Erkennung & KI

Erkennung läuft auf deiner eigenen Hardware und erfasst Bewegung, Personen und Fahrzeuge, Gesichter, Kennzeichen und Geräusche. Die Ergebnisse werden zu Ereignissen, die du durchsehen, durchsuchen und dir melden lassen kannst.

Wie Erkennung funktioniert

Erkennung ist gestuft:

1. Bewegung läuft durchgehend und günstig. Sie bemerkt nur, dass sich etwas geändert hat.
2. Wenn ein Trigger auslöst, wacht die schwerere KI auf. Sie führt Objekterkennung aus (Personen, Fahrzeuge, Tiere) und schaut dann genauer auf das Gefundene: Gesichter bei den erkannten Personen, Kennzeichen bei den Fahrzeugen und einen semantischen Fingerabdruck für die Suche. Bewegung ist der übliche Trigger. Auch ein erkanntes Geräusch weckt die KI, ebenso ein anderer Sensor, zum Beispiel ein Kontaktsensor an einer Tür.

Solange ein Ereignis aktiv ist, schaltet die schwerere Analyse (Objekte, Gesichter, Kennzeichen und Suche) auf den hochauflösenden Stream der Kamera für schärfere Ausschnitte und fällt zurück auf den leichteren Stream, sobald die Szene ruhig wird.

Was du erkennen kannst

• Bewegung — Bewegung im Bild.
• Objekte — Personen, Fahrzeuge und Tiere.
• Gesichter — bekannte Personen erkennen und unbekannte gruppieren.
• Kennzeichen — Kennzeichen lesen.
• Audio — Geräusche wie Glasbruch, Alarme oder Hundebellen.
• Semantische Suche — Momente finden, indem du sie in Worten beschreibst.
• Objekt suchen — eine Person oder ein Fahrzeug anklicken und die Momente bekommen, die sie zeigen.
• KI-Beschreibungen — eine schriftliche Zusammenfassung des Geschehens.
• Episoden — zusammenhängende Sichtungen über mehrere Kameras als eine Story.

Plugins erledigen die Arbeit

Erkennung wird von Plugins bereitgestellt, die du pro Kamera aktivierst: eine Bewegungs-Engine und ein KI-Backend, das zu deiner Hardware passt. Du wählst und justierst sie in den Einstellungen einer Kamera, siehe Sensoren einrichten.

Jede Erkennung wird Teil eines Ereignisses. Siehe Events & Erkennungen für deren Aufbau und Aufnahmen (NVR) zum Durchsehen.

Die Erkennungsmodelle selbst lernen aus Frames, die die Community beschriftet und beisteuert. Siehe Modelltraining.