Systemanforderungen
Was camera.ui braucht, hängt davon ab, wie du es betreibst und was du von ihm verlangst. Ein paar Kameras live ansehen ist leichtgewichtig. Viele Kameras rund um die Uhr mit KI-Erkennung aufzunehmen braucht echte Hardware. Nutze die Tabelle unten als Orientierung und skaliere mit Kameraanzahl, Aufnahme und Erkennung nach oben.
Auf einen Blick
| Minimum | Empfohlen | |
|---|---|---|
| CPU | 4 moderne Kerne | Apple Silicon (M1+), Intel N100 oder besser |
| RAM | 8 GB | 16 GB |
| Hardware-Beschleunigung | keine (Software) | eine aktuelle GPU / Beschleuniger oder Apple Silicon |
| Disk (App) | ~16 GB SSD | SSD |
| Aufnahmen | eine eigene, dedizierte Disk, passend zu deinen Kameras und der Aufbewahrung |
Bewährte Hardware
Ein kleiner Intel N100 Mini-PC oder ein Apple-Silicon-Mac (M1 oder neuer) bewältigt ein typisches Setup (mehrere Kameras mit Aufnahme und KI-Erkennung) bei geringem Stromverbrauch. Beide eignen sich gut als leise Always-on-Server.
Was den Bedarf erhöht: mehr Kameras, höhere Auflösungen, durchgehende Aufnahme und besonders KI-Erkennung, die mit einer unterstützten GPU, einem Beschleuniger oder Apple Silicon deutlich leichter läuft (siehe unten).
Den Server betreiben
Du kannst den camera.ui-Server auf Linux, macOS oder Windows betreiben:
- Linux. In Docker, auf Proxmox oder Bare-Metal. Ubuntu 24.04 (oder neuer) ist die getestete Basis. Eine Bare-Metal-Installation benötigt Node.js 24 und Python 3.11; die Docker-Images bringen alles mit.
- macOS. Über die Desktop-App im Server-Modus. Apple-Silicon-Macs (M1 und neuer) passen hervorragend: geringer Stromverbrauch, mit voller Hardware-Beschleunigung inklusive Neural Engine.
- Windows. Über die Desktop-App im Server-Modus.
Hardware-Beschleunigung
Erkennung und Video-Verarbeitung laufen auf jeder CPU in Software, aber eine GPU, ein Beschleuniger oder Apple Silicon senkt die CPU-Last deutlich, was zählt, sobald du mehrere Kameras hast oder KI-Erkennung nutzt.
| Plattform | Beschleunigung | Hinweis |
|---|---|---|
| Apple Silicon | GPU + Neural Engine + VideoToolbox | macOS, über die Desktop-App |
| Windows | Native GPU-Videobeschleunigung | Desktop-App · x86-64 |
| Intel | Quick Sync / VA-API (+ OpenCL) | intel-Docker-Flavor · x86-64 |
| NVIDIA | NVENC / NVDEC + CUDA | nvidia-Docker-Flavor · x86-64 |
| AMD | Mesa VA-API (+ OpenCL) | amd-Docker-Flavor · x86-64 |
| Nur CPU | Software | cpu-Flavor · x86-64 + arm64 |
Wähle auf Linux den Docker-Flavor, der zu deiner GPU passt. Auf macOS und Windows nutzt die Desktop-App automatisch deine GPU für hardware-beschleunigtes Video. Dein KI-Erkennungs-Plugin sollte zu deiner Hardware passen: CoreML auf Apple Silicon oder ein Intel-/NVIDIA-Backend.
Speicher für Aufnahmen
Aufnahmen können groß werden. Wie viel Platz du brauchst, hängt von Kameraanzahl, Auflösung und Bitrate, Aufnahme-Modus und der Aufbewahrungsdauer ab.
Nutze für Aufnahmen eine dedizierte lokale Disk, getrennt von der System-Disk und keine Netzwerkfreigabe (NAS). Durchgehende Aufnahme schreibt permanent, und eine lokale Disk ist dafür deutlich zuverlässiger und reaktionsschneller.
camera.ui zeigt für jede Kamera die Aufnahme-Bandbreite (MB pro Stunde) und lässt dich den Verbrauch mit einem Speicher-Kontingent und einem Aufbewahrungs-Zeitfenster begrenzen, damit der Speicher nie unerwartet volläuft.
Desktop-App
Die Desktop-App läuft auf macOS, Windows und Linux. Auf macOS wird Version 15 oder neuer empfohlen, da das Betriebssystem sie verlangt, damit die App Kameras in deinem lokalen Netzwerk erreichen kann. Im Server-Modus betreibt die Desktop-App den vollen Server, dann gelten die obigen Anforderungen; als Viewer ist sie leichtgewichtig.
Mobile Apps
Die Mobile-Apps sind Viewer mit minimalen Anforderungen:
- iOS 17.4 oder neuer
- Android 8.0 oder neuer (API 26)
Kameras
Nahezu jede IP-Kamera funktioniert: alles, was einen RTSP- oder ONVIF-Stream liefert (H.264 oder H.265). Lokale Kameras wie diese liefern die besten Ergebnisse. Die vollständige Liste findest du unter Verbindungs-Protokolle.[1]
Kameras, die von einer Hersteller-Cloud abhängen (etwa Ring oder Nest), lassen sich verbinden, entweder direkt oder über ein Plugin, sind aber nicht empfehlenswert und nicht durch den Support abgedeckt. Nutze lokale RTSP-/ONVIF-Kameras für ein zuverlässiges Erlebnis. ↩︎