KI-Objekterkennung
Auch bekannt als: KI-basierte Objekterkennung · Video-Analytik
KI-Objekterkennung bezeichnet Software, die im Videobild automatisch Personen, Fahrzeuge oder Objekte erkennt und unterscheidet, statt nur Bewegung zu melden.
Klassische Bewegungserkennung vergleicht einfach Bildpunkte zwischen zwei Frames und meldet jede Veränderung, egal ob Mensch, Katze oder Schattenwurf. KI-Objekterkennung nutzt trainierte Modelle, um im Bild konkrete Objektklassen wie Person, Fahrzeug oder Gepäckstück zu identifizieren und einzugrenzen. Dadurch lässt sich ein Alarm auf bestimmte Objektarten oder Bereiche im Bild einschränken.
In der Praxis läuft KI-Objekterkennung entweder direkt auf der Kamera, auf dem NVR oder auf einem separaten Server, je nach Rechenleistung und Anzahl der Kanäle. Sichtbar wird sie durch Rahmen um erkannte Objekte im Live-Bild und durch die Möglichkeit, Alarme gezielt auf 'Person betritt Bereich' statt auf jede Bewegung zu konfigurieren. Manche Systeme erlauben zusätzlich Linienüberquerung oder das Zählen von Objekten in einem Bereich.
Ein verbreitetes Missverständnis: KI-Objekterkennung erkennt nicht zuverlässig jedes Objekt unter allen Bedingungen. Schlechte Lichtverhältnisse, ungünstige Kamerawinkel oder Objekte, die im Training nicht vorkamen, führen weiterhin zu Fehlalarmen oder übersehenen Ereignissen. Sie ersetzt eine durchdachte Kameraplatzierung und -konfiguration nicht, sondern baut darauf auf.
Was das im Betrieb heißt
Im Betrieb macht sich KI-Objekterkennung vor allem dadurch bemerkbar, dass die Zahl der Fehlalarme durch Wind, Regen oder vorbeifahrende Fahrzeuge deutlich sinkt und Aufzeichnungen dadurch überhaupt erst ausgewertet werden. NDVDL setzt sie dort ein, wo eine reine Bewegungserkennung wegen der Umgebung zu viele irrelevante Ereignisse liefert.
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