss zus tz lich in der Tabelle der Videosig nale die Kategorie angepasst werden Beim L schen m ssen die Videosignale welche diese Kategorie verwenden auf die Standard Kategorie zuruckge setzt werden Ergebnis Nicht OK wobei alle ausser dem Datums Filter korrekt funktionieren Bei der Filterung anhand des Da
205. s obiger Zusammenstellung selber und ohne weitere frem de Hilfe durchgef hrt habe dass ich s mtliche verwendeten Quellen erw hnt und gem ss g ngigen wissenschaftlichen Zitier regeln korrekt angegeben habe Rapperswil 1706201 ee Florian Hungerbuhler Student Rapperswil 1 0620 Raphael Neumann Student Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 112 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang 9 2 Rechtevereinbarung Gegenstand der Vereinbarung Mit dieser Vereinbarung werden die Rechte Uber die Verwendung und die Weiterentwicklung der Ergebnisse der Bachelorarbeit Hunting Wireless Video Signals von Florian Hungerb hler und Raphael Neumann unter der Betreuung von Prof Dr Peter Heinzmann geregelt Urheberrecht Die Urheberrechte stehen den Studenten zu Vervvendung Die Ergebnisse der Arbeit d rfen sowohl von allen an der Arbeit beteiligten Parteien d h von den Studenten vvelche die Arbeit verfasst haben vom verantvvortlichen Professor sovvie vom Profekt partner verwendet und weiter entvvickelt werden Die Namensnennung der beteiligten Parteien ist bei der Weiterverwendung erwunscht aber nicht Pflicht Rapperswil 17 06 201 o Florian Hungerb hler Student RADDersWiI7OG 201 CC adada ad badan Raphael Neumann Student Rapp rswi 170620 DE Dr Prof Peter Heinzmann Betreuer cnlab AG Projektpartner Bachelorarbeit FS 20
206. speziell zum Thema Warviewing in Los Angeles erstellte Webseite WARspyLA com wurde seit Marz 2006 nicht mehr aktualisiert Es konnten auch keine rele vanten Beitrage auf privaten deutschsprachigen Webseiten zum Thema gefunden werden ausser das in Foren das Thema kurz behandelt aber nicht weiterverfolgt wurde Dies lasst auf wenig Interesse diesbezuglich schliessen oder allfallige Aktivitaten wurden nicht fur alle zuganglich festgehalten Auch nach den interessanten Beitragen zur Datenschutzproblematik der Videofunkkameras vom NDR und ZDF gibt es keine Diskussionen zum Thema oder Erfahrungsberichte dazu Im Beitrag vom NDR aus dem Jahr 2010 wird einleitend erw hnt dass Uberwachungskameras auf grund des Fehlens einer Registrierungspflicht stark verbreitet sind Es wird kritisiert dass oft nicht klar ist wer auf die Aufnahmen Zugriff hat und dann genauer auf die einfach anzuzapfenden Funk kameras eingegangen Mittels konkreten Funden wird gezeigt wie einfach Bilder solcher Kameras empfangen werden k nnen teilweise sogar mit Ton Ebenfalls in 2010 wird im ZDF WISO gezeigt wie einfach die Aufnahmen von Kameras in Geschaften und im Privatbereich bei Erkundungsfahrten an gezapft und betrachtet werden konnten An nur einem Tag detektierte das Team Ober 80 Kameras im Rhein Main Gebiet Frankfurt Mit der bervvachungskameraproblematik besch ftigt sich das Seminar f r angewandte Sicherheit SaU aus Berlin ziemlich intensiv Auf ihren Kameraspazi
207. sschnitt dieser Datei in Tabellenform zu sehen wobei einige Spalten f r einen besseren berblick ausgeblendet wurden Die erste Spalte id dient alleine der Identifika tion des Bildes und ist f r das Data Mining irrelevant In der zweiten Spalte manual classification wurde die wie gem ss Kapitel 4 3 2 2 bestimmte Bildklasse von Hand eingetragen O f r Rauschbild und 1 f r Videobild Die restlichen Spalten sind die vom FramesAnalyzer berechneten Werte Die vollst ndige CSV Datei ist auf der CD zu finden Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung corners corners corners edges canny edges canny edges canny edges canny horizontal vertical corners moravec moravec moravec gaussiansigma 1 gaussiansigma 1 gaussiansigma 1 gaussiansigma 1 manual intensity intensity gray corners moravec threshold threshold threshol highthreshold 0 highthreshold 0 highthreshold 50 highthreshold 50 id classification mean Mean Mean susan threshold 0 100 200 d 300 white pixels blobs count white pixels blobs count i 0 22995 934 31172 267 268 066 3527 3671 3671 3671 3671 23197 930 21854 623 2 0 20267 4 27473 587 268 066 2235 6492 4173 4111 4051 19922 1031 10898 437 3 1 34863 115 47258 889 268 066 93 4981 4946 4565 3803 21798 1124 16676 808 4 0 22915 315 31062 982 268 066 3516 3675 3675 3675 3675 23115 987 21814 672 5 0 11287 751 15301 173 268 066
