Worauf sollte man bei der Kameraeinrichtung für Vision AI achten?

Eine gute Vision-AI-Anwendung hängt nicht nur vom KI-Modell ab, sondern auch davon, wie die Kamera positioniert und konfiguriert ist. Kameraposition, Blickwinkel, Entfernung, Beleuchtung, Objektivwahl, Bildrate und Kompression bestimmen gemeinsam, wie viele nutzbare visuelle Informationen das Modell erhält.

Selbst eine leistungsfähige KI-Lösung kann schlechter funktionieren, wenn das relevante Objekt zu klein, unscharf, schlecht beleuchtet oder aus einem ungünstigen Winkel sichtbar ist.

Kameraposition

Die Position der Kamera bestimmt, welche Teile eines Objekts sichtbar sind. Eine Kamera, die zu hoch, zu niedrig oder zu weit vom Erkennungsbereich entfernt montiert ist, kann wichtige Merkmale verpassen. Für eine Anwendung, bei der lediglich Personen gezählt werden, kann eine andere Position geeignet sein als für die Erkennung persönlicher Schutzausrüstung oder kleiner Objekte. Die Kameraposition sollte deshalb immer zur jeweiligen Anwendung passen.

Blickwinkel

Ein Objekt kann aus unterschiedlichen Winkeln sehr verschieden aussehen. Bei einem zu steilen Winkel können beispielsweise Gesichter, Kleidung, Fahrzeuge oder Schutzausrüstung nur teilweise sichtbar sein. Auch die Perspektive spielt eine Rolle. Objekte in der Nähe der Kamera erscheinen groß, während Objekte in größerer Entfernung schnell deutlich kleiner werden. Ein guter Blickwinkel sorgt dafür, dass das relevante Objekt möglichst vollständig und erkennbar im Bild erscheint.

Entfernung zum Erkennungsbereich

Je weiter ein Objekt von der Kamera entfernt ist, desto weniger Pixel nimmt es im Bild ein.

Das ist wichtig, weil unterschiedliche Anwendungen unterschiedliche Detailgrade benötigen.

Die Erkennung einer Person kann beispielsweise aus größerer Entfernung möglich sein als:

• die Erkennung eines Schutzhelms;
• die Klassifizierung eines bestimmten Fahrzeugtyps;
• die Erkennung kleiner Produkte;
• das Lesen eines Kennzeichens.

Die Entfernung zwischen Kamera und Erkennungsbereich sollte daher davon abhängen, was die KI tatsächlich erkennen muss.

Beleuchtung

Auch gute Kameras und KI-Modelle benötigen ausreichend nutzbares Licht. Schwierige Bedingungen sind zum Beispiel:

• starkes Gegenlicht;
• große Unterschiede zwischen hellen und dunklen Bereichen;
• Reflexionen;
• Nachtaufnahmen;
• schnell wechselnde Lichtverhältnisse.

Eine höhere Auflösung gleicht schlechte Beleuchtung nicht automatisch aus. Die Qualität des Lichts ist deshalb oft genauso wichtig wie die Anzahl der Megapixel.

Objektivwahl

Das Objektiv bestimmt unter anderem, wie viel von der Umgebung sichtbar ist und wie groß Objekte im Bild dargestellt werden. Ein großer Blickwinkel bietet mehr Übersicht, führt aber auch dazu, dass einzelne Objekte kleiner erscheinen. Ein engerer Blickwinkel kann auf größere Entfernung mehr Details liefern, deckt jedoch einen kleineren Bereich ab. Die richtige Objektivwahl ist daher eine Abwägung zwischen: Übersicht und Detail.

Bildrate

Die Bildrate gibt an, wie viele Bilder pro Sekunde aufgenommen werden. Bei langsam bewegten Szenen kann eine niedrigere Bildrate ausreichend sein. Bei schnellen Bewegungen, etwa bei Fahrzeugen oder Produktionsprozessen, können mehr Einzelbilder notwendig sein, um genügend nutzbare Momente zu erfassen. Mehr Bilder bedeuten jedoch auch mehr Daten, die verarbeitet werden müssen. Eine höhere Bildrate ist daher nicht automatisch besser.

Videokompression

Videokompression wird eingesetzt, um Bandbreite und Speicherbedarf zu reduzieren. Zu starke Kompression kann jedoch Bilddetails entfernen oder Artefakte verursachen. Für einen Menschen kann das Bild noch akzeptabel aussehen, während kleine Merkmale für ein KI-Modell schwieriger zu erkennen sind. Die Kompression sollte deshalb nicht nur an Speicher und Netzwerkbelastung angepasst werden, sondern auch an die geplante Analyse.

Welche Details benötigt die Anwendung?

Das ist letztlich die wichtigste Frage. Eine Anwendung zur Personenzählung stellt andere Anforderungen an die Kamera als:

• PSA-Erkennung;
• Produkterkennung;
• Kennzeichenerkennung;
• Fahrzeugklassifizierung;
• Feuer- und Raucherkennung.

Beginnen Sie deshalb nicht mit der Kameraspezifikation, sondern mit dem Anwendungsfall.

Die erste Frage sollte lauten:

> Was genau soll die KI erkennen und unter welchen Bedingungen?

Erst daraus ergeben sich die Anforderungen an Position, Objektiv, Auflösung, Bildrate und weitere Einstellungen.

Bessere Bildqualität hat auch technische Kosten

Eine höhere Auflösung und höhere Bildraten können mehr nutzbare Informationen liefern, benötigen in der Regel jedoch auch mehr:

• Netzwerkbandbreite;
• Speicherkapazität;
• Rechenleistung;
• Hardwarekapazität.

Die beste Konfiguration ist deshalb nicht die mit den höchsten Spezifikationen, sