Planung Erfahrungswerte/Anleitung/Kamerawahl

[ralhan]

ja super, dann kann das erste Projekt ja starten Letzte Frage vor der Bestellung: 3,6mm oder 2,8mm Linse? Oder grundsätzlich egal?

Vielen Dank schon einmal für die Hilfe!! Ohne die ganzen Tips wäre ich glaube ich bei Reolink gelandet

 

[Jim_OS]

Das Thema Brennweite ist hier ganz gut beschrieben: https://www.germanprotect.com/lexikon/brennweite und das hängt natürlich von der Situation und dem Einsatzzweck vor Ort ab.

VG Jim

 

[ralhan]

Super, Bestellung ist raus. Dann warte ich mal auf die Lieferung

 

[c0smo]

Für diesen Bereich sind nicht direkt viele Bäume im Weg.

Das ist nur der kleinere Teil. Jede Witterung, jede Art von Bewegung löst Alarm aus. Nebel im IR Licht sieht aus wie ein Schneesturm in Alaska. Du bekommst im Sekundentakt einen Alarm. Starke Sonnen/Schatten Änderungen = Alarm. Regen = Alarm. Einfach gesagt, jede Pixelveränderung = Alarm


Da hilft dir auch Tripwire nur bedingt, wenn keine KI dahinter steckt. Die oben genannten Beispiele überqueren ja auch die Linie.

 

[Jim_OS]

Da muss ich jetzt doch mal (wieder) nachhaken. Welche o.g. Beispiele? Das eine KI besser ist steht ausser Frage, aber ich kann mit Line Detection ohne KI auch sehr gut leben. Durch die min. und max. Ziel-Filter und Empfindlichkeitseinstellung bei Linenüberschreitung gibt es bei mir weder durch Nebel, Sonne/Schatten oder Schnee einen Alarmauslösung.

Hier mal zwei Beispiele bei mir. Nur wenn jemand die blaue Linie überschreitet gibt es eine Alarmmeldung.



Hof mit aktuell "Holz vor der Hütte".



Wie gesagt funktioniert das bei mir sehr gut, aber es ist sicherlich auch von den örtlichen Gegebenheiten abhängig.

VG Jim

 

[ralhan]

Kann man mit Tripwire wie in auf den beiden Fotos selber diese virtuellen (blauen) Linien ziehen? Also die Bereiche selber bestimmen?

 

[Jim_OS]

Ja klar.

 

[c0smo]

Mit "oben genannt" meinte ich die Beispiele aus meinem eigenen Text, also Regen, Nebel, etc. Diese Ereignisse können und werden ebenfalls eine Linie überqueren und einen Alarm auslösen. Das es bei dir funktioniert ist natürlich für dich super aber in der großen Kamerawelt gibt es für jede Kamera einen eigenen Sichtbereich, mit wiederum eigenen Regeln für die Konfiguration.
Eine Motion Detection ist und bleibt eine dumme pixelbasierte Analyse, die bestenfalls für weniger Speicher sorgen kann, im schlimmsten Fall ist es dann aber Wurscht, ob du eine Linie oder einen Bereich hast, der Alarm kommt trotzdem
Erst die KI macht aus Dummheit eine Intelligenz

 

[Jim_OS]

Diese Ereignisse können und werden ebenfalls eine Linie überqueren und einen Alarm auslösen.

Ist bei mir seit dem ich Line Detection benutze (seit 2 - 3 Jahren) halt noch nie passiert. Wie gesagt dadurch das man die Zielgröße vorgeben kann und das in die Bildanalyse mit einfließt, lösen bei mir jetzt sogar Katzen die die Linie überschreiten keinen Alarm mehr aus, eben weil die Pixelveränderung dafür nicht groß genug ist. Früher mit Motion Detection sah das natürlich ganz anders aus. Da reichte bereits ein Ast, oder ein Vogel und von einer Katze ganz zu schweigen.

PS: Eine Bildanalyse ohne KI hat auch eine "Intelligenz". KI besteht auch nur aus Nullen und Einsen.

VG Jim

 

[c0smo]

Und was ist mit Regen, der das komplette Bild ausfüllt oder Schnee? Da bringt dich die Zielgröße auch nicht weiter.
Ja mein Guter, bei dir läufts, ich weiß aber bei anderen eben nicht
Und glaube mir, ich habe hunderte Installationen begleitet und gebe seit Jahren Seminare in der Branche, DU bist einer der glücklichen Sonderfälle, im positiven Sinne

KI besteht auch nur aus Nullen und Einsen.

Auf die letzte Ebene runtergerechnet, ja. Aber die Ebenen dazwischen machen doch hier den entscheidenden Unterschied zu einer Pixelanalyse.

 

[Jim_OS]

Aber die Ebenen dazwischen machen doch hier den entscheidenden Unterschied zu einer Pixelanalyse.

Vielleicht reden wir ja auch aneinander vorbei, aber bei der KI findet ebenfalls eine Pixelanalyse statt, denn nur so funktioniert sie. Man könnte jetzt noch klären ob im Fall von Dahua die KI-Erkennung anhand einer Oberflächenanalyse stattfindet, oder - weil genauer - anhand einer Formanalyse, oder einer Mischung von beiden Varianten. Beides erfolgt aber anhand einer Pixelanalyse.

Daher gibt es ja z.B. bei Dahua die KI-Features sowohl bei der Motion Detection, als auch bei der Line Detection Funktion. Wenn ich also z.B. bei Dahua's Smart Motion Detection (SMD) das Feature Personen und Fahrzeugerkennung aktiviere erfolgt per Motion Detection die Erkennung und nur wenn die KI zusätzlich eine Person oder ein Fahrzeug erkannt hat erfolgt eine Alarmierung. Das gleiche Prinzip gilt auch bei Line Detection, sprich es wird die Linienüberschreitung durch ein Objekt erkannt. Hat das Objekt eine gewisse Größe erkennt die KI anhand von bestimmten Parameter - wozu dann u.a. auch die Größe gehört - eine Person oder ein Fahrzeug und es wird entsprechend alarmiert.

D.h. die KI-Features sind ein "Zusatzmittel" zur Bildanalyse und nicht etwas ganz anderes was irgendwie eigenständig agiert. Basis für die KI sind immer die vorhandenen Detektionsmethoden wie z.B. Motion Detection oder Line Detection und darauf setzt die KI dann auf.

Das was Du mit Regen oder Schnee meinst der das komplette Bild ausfüllt verstehe ich zwar nicht, aber es macht auch keinen Unterschied bei der Erkennung eines Objektes. Das einzige was Dir eine KI noch zusätzlich erkennt/"sagt" ist das es z.B. ein Mensch ist und keine Katze, oder ein Auto und kein Mensch. Um mal diese zwei Beispiele zu bringen. Diese Unterscheidungen hat die KI bis zu einem gewissen Grad "gelernt" und zu diesem Lernprozess gehört bei der Analyse der Daten - wie schon gesagt - u.a. auch die Größe des Objektes.

Wenn also Regen oder Schnee das komplette Bild ausfüllt - was auch immer damit genau gemeint ist - und somit eine Objektgröße nicht erkennbar ist, hilft Dir auch die KI nicht weiter.

Aber sei's drum. Ich bin mir sicher das Du das anhand Deiner jahrelagen Erfahrungen eh weißt. Ich möchte hier nur vermeiden das User denken das man Kameras ohne KI (absolut) nicht (mehr) gebrauchen kann. Für mich erfüllen die Dahua Kameras hier vor Ort zu ~ 95 % ihren Zweck und das obwohl ich nur Line Detection benutze.

Ansonsten hatte ich ja auch geschrieben:

Ich würde heutzutage nur noch in Ausnahmefällen eine Kamera ohne KI-Features kaufen.

Und:

aber es ist sicherlich auch von den örtlichen Gegebenheiten abhängig.

Von daher:
Motion Detection = Besser nicht
Line Detection = Besser
KI = Noch besser

VG Jim

 

[ralhan]

Ich wollte hier auch keine große Diskussion verursachen. Ich weiß jetzt auf jeden Fall, dass ihr beide euch sehr gut in diesem Bereich auskennt.

Das beste ist aber sicher auch gleich das teuerste, ich möchte auch nicht gleich in die Profi Liga eintauchen und preislich soll es auch erstmal im Rahmen bleiben.

Das Fazit:
Motion Detection = Besser nicht
Line Detection = Besser
KI = Noch besser
reicht mir erstmal.
Jetzt warte ich erst einmal auf die Kamera.

 

[Jim_OS]

Ne passt schon. c0smo und ich haben halt immer mal wieder unterschiedliche Erfahrungswerte in Sachen Dahua Kameras und auch das ist ja ok.

BTW: Auch wenn OT, aber weil es gerade so schön passt. Auch die KI hat so ihre Grenzen.

Tagesschau.de: Er soll den Durchbruch für Microsofts Suchmaschine Bing bringen: ein KI-Chatbot. Doch in seinen Antworten wurde er ausfällig, bedrohte Nutzer oder forderte sie auf, sich von ihrem Partner zu trennen. Nun zieht der Konzern Konsequenzen.
... In einem mehr als zweistündigen Dialog behauptete der Chatbot, dass er den Journalisten liebe. Dann forderte er den Reporter auf, sich von seiner Frau zu trennen...

VG Jim

 

[Jim_OS]

Das ist aber jetzt falsch. Eine KI analysiert nicht die einzelnen Pixel sondern komplette Bilder!

Ne ist es nicht. Die Dahua AI-Features (SMD und Line Detection) basieren auf einer Pixelanalyse. Die Dahua Gesichtserkennung basiert auf einer Bildanalyse.

Ansonsten kannst Du mir ja mal erklären wie das Mitte letzten Jahres bei Dahua eingeführte KI-Feature AI SSA funktioniert, das z.B. Regen, Schnee, Nebel erkennt, bzw. erkennen soll. Wahrscheinlich hat Dahua dafür auch mehrere Millionen Bilder von Regenschauern, Schnellfällen und Nebelschwaden in ihre KI integriert.

Aber wir kommen da jetzt eh nicht auf den gleichen Nenner und haben zwei unterschiedliche Meinungen. Alles gut.

Edit: Ups jetzt ist das Posting von c0smo das ich hier zitiere weg.

VG JIm

 

[c0smo]

Ich bin raus.. Kauft doch was ihr wollt. Bekomme eh keine Provision
Aber jammert danach nicht rum, das die 50€ wlan Kamera sich nicht mit allen Features verbindet oder Katzen und rosa Elefanten einen Alarm auslösen

Alten Post gelöscht, kein Bock auf Diskussionen.

 

[c0smo]

KI-Feature AI SSA

Keine Ahnung was du da rausliest aber SAA hat meine 5er Serie schon seit Jahren an Bord und verbessert nur die Bilder. Quasi eine KI Weiterentwicklung von WDR.

mehrere Millionen Bilder von Regenschauern

Genauso entstehen KI Modelle! Mit Millionen und Milliarden von Bildern.
Vielleicht nicht gerade von Schnee und Regen aber von Personen, Tieren und Fahrzeugen.

 

[Jim_OS]

Naja Du hattest doch (in dem jetzt gelöschten Posting) geschrieben das die KI-Features bei Dahua auf einer Bildanalyse und mehreren Millionen Bildern basieren.

AI SSA can identify multiple scenes such as rain, snow, fog, backlight and flicker, making the camera suitable for more indoor and outdoor application scenarios.​

Demnach müsste das Dahua KI-Feature AI SSA mit Deep Learning Algorithm ja auch auf einer Bildanalyse basieren. D.h. dafür müssten dann x Bilder von Regenschauern, Schneefällen und Nebel(schwaden) zum Abgleich in der KI vorhanden sein. Das durch AI SSA versucht wird die Bildqualität anzupassen, bzw. zu verbessern, ist klar.

Aber ich bin hier jetzt auch raus.

c0smo meint das die Dahua KI-Features bei SMD und Line Detection eine Bildanalyse nutzen.
Ich bin der Meinung das dabei eine Pixelanalyse zum Einsatz kommt.

Wer auch immer Recht hat und wie bereits geschrieben:
Motion Detection = Besser nicht
Line Detection = Besser
KI = Noch besser

Feierabend

VG Jim

 

[c0smo]

Im Allgemeinen arbeitet die KI auf der Grundlage von Algorithmen, die auf großen Datenmengen trainiert wurden. Diese Daten können sowohl einzelne Pixel als auch komplette Bilder enthalten, abhängig von der Aufgabe, für die die KI trainiert wurde.
Wenn eine KI beispielsweise darauf trainiert ist, Gesichter zu erkennen, kann sie aufgrund der großen Menge an Trainingsdaten, die ihr zur Verfügung stehen, bestimmte Merkmale und Muster in einem Gesicht erkennen. Dazu gehören Dinge wie die Position der Augen, Nase und Mund sowie die Form des Gesichts und die Art und Weise, wie Licht auf die Haut fällt. Die KI verwendet diese Informationen, um ein Gesicht zu identifizieren und es von anderen Objekten im Bild zu unterscheiden.
In anderen Fällen kann eine KI darauf trainiert sein, komplexe Bilder als Ganzes zu analysieren, ohne sich auf einzelne Pixel zu konzentrieren. Beispielsweise kann eine KI zur Bilderkennung darauf trainiert werden, bestimmte Muster oder Objekte in einem Bild zu identifizieren, wie z.B. Autos, Bäume oder Tiere.
Insgesamt hängt die Art und Weise, wie eine KI arbeitet, stark von der Art der Aufgabe ab, für die sie trainiert wurde, sowie von der Art und Qualität der Trainingsdaten.