Smart City
Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Erkennung und Verwaltung von Mediendaten im Stadtarchiv Heilbronn
Projektträger: Kommune
Behörde: Stadtarchiv Heilbronn
Standort
Heilbronn
Start
13.01.2020
Dauer
11 Monate
Status
100%
Gesamtkosten
100.000 € bis 250.000 €

Kurzbeschreibung

Das eingesetzte KI-System dient der Bilderkennung und soll unstrukturierte Datensammlungen automatisch verschlagworten und somit recherchierbar machen. Die Software DeepVA ist dabei in die IT-Infrastruktur des Stadtarchivs Heilbronn implementiert und in die Archivdatenbank HEUSS integriert. DeepVA analysiert Bild- und Video Daten auch in größeren Mengen inhaltlich und reichert diese mit Metadaten an. Grundlegende Funktion der Software ist es, Objekte sowie Personen zu erkennen. Das Training erfolgt über hauseigene Server.

Zielsetzung

Unstrukturierte Datensammlungen sollen schneller verschlagwortet und recherchierbar gemacht werden. Datenverarbeitungsprozesse sollen automatisiert und damit beschleunigt werden.

Zielgruppe

Als Zielgruppen gelten sowohl die Mitarbeitenden des Stadtarchivs als auch die Nutzenden der Archivbestände über die Archivdatenbank HEUSS.

Mehrwert für die Zielgruppe

Personen und Gebäude auf Fotos und in Videos werden automatisch und damit schneller erkannt. Dies ermöglicht eine gezielte Recherche nach Personen und Gebäuden in den Medienbeständen des Stadtarchivs.

Dies ist ein gefördertes Projekt

Gefördert vom Land Baden-Württemberg durch den Wettbewerb "Gemeinden, Städte und Landkreise 4.0-Future Communities 2019"

Herausforderungen

Einrichtung einer Importschnittstelle für KI-Daten in der Archivdatenbank HEUSS. Ergänzung der Erfassungsmetadaten um die Felder "Person" und "Gebäude/Ort". Hinzufügen des Feldes "Informationsquelle". Anpassung der Maskendarstellung. Für das Training wurden rund 25.000 Trainingsbilder zusammengestellt. Ebenso musste ein Index erstellt werden. Nach Abschluss des Trainings musste eine Qualitätsprüfung erfolgen. Problematisch bei der Gebäudeerkennung sind die verschiedenen Ansichten auf Fotos oder in Videos. Dies erhöht den Trainingsaufwand für die KI.

Zentrale Erfolgsfaktoren

Der Regelbetrieb der KI-Software konnte nach einem gezielten Training bereits im November 2020 aufgenommen werden. Die Quote für korrekt erkannte Gesichter liegt bei 97-99%, für Gebäude liegt die Quote bei 75%.

Besonders hilfreich war

Schnittstellengenerierung durch Softwarehersteller und IT-Entwickler der Archivdatenbank HEUSS sowie der städtischen IT. Datenschutz und die Persönlichkeitsrechte mussten durch Archivare geprüft und in die Kategorien der Zugänglichkeit eingestuft werden.

Lessons learned

Die Anzahl der Trainingsbilder sollte erhöht werden. Born digitals sind als Bildvorlagen geeigneter als analoge Bildvorlagen. stark vergrößerte Bildausschnitte eignen sich nicht zum Training, da zu pixelig.

Projektpartner und Kooperationen

Unternehmen — Aiconix GmbH

Stollwerkstraße 17-19
51149 Köln
office@aiconix.ai
https://aiconix.ai/

Ansprechperson

Dr. Saskia David-Gaubatz

Eichgasse 1
74072 Heilbronn
07131/562291
saskia.david-gaubatz@heilbronn.de
https://stadtarchiv.heilbronn.de/startseite.html

Projektkoordinator

Dr. Saskia David-Gaubatz

Eichgasse 1
74072 Heilbronn
07131/562291
saskia.david-gaubatz@heilbronn.de
https://stadtarchiv.heilbronn.de/startseite.html