Häufige Fragen zu spaehwerk©

Die Genauigkeit hängt stark vom Anwendungsfall ab. Für gut sichtbare, klar abgegrenzte Objekte (Tauben auf hellem Balkon, leere Regalmeter, fehlendes Werkzeug auf Werkbank) erreichen wir typischerweise eine Trefferrate über 90 Prozent. Bei schwierigen Bedingungen — Dämmerung, Regen, kleine Objekte auf großer Distanz — fällt die Quote. Wir kalibrieren mit echten Aufnahmen aus Ihrer Umgebung, statt mit Werks-Vorlagen.

Jede Erkennung ist mit einem Schwellwert versehen. Liegt die Wahrscheinlichkeit darunter, wird kein Alarm ausgelöst, sondern nur protokolliert. Sie können Fehlerkennungen im Dashboard markieren — die fließen ins nächste Training ein und reduzieren wiederkehrende Fehlalarme. Reine Hardware-Fehler (z. B. Kamera-Ausfall) werden uns über einen Heartbeat-Mechanismus gemeldet.

Klassische Bilderkennung kennt nur eine feste Liste von Klassen, die im Training festgelegt wurde. Open-Vocabulary heißt: Wir können neue Erkennungs-Klassen über Beschreibung definieren, ohne ein neues Modell zu trainieren. Wenn Sie morgen „Marder am rechten Vorderrad“ erkennen wollen, schreiben wir das in die Konfiguration ein, statt Wochen für ein neues Modell zu brauchen.

Nein. spaehwerk© erkennt, dass eine Person im Bild ist, identifiziert aber keine konkrete Person. Wir verzichten bewusst auf Gesichtserkennung und biometrische Merkmale. Wer Personen identifizieren möchte, ist bei uns falsch — das ist ein anderer Markt mit eigenen rechtlichen Auflagen, den wir nicht bedienen.

Ein Mini-Computer mit GPU oder NPU (typischerweise Jetson, Coral oder ein Mini-PC mit integrierter Grafik) plus eine handelsübliche IP-Kamera oder USB-Kamera. Die Erkennung läuft auf dem Mini-Computer vor Ort — Edge-Inferenz — und nicht in der Cloud. Das hält Latenzen niedrig und Bilddaten lokal.

Push-Alarm aufs Smartphone, E-Mail oder SMS gehören zum Standard. Darüber hinaus binden wir bei Bedarf Schall-Vergrämer, Lichtblitz, gezielte Wasserdüsen, Magnetschlösser oder Funksteckdosen an. Welche Reaktion passt, klären wir pro Anwendungsfall — der Marder am Carport braucht etwas anderes als die leere Werkstatt-Regalreihe.

Standardmäßig vor Ort auf dem Mini-Computer (Edge-Inferenz). Nur Ereignisse mit Metadaten — Zeitstempel, Klasse, Wahrscheinlichkeit, optional ein Mini-Vorschaubild — verlassen das Gerät und landen in Ihrem Dashboard. Die rohen Videodaten bleiben am Standort.

Tauben am Balkon, Marder am Auto, Reiher am Karpfen-Teich, leere Werkstatt-Regalmeter, fehlende Werkzeuge auf der Werkbank, Türen- und Tor-Status, Anwesenheit auf Lager- und Hofflächen, Anlieferungs-Erkennung. Reine „Sicherheitssysteme“ im klassischen Sinn vermeiden wir — dafür gibt es Spezialfirmen mit anderer Haftung.

Ein typischer Mini-Computer mit kleiner GPU verarbeitet drei bis acht Kameras gleichzeitig — abhängig von Auflösung, FPS und Erkennungs-Frequenz. Für größere Installationen verteilen wir Kameras auf mehrere Edge-Geräte. Eine zentrale Server-GPU mit 16 oder mehr Kanälen ist auf Anfrage ebenfalls möglich.

Ja. Gängige IP-Kameras (RTSP-Stream) und USB-Webcams binden wir direkt ein. Empfohlen werden Kameras mit ordentlicher Optik bei den Lichtverhältnissen, die in Ihrer Umgebung vorkommen — Billig-Kameras mit weichem Bild kosten an der Erkennungs-Qualität mehr, als sie an Hardware sparen.

Vergrämungs-Aktoren (Schall, Licht, Wasser) dürfen Tiere nicht verletzen, dauerhaft stressen oder ihre artgerechten Lebensgewohnheiten unzumutbar einschränken. Wir konfigurieren unsere Aktoren so, dass sie kurz und situativ wirken und das Tier wegzieht — nicht so, dass das Tier dauerhaft beschallt oder beleuchtet wird. Bei Zweifeln verweisen wir an das örtliche Veterinäramt.

Rohe Videodaten bleiben auf dem Edge-Gerät vor Ort. Nur Ereignis-Metadaten (mit optionalem kleinen Vorschaubild) landen in unserem Dashboard auf einem Server in Deutschland. Auf Wunsch betreiben wir das Dashboard auch on-premise — dann verlassen gar keine Daten Ihre Infrastruktur.

Wir empfehlen, den Kamerakegel so zu setzen, dass keine öffentlichen Flächen oder fremde Grundstücke erfasst werden. Personen, die zufällig ins Bild laufen, werden zwar erkannt (z. B. „Person“), aber nicht identifiziert. Beschilderungs- und Hinweispflichten ergeben sich aus DSGVO und BDSG; wir liefern auf Wunsch Vorlagen.