208. steme betrieben welche nicht gesichert sind Da fur den Betrieb solcher Systeme keine Genehmigung notig ist sind diese nir gendwo erfasst und es fehlt an Daten zur Verbreitung solcher Anlagen Das Auffinden von solchen drahtlosen Videoverbindungen wird als Warviewing bezeichnet und erreichte in den USA erstmals um 2001 grosse Aufmerksamkeit Im Jahr 2010 berichteten auch deut sche Medien wie NDR und ZDF ber die M glichkeit des Anzapfens von Videoverbindungen wie sie beispielsweise durch berwachungskameras zu Stande kommen Diese Resultate f hrten zu grosser Entr stung bei Datensch tzern sowie den Betreibern solcher Kameras In der Schweiz wurde dieses Thema noch kaum in den Medien behandelt weshalb der Kassensturz SRF ein grosses Interesse an einem einfach benutzbaren System f r die Detektion solcher drahtlosen Video bertragungen hat Damit soll die Problematik von unverschl sselten Videoverbindungen aufgezeigt und zur Sensibilisie rung der Bev lkerung beigetragen werden Das Ziel dieser Arbeit ist es einen Wireless Video Signal Hunter zu entwickeln welcher auf Testfahr ten die angesprochenen Video Funksysteme aufsp rt und deren Position f r eine sp tere statistische Auswertung auf einer Karte einzeichnet Das System wird als Prototyp entwickelt Es soll im empfan genen Signal zwischen echten Videobildern und Rauschbildern unterscheiden k nnen Zudem soll die Aufzeichnung der Videosignale sowie eine Kategorisierung un
209. t werden Damit h tte das Data Mining eine breitere Datenbasis und der Entscheidungsbaum w rde weiter auf die effektiv empfan genen Bilder optimiert Es ist jedoch allgemein schwierig ein stark verrauschtes Videobild als solches zu erkennen und gleichzeitig ein Rauschen welches einem Videobild hnlich sieht als Rauschbild zu erkennen Der Algorithmus k nnte bzgl Geschwindigkeit noch stark verbessert werden Die Berechnung der verschiedenen Bildwerte braucht viel Rechenleistung und aufgrund der vielen zu beurteilenden Bil der pro Sekunde ist der Prozessor stark ausgelastet Folgende M glichkeiten f r eine Optimierung w ren m glich Parameter Anpaossung bestehender Bildwerte Die Parameter der Algorithmen welche die Bildwerte berechnen k nnten in einer Untersu chung noch weiter varilert werden Damit k nnte eventuell die Aussagekraft eines Bildwertes gesteigert werden wodurch der Entscheidungsbaum k rzer ausfallen k nnte Synchronisationssignal VVird beim Auswerten des Video Funksignals im Videoempfanger kein Synchronisations signal gefunden so wird ein ganzes oder teilweise blaues Bild dargestellt Im Rauschen wird dieses Signal anscheinend auch gefunden da sonst nur echte Bilder angezeigt werden durf ten was aber nicht der Fall ist Vielleicht gibt es Signalverarbeitungschips welche das Syn chronisationssignal zuverl ssiger detektieren k nnen aber dies wurde nicht weiter unter sucht Die Rauschbilder k nnen mit
210. tbilder einfach ins Excel importiert werden konnten fuhrte eine diesbez gliche Suche nach Data Mining zum SQL Analysis Service der sich via Add In direkt in Excel einbinden l sst siehe Abbildung 81 und Abbildung 82 Der Analysis Service selber ist eine Funktion des Microsoft SQL Servers Kid 9 K framesanalyzer vl Alle xlsx Microsoft Excel Tabellentools Datei Start Einf gen Seitenlayout Formeln Daten berpr fen Ansicht Load Test Jata Mining ntwt ag OX AS RADA K AE Explore Clean Sample Classify Estimate Cluster Associate Forecast Advanced Accuracy Classification Profit Cros Browse Document Query Manage DMAddinsDB Trace Help Data Data Data z Cha Matri Chart Validation Model Models localhost Data Preparation Data Modeling Accuracy and Validation Model Usage Management Connection Help H19 v 7191 690258 A B D E F 1 2 D Kameras 0 1 0 3634 793443 32 12046929 3 D Kameras 0 1 0 23105 17377 958 7549334 4 D Kameras 0 2 0 22915 31475 1660 037521 5 D Kameras 0 4 1 22754 0623 1235 709961 6 D Kameras 0 4 1 22721 26885 1234 962462 Abbildung 81 SQL Analysis Services Plugin fur Excel Data Mining Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 67 166 68 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 4 Bilderkennung framesanalyzer v1 Alle xlsx Microsoft Excel Seitenlayout Formeln Daten Uberpr fen Ansicht Load Test Data Mining m n
211. te Bilderkennungs Algorithmus implementiert und eine funktionale Benutzeroberflache erstellt Ergebnisse Der realisierte Prototyp Wireless Video Signal Hunter erm glicht die Detektion Lokalisierung und Analyse von drahtlosen Videoverbindungen Die Ergebnisse von Testfahrten k nnen auf einer Karte angezeigt und kommentiert werden Das Kartenmaterial dazu stammt von Google Maps und f r die Datenspeicherung wird der Microsoft SQL Server eingesetzt Der Wireless Video Signal Hunter um fasst einen 4 Kanal Videoempfanger mit externer Antenne und ein GPS Ger t welche mit einem Windows XP Notebook verbunden sind Windows XP ist aufgrund der Treiberkompatibilit t des Vi deoempf ngers n tig Video Antenne 2 4 GHz a A Funkkameras Videosignale Konverter Notebook 12V gt 230V E Ee pfanger Aufbau Hunting System Software Wireless Video Signal Hunter Der realisierte Bilderkennungs Algorithmus nutzt das Bildverarbeitungs Framework AForge NET und erreicht eine Klassifizierungsgenauigkeit von Uber 98 gemessen Uber ein Set von 7000 Testbildern Testfahrten zeigen dass die Detektion von Funkkameras zuverlassig funktioniert Um Fehldetektio nen bei sehr speziellen Rauschsignalen mit seltenen Mustern zu minimieren wird erst nach Erken nung von mehreren Videobildern in Folge eine Detektion ausgel st Bei Fahrten im Raum Rapperswil konnten 12 drahtlose Videoverbindungen gefunden werden Dies l sst auf ein
212. te oder ein spezielles USB Ger t einzusetzen welche das Videosignal des Empf ngers digitalisieren kann 4 Empf nger wird am PC als Imaging Device erkannt Ein USB Anschluss alleine reicht jedoch nicht aus Ein m glichst einfacher Zugriff auf das Vi deosignal von einem Programm aus muss m glich sein Bei gewissen Treibern ist dies nur ber propriet re Software m glich Wird das Ger t jedoch vom Computer als Imaging De vice erkannt so kann das Videosignal einfach ber eine standardisierte Schnittstelle abge griffen werden Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 31 166 32 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 3 Video Empfanger 5 Treiber f r Windows XP und oder aufwarts Fur den Videoempfanger muss ein Treiber vorhanden sein der mindestens unter Windows XP funktioniert Am besten ware die Unterstutzung von Windows 7 da dies bereits auf vielen Computern installiert ist und den zukunftigen Einsatz der Warviewing Systems interessanter macht 6 Anschluss f r eine externe Antenne Um den Empfang des Empfangers zu verbessern ist ein externer Antennenschluss notig So k nnen mittels einer externen Antenne auch schwachere Signale von Video Funksystemen empfangen werden Da beim Warviewing mittels Auto das Funksignal durch die Karosserie abgeschwacht wird ist bei diesem Nutzungsfall eine externe Antenne sehr wichtig welche auf dem Autodach montiert werden kann 3 2 Eingesetzter Empf nge
213. te wurden ber alle Testbildern berechnet und die dar aus gewonnene Datenmenge f rs Data Mining genutzt Auf diesen Prozess wird im Kapitel 4 3 2 2 Berechnung der Bildwerte eingegangen Bei diesem Kapitel handelt es sich um eine qualitative Beschreibung der Bildwerte Die quantitative Auswertung sprich wie relevant ein bestimmter Bildwert ist und welche konkreten Wertauspr gun gen entscheidend sind f r eine Bildklasse wird durch das Data Mining bestimmt siehe Kapitel 4 4 Algorithmus Dort ist auch ersichtlich welche Aussagekraft die Bildwerte haben Das Histogramm Nachfolgend wird mehrmals der Begriff Histogramm verwendet weshalb dieser hier f r ein besseres Verst ndnis der Grafiken kurz erkl rt wird Zus tzliche und detailliertere Informationen zum Histo gramm k nnen unter 66 gefunden werden Grunds tzlich sieht ein Histogramm wie folgt aus max Lech Pixel Anzahl weniger 0 schwarz weils dunkler Hell igkeit heller Abbildung 16 Beispiel Histogramm 66 Es handelt sich hierbei um die grafische Darstellung einer Haufigkeitsverteilung Bei Bildern ist das die Haufigkeitsverteilung von Pixelhelligkeiten Abgelesen k nnen die folgenden Aussagen Vertikal H ufigkeit der Werte Anzahl an Werten mit derselben Auspr gung Horizontal Helligkeitswert links dunkle Werte rechts helle Werte Bei den Bildwerten welche aus einem Histogramm berechnet werden gelten folgende Genauigkei ten Standardabvve
214. teilt wer den Es kann jedoch gesagt werden dass Betreiber analoger Funkkameras bei deren Einsatz die Punkte Datensicherheit und Zweckbindung wohl in den meisten F llen verletzen Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 7 Rechtliche Aspekte Kameras am Arbeitsplatz In den Videobeitragen vom NDR 25 und vom ZDF 27 wurden viele Funkkameras in kleinen Ge schaften entdeckt wobei teilweise Mitarbeiter Uber langere Zeit im Aufnahmebereich der Videoka mera waren wie z B im Kassenbereich Zur Uberwachung am Arbeitsplatz gibt es jedoch spezielle Regelungen welche hier kurz angeschnitten werden sollen Grundsatzlich ist es dem Arbeitgeber erlaubt seine Mitarbeiter zu kontrollieren sofern dies im Rah men des Arbeitsverhaltnisses erforderlich ist vgl Art 328b Obligationenrecht OR Dabei darf er jedoch deren Pers nlichkeitsrechte nicht verletzen Das Verhalten der Mitarbeiter darf nicht ber vvacht vverden nur das Arbeitsergebnis und die Einhaltung der Arbeitspflichten Eine grundlose allgemeine berwachung ist nicht zul ssig Eine berwachung ist zun chst grunds tz lich gerechtfertigt wenn einer der nachfolgenden Punkte erf llt wird 11251 Rechtmassig ist eine Uberwachung erst wenn alle datenschutzrechtlichen Grundprinzipien eingehalten werden Gesetzliche Grundlage berwiegendes ffentliches oder privates Interesse Zustimmung der Betroffenen Auch
215. tel 5 Softvvare Google Maps nternet SQLite Kartenmaterial CH MS SQL Datenhaltung ef G ef Videosignale Funkkameras lt gt Festplatte Videoempf nger Videos Satellit Abbildung 87 System Diagramm des Video Hunting Systems 5 1 System Spezifikation Mit dem WVSH k nnen Erfassungsfahrten von Videosignalen Funkkameras durchgef hrt werden Die Software bietet dabei die folgende Funktionalit t Um alle Funktionen optimal nutzen zu k nnen sind ein Videoempf nger wie das w hrend dieser Arbeit evaluierte Modell und ein GPS Empf nger notig Darstellung der aktuell empfangenen Bilder des Videoempf ngers Automatisches Erkennen von Video Funksignalen Darstellung der gefundenen Videosignale auf einer Karte sowie in Tabellenform Pro Videosignal werden die folgenden Informationen aufgezeichnet Videosequenz Betrachtung direkt in WVSH m glich Kanal GPS Position Zeitpunkt der Detektion Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals 75 166 Kapitel 5 Software Die Informationen zum Videosignal k nnen wie folgt manuell erg nzt werden Kategorie Kassenbereich Hauseingang Kommentar Darstellung der aktuellen Position auf einer Karte Darstellung der gefahrenen Strecke auf einer Karte Pro gefahrene Strecke bzw Fahrt werden die folgenden Informationen festgehalten Anzahl gefundene Videosi
216. tenbank schreiben Falls noch keine Detektion ausgel st wurde und Bild ist Rauschbild Bild verwerfen und Bild ist Videobild Bild zwischenspeichern Falls bereits eine Detektion ausgel st wurde Oase Bild unabh ngig der Bildklasse der Videodatei hinzuf gen und das 24igste Rauschbild in Folge aus der Warteschlange genommen wird Detektion und Videodatei abschliessen Die beiden Schwellwerte wann eine Videosignal Detektion ausgel st ab 5 Videobildern und wieder abgeschlossen nach 24 Rauschbildern wird k nnen konfiguriert werden In der Datei WVSH exe config welche sich im selben Ordner wie die Software befindet k nnen diese beiden Werte unter RecordingBeginThreshold und RecordingEndThreshold angepasst werden Damit die nderungen bernommen werden muss die Software neugestartet werden 5 6 Datenmodell Wie bereits unter Technologieauswahl erw hnt wurde aufgrund der guten Integration in die NET Umgebung der Microsoft SQL Server Express f r die Datenhaltung genutzt Gem ss der System Spezifikation wurden die folgenden drei Datenklassen entworfen Kategorie Zuordnung des Videosignals zu maximal einer Kategorie f r eine genauere Spezifi kation und Einteilung der aufgezeichneten Bilder Videosignal detektierte drahtlose Video bertragung mit Zusatzinformationen Es geh rt zu maximal einer Kategorie und zu genau einer Erfassungsfahrt Fahrt Video Erkennungsfahrt mit Zusatzi
