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Evaluierung des Potenzials zur Erhöhung der Unternehmenssicherheit anhand eines Objekterkennungs-Prototyps mithilfe Künstlicher Intelligenz

  • Durch die stetige Weiterentwicklung und die mediale Präsenz der künstlichen Intelligenz findet die Steigerung der Unternehmenssicherheit in Unternehmen besondere Bedeutung. Insbesondere aus dem Umfeld des Machine Learnings sind kontinuierlich Anwendungen zu verzeichnen, die dazu dienen, eine derartige Maßnahme zu unterstützen. Im Rahmen dieser Arbeit wurde untersucht, ob eine potenzielle Steigerung der Unternehmenssicherheit durch den Einsatz eines Prototyps für die Objekterkennung basierend auf einem YOLOv5-Algorithmus erreicht werden kann. Es wurden Beispielszenarien definiert und die Wirksamkeit dieses Algorithmus bei der Erkennung und Identifizierung in Bezug auf die Sicherheitsanforderungen in einem Unternehmensumfeld evaluiert. Die Forschungsmethodik umfasste die Entwicklung und den Aufbau des Prototyps, der auf einem YOLOv5-Algorithmus basiert und auf einem Trainingsdatensatz der Objekterkennung trainiert wurde. Der Prototyp wurde anschließend in einer Laborumgebung implementiert und auf seine Fähigkeit getestet, Objekte nach definierten Sicherheitsanforderungen zu erkennen. Die Implementierung eines solchen Prototyps konnte dazu beitragen, die Sicherheitsmaßnahmen in Unternehmen zu unterstützen, die Sicherheitsreaktion zu beschleunigen und proaktivere Ansätze zur Gefahrenabwehr zu ermöglichen. Aus diesen Ergebnissen sind weitere Forschungen und praktische Anwendungen im Bereich der Unternehmenssicherheit denkbar.
Metadaten
Author:Mathias Frink
URN:urn:nbn:de:hbz:832-epub4-23493
DOI:https://doi.org/10.57683/EPUB-2349
Referee:Heide Faeskorn-Woyke
Document Type:Master's Thesis
Language:German
Publishing Institution:Hochschulbibliothek der Technischen Hochschule Köln
Granting Institution:Technische Hochschule Köln
Date of first Publication:2023/05/31
Date of Publication (online):2023/06/19
GND-Keyword:Betriebssicherheit; Künstliche Intelligenz
Tag:Künstliche Intelligenz; Unternehmenssicherheit; YOLOv5-Algorithmus
Institutes:Informatik und Ingenieurwissenschaften (F10) / Fakultät 10 / Institut für Informatik
CCS-Classification:H. Information Systems
Dewey Decimal Classification:000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft
JEL-Classification:M Business Administration and Business Economics; Marketing; Accounting
Open Access:Open Access
Licence (German):License LogoCreative Commons - CC BY-SA - Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International