217. tenne kompakte Bauweise Nachteile wird als Quad Receiver angepriesen kann jedoch nicht alle Kan le gleichzeitig darstellen mit Zusatzsoftware kann jedoch periodisch der Kanal gewechselt wer den schlechter Treiber ganzes System blockiert ab und zu Wie beim RF Grabber sind auch hier die Treiber fehlerhaft implementiert Das Ger t wird zwar als Imaging Device unter Windows angezeigt doch resultiert ein Zugriff ber diese Schnittstelle in zeit weisem Einfrieren des ganzen Betriebssystems Die Maus l sst sich nur ruckelhaft bewegen und das Videosignal wird nicht fl ssig dargestellt Auch die die CPU Belastung steigt immer wieder stark an und f llt darauf wieder auf ein Normalmass ab Dies alles wiederholt sich in Intervallen von ca 1s Es gibt zwar einen 64 Bit Treiber der sich auch unter Windows 7 installieren l sst doch beschwert sich Windows dass der Treiber nicht digital signiert sei und nicht korrekt funktioniere Unter Windows XP 64 Bit wurde er nicht getestet Aus all diesen Gr nden eignet sich dieser Empf nger nicht 9 3 5 Weitere F r erste Tests und die Testsetups wurde noch weitere Ausr stung verwendet auf welche aber nicht genauer eingegangen werden soll Weitere Informationen zu den Ger ten kann bei den angegebe nen Quellen gefunden werden Nachfolgend eine Auflistung dieser Ger te Produktname Verk ufer Einsatzzweck GigaAir 4561 130 Tranwo Babycam 2 4 GHz Wireless Color Handheld Video Monitor
218. tenstehenden Tabelle sind die Kompressionsraten f r die drei vorangehenden Beispielbilder aufgelistet Bild Kompressionsrate Anzahl Farben Abbildung 60 Rauschbild 1 18 88 59 975 Abbildung 62 Rauschbild 2 16 04 44 175 Abbildung 64 Videobild 8 24 15 399 Tabelle 5 Vergleich Kompressionsfaktor sowie Anzahl Farben Die Kompressionsrate ist die Dateigr sse des komprimierten Bildes relativ zur Dateigr sse des un komprimierten Bildes in Prozent siehe Formel 1 Je kleiner diese Rate ist desto besser konnte das Bild komprimiert werden Dateigr sse komprimiertes Bild Kompressionsrate o X P Dateigrosse unkomprimiertes Bild Formel 1 Kompressionsrate Wie im Abschnitt oberhalb von Tabelle 5 erklart werden in dieser Anwendung die JPEG und PNG Dateigr ssen verwendet anstatt nur die JPEG und die unkomprimierte Bildgr sse Somit lautet die konkrete Formel vvie folgt Dateigr sse JPEG Kompressionsrate Dateigr sse PNG Formel 2 Kompressionsrate konkret Wie man in Tabelle 5 sehen kann sind die Unterschiede beim Kompressionsfaktor und der Anzahl Farben gut ersichtlich Bei anderen Bildern wurden hnliche Zahlen berechnet Die Kompressionsrate wird im Entscheidungsbaum an zweiter Stelle berechnet 4 2 7 Blauanteil Der eingesetzte Videoempf nger siehe Kapitel 3 2 Eingesetzter Empf nger liefert blaue Bilder falls kein Synchronisationssignal f r gewisse Bildzeilen erkannt wur
219. ter Analyse abgeschlossen der confidenceFactor von 1 x 107 und minNumObj von 13 stellen die optimalen J48 Parameter dar Das ausgew hlte Modell ist in Abbildung 79 zu sehen Der Parameter minNumObj wurde noch weiter als in der Tabelle 9 aufgef hrt variiert jedoch zeigten sich keine Verbesserungen mehr in den Kennzahlen J48 pruned tree Bildwert Canny horizontal intensity standard derivation absolut lt 1956 218688 Blatt mit meisten TP edges canny gaussiansigma 3 highthreshold 0 blobs count lt 1299 fiir Bildklasse O edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 100 white pixels lt 1969 horizontal intensity standard derivation absolut lt 919 119368 0 162 0 2 0 horizontal intensity standard derivation absolut gt 919 119368 1 69 0 6 0 edges canny gaussiansigma 1 highthreshold 100 white pixels gt 1969 0 3120 0 43 0 edges canny gaussiansigma 3 highthreshold 0 blobs count gt 1299 horizontal intensity standard derivation relative lt 3 744305 0 58 0 horizontal intensity standard derivation relative gt 3 744305 edges canny gaussiansigma 3 highthreshold 50 blobs count lt 891 1 113 0 9 0 edges canny gaussiansigma 3 highthreshold 50 blobs count gt 891 0 14 0 1 0 horizontal intensity standard derivation absolut gt 1956 218688 compression ratio jog png lt 16 11 1 3008 0 10 0 Blatt mit
220. ter jener mit Sichtkontakt da W nde M bel T ren usw das Signal d mpfen Bei Tests welche im Rahmen dieser Arbeit durchgef hrte wurden haben gewisse Kameras bei Sichtkontakt eine Reichweite von bis zu 150 Meter erreicht Innerhalb eines Geb udes wurde eine maximale Reichweite von knapp 80m gemessen Durch die Nutzung von speziellen Antennen beim Empf nger kann jedoch auch in gr sserer Distanz noch ein Signal empfangen werden siehe n chstes Kapitel Antenne Falls ein ausgesendetes Video Funksignal beispielsweise durch eine Mauer ged mpft wird muss das Hunting System f r eine Erfassung des Videosignals umso n her an dessen Quelle sein Unter un g nstigen Umst nden k nnte z B ein Videosignal eines Gesch ftes auf der Strasse nicht empfangen werden auf dem Trottoir jedoch schon Diese Problematik k nnte einerseits durch empfindlichere Antennen mit mehr Signalgewinn gel st oder andererseits die Erfassungsfahrten durch Erfassungs Spazierg nge erg nzt werden 2 7 Antenne Die meisten drahtlosen Video bertragungssysteme verf gen ber integrierte Antennen Empf nger mit externem Antennenanschluss bieten die M glichkeit die Empfangsempfindlichkeit mit speziellen Antennen zu verbessern Dadurch wird die Bildqualit t bereits empfangener Video Funksignale bes ser und das Signal kann stabiler empfangen werden Andererseits wird aber auch der Empfangsbe reich ausgeweitet womit weitere Video Funksignale empfangen werden
221. tion VTQ GigaLink Transmitter mono 05 04 2011 http shop vtq de product info php infozp1451 GigaLink Transmitter mono html amp XTCsid tng3n7fvlj7vmnuvjh2llutpv2 E Mail Antwort von Daniel Reiser Technischer Support Conrad vom 24 02 2011 Pollin Electroincs Funk Farb Kamera Set 2 4 GHz 05 04 2011 http www pollin de shop dt NjUAOTEOOTK Haustechnik Sicherheitstechnik Kameras Funk_Farb_Kamera_Set_2 4 GHz html Portable 2 4GHz USB Wireless Video Spy Gadget 05 04 2011 http www ezspycam com EWM 004 htm Pearl Videokameras Analog 05 04 2011 http www pearl de c 5450 shtml jsessionid mndjMpNSYIMF 7A_eeM8s Funktechnik 07 04 2011 http vvvvvv elektronik kompendium de sites kom 0810301 htm Radio Interface Regulation OFCOM 13 06 2011 http www ofcomnet ch cgi bin rir pl id 1010 nb 01 Wikipedia WarViewing 06 04 2011 https secure wikimedia org wikipedia en wiki WarViewing WarSpying Wireless Camera Hunter 06 04 2011 http www petrilopia net wordpress security 2 warspying wireless camera hunter SMA connector 14 06 2011 http en wikipedia org wiki SMA_connector Air802 LLC Connector Identification Chart Fotos aller SMA R P SMA Stecker und Buch sen sowie anderen Funk Steckern 14 06 2011 http www air802 com connector identification chart html E Mail Kontakt mit WLAN Shop24 de vom 14 06 2011 siehe Kopie des Mails auf der CD Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann 54 55
222. tums werden Grenzwerte nicht richtig be handelt wodurch einzelne Vi deosignale f lschlicherweise nicht angezeigt werden Massnahme Datums Filter darf die Sekunden nicht beachten weil diese ber das Steuerele ment gar nicht eingegeben werden k nnen Ergebnis OK OK Tabelle 14 System Test Konfiguration ndern Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 5 Software 5 9 Erweiterungsmoglichkeiten Die im Kapitel 5 1 System Spezifikation angesprochenen m glichen Erweiterungen der Software werden im diesen Kapitel aufgelistet und kurz erklart Alle diese Erweiterungen wurden jedoch auf grund der knappen Zeit nicht umgesetzt Bessere Verwaltung der Detektionen Um die speziellen Detektionsfalle abdecken zu k nnen siehe Kapitel 2 8 und besser in der Software zu unterst tzen ware eine Erweiterung des Datenmodells und der Funktionalitat der Software n tig Wie im entworfenen Datenmodell in Abbildung 93 zu sehen ist besteht die Erweiterung hauptsach lich aus dem Einf gen der neuen Datenklasse Videosequenz Videosequence zwischen Videosignal und Fahrt Abgesehen vom Kommentar sind alle Attribute von Videosignal nach Videosequenz ver schoben worden d og Videosequence LL o Drive z d Category di yer e Properties Properties Dy 1 Properties D Id em Channel Id ES id Comment 4 A LocationBinary e
223. ufen lassen gt Rauschbild oder Videobild Bild in Warteschlange des entspr Videokanals einf gen Prozessor kerne Threads FrameRecorder Video auf Festplatte aufzeichnen Informationen in Datenbank speichern Beurteilung ob Bild dem Video hinzugefugt oder verworfen Bild Nr Videokanal GPS Information Erkennungszeit r sira vn t klassi hi A T a Bild vor Klassifkation Bachelorarbeit FS 2011 Warteschlangen f r Aufzeichnung oder Bilder vor Aufzeichnung wird 7 Anzahl Video kan le Videosignal Nr Videokanal Videosignal Daten Anzahl Video kanale Videosignale Fahrten Datenbank Festplatte Abbildung 89 Datenfluss Thread Modell Florian Hungerb hler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 5 Software In diesem Datenfluss erledigen folgende drei Klassen die Hauptarbeit FrameGrabber Der FrameGrabber ist fur den Empfang der Bilder vom Videoempfanger zustandig Die Bilder werden fur die weitere Verarbeitung aufbereitet und in die Warteschlange fur die Klassifizierung eingefugt Fur diese Arbeit kann nur ein Thread verwendet werden da der Zugriff auf den Videoempfanger nicht multithreading fahig ist Folgende Arbeiten erledigt der FrameGrabber im Detail Videoempfan
224. und Ton in diesem Bereich muss die Einwilligung der Person vorliegen oder aber ein berwiegendes privates oder f fentliches Interesse oder eine Rechtfertigungsnorm in einem Gesetz Hierbei stellt sich die Frage ob die Aufstellung einer Funkkamera welche die Informationen unge sch tzt bermittelt bereits als Einwilligung gilt In den meisten F llen wissen die Betreiber der Kame ra jedoch vermutlich nicht dass auch Aussenstehende diese Informationen sehr einfach abgreifen k nnen In Bezug auf das DSG und Art 28 ZGB spielt es keine Rolle ob ein Betreiber sich des Risikos bewusst ist oder nicht In Bezug auf eine durch den Betreiber allenfalls erf llte strafrechtliche Norm ist dies jedoch relevant Bei einem durchschnittlichen technisch nicht versierten Menschen kann man sich fragen ob dieser sich des Risikos bewusst sein m sste Wenn nicht dann w rde er sich nur fahrl ssig Verhalten Wenn er sich des Risikos bewusst w re dann w rde er eventual vors tzlich z B unter Fernmeldegesetz FMG Vernehmlassungsentvvurf vom 30 August 1995 Gesetzesentvvurf und Erlauternder Bericht Bundesamt f r Kommunikation oder Fernmeldegesetz 1993 hrsg von Hanns Kratzer Alfred Stratil vgl VVVVVV nebis ch Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 105 166 106 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 7 Rechtliche Aspekte handeln Gewisse Strafbestimmungen sehen eine Bestrafung nur bei vo
225. ung 101 Foto RF Grabber 128 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerbuhler Raphael Neumann Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang In der folgenden Tabelle sind die wichtigsten Eigenschaften des Gerats aufgelistet Genauere Anga ben k nnen auch unter 128 eingesehen werden Bezeichnung Grand RF Grabber USB Hersteller Grandtec grandtec com Beschafft bei Multimediadienste HSR USB Port Ja Frequenzen GHz 2 410 2 430 2 450 2 470 Status Nicht mehr verf gbar end of life Treiber Win XP sowie Win 7 nur 32 Bit Eingebunden als Ja Imaging Device Tabelle 18 Eigenschaften RF Grabber Vorteile kompakte Bauweise Nachteile Kanal muss von Hand ber Taste gewechselt werden kein Anschluss fur externe Antenne Kanalfrequenzen stimmen nicht ganz mit den h ufigsten berein Bei den ersten Aufnahmeversuchen zeigte sich ein spezielles Verhalten des Ger ts bzw der aufneh menden Software Dies h ngt vermutlich mit einer fehlerhaften Treiber Implementation zusammen Die Applikation mit der aufgenommen wird friert teilweise ein wenn der Empf nger kein Signal empfangen kann Hat der Empf nger direkt nach dem Start der Aufnahmesoftware kein Signal so h ngt die Applikation bis ein genug starkes Signal kommt Wenn ein Bild empfangen werden kann und der Sender anschliessend ausgeschaltet wird so wird in der Software f r wenige Sekunden ein bewegtes Rauschen angezeigt Dann friert jedoch die Applikation ein und der
226. unting Wireless Video Signals Kapitel 7 Rechtliche Aspekte diese grobe Analyse aufwendiger war als gedacht Eine erste oberflachliche Suche brachte keine Re sultate Uber gultige Rechtsurteile Dies liegt vermutlich daran dass ein Aufzeichnen unbemerkt ge schieht und Verst sse gegen das DSG oder das Pers nlichkeitsrecht nur auf Antrag verfolgt werden Weiterhin gab es wohl bisher auch keinen gravierenden Fall bei dem ein Rechtsverfahren fur notig befunden wurde Schliesslich nahm der Einsatz von Funkkameras erst seit relativ kurzer Zeit erheb lich zu Sollten Bilder von den Kamera Erfassungsfahrten publiziert werden so sind die darauf zu erkennen den Personen auf jeden Fall unkenntlich zu machen Um dem DSG strikt zu folgen m sste dies direkt bei der Aufnahme erfolgen da bei der manuellen Bearbeitung die Personen bereits erkannt werden k nnten und bereits das Aufzeichnen oder Betrachten der Bilder eine Bearbeitung von Personenda ten darstellt sofern Personen darauf erkannt werden k nnen Daran ndert sich nichts wenn heikle Bilder im Nachhinein gel scht werden Auf das Argument dass eine automatische Korrektur nicht zuverl ssig umsetzbar sei erwiderte der angefragte Mitarbeiter des eidgen ssischen Datenschutzes dass eine nachtr gliche Bearbeitung zur Unkenntlichmachung einer Person in Ordnung sei 116 Eine Ver ffentlichung der gefundenen Funkkameras z B in Form einer Karte ist nur zul ssig wenn die Daten gen gend stark a
227. ur das Hunting System Windows XP eingesetzt Bei der Anfrage bei Etong Electronics wurde geantwortet dass das Gerat Windows 7 nicht unterstutzte und demnachst kein neuer Treiber entwickelt werde Auf der beigelegten CD ist auch eine 64 Bit Treiberversion vorhanden diese liess sich jedoch unter Windows 7 64 Bit nicht installieren Eine In stallation unter Windows XP 64 Bit wurde nicht getestet Audiosignal Es kann mit dem Empfanger nur ein Audiokanal aufs Mal aufgezeichnet werden da im Gegensatz zum Bild nicht mehrere Kan le zusammengef gt werden k nnen Deshalb wird das Audiosignal vom Hunting System auch nicht aufgezeichnet Damit eine Aufzeichnung m glich w re m sste der Emp f nger die bertragung von vier Audiosignalen anbieten 3 3 Weitere Empf nger F r erste Aufnahmetests wurden noch andere Videoempf nger eingesetzt welche jedoch nicht alle Anforderungen erf llten und f r den weiteren Verlauf der Arbeit irrelevant waren Die Informationen zu diesen Ger ten wurde der Vollst ndigkeit halber im Anhang im Kapitel 9 1 Videoempf nger zu sammengefasst Bei der Recherche im Internet wurde auch auf sogenannte Wireless Camera Hun ter gestossen Deren Beschreibung klang vielversprechend weshalb sie im folgenden Abschnitt se parat behandelt werden Wireless Camera Hunter In der SpyGadget Branche gibt es einige Ger te welche als Wireless Camera Hunter bzw Scanner angepriesen werden Es handelt sich dabei um Ger t
228. ynchronisationssignal empf ngt Je nach Chip der das Signal verarbeitet kann dann jedoch auch ein schwarzes oder gr nes Bild ange zeigt werden Abbildung 99 Ganzes und teilweise blaues Bild beim Quad Empf nger Im Videosignal wird der Anfang jeder Zeile durch einen speziellen Flankenwechsel markiert der sonst im Signalverlauf nicht vorkommt Dies gilt auch f r den Anfang jedes Bildes So kann es auch sein dass bei einem Bild ein Teil blau ist und ein anderer Teil nur Rauschen darstellt siehe Abbildung 99 Bachelorarbeit FS 2011 Florian Hungerb hler Raphael Neumann 113 166 114 166 Hunting Wireless Video Signals Kapitel 9 Anhang unten links Warum sich das Synchronisationssignal nicht bzw nur eingeschrankt f r die Bilderken nung eignet wird im Kapitel 4 6 Beurteilung kurz erlautert Schematisch sieht das Zeilensignal wie in der untenstehenden Grafik aus Zusatzlich zum Bildsignal gibt es ein Synchronisationssignal Vertiefende Informationen sind bspw unter 136 oder 137 zu finden Helligkeit _ 27 100 Helligkeits signal Austas 0 Yo ma ng Schworz 1 Schwarzwert Synchro Synchron nisation impuls 4 Zeilendaver 64 Austastung 12 us Abbildung 100 Schema Zeilensignal bei PAL 135 9 3 3 RF Grabber USB Grandtec Als erstes Gerat wurde der RF Grabber USB eingesetzt Die ersten Testaufnahmen am Computer wurden mit diesem Empfanger gemacht Abbild
229. zu sehen Stratified cross validation korrekt klassifiziert Summary Correctly Classified Instances 3536 86 2439 Incorrectly Classified Instances 41 13 7561 Total Number of Instances 3577 Detailed Accuracy By Class true positives TP TP Rate FP Rate Class Bildklasse 0 990 0 041 0 959 0 010 Weighted Avg 0 975 0 026 Confusion Matrix a lt classified as 3348 33 a 0 Abbildung 76 Beispiel Kreuzvalidierung In dem Entscheidungsbaum in Abbildung 75 des vorherigen Kapitels sind die TP und FP ebenfalls ge kennzeichnet Darin lassen sich die beiden Werte pro Blatt herauslesen und allf llige lokale Opti mierungen vornehmen 4 3 2 Datenvorbereitung Damit ein Data Mining m glich ist muss eine Datenbasis geschaffen werden und diese in ein f r We ka verst ndliches Format gebracht werden In den n chsten Kapiteln wird beschrieben wie die Daten erzeugt wurden einerseits durch manuelle Bildklassifizierung und andererseits durch Berechnung der Bildwerte Die Konvertierung von der entstehenden CSV Datei in das von Weka geforderte ARFF Dateiformat ist im Anhang in Kapitel 9 4 1 beschrieben 4 3 2 1 Manuelle Bildklassifizierung Mit dem Videoempf nger wurden Testaufnahmen erstellt und anschliessend davon die einzelnen Bilder exportiert F r diese beiden Aufgabe wurde die Videosoftware VirtualDubMod 88 verwendet Die exportierten Bilder wurden anschliessend manuell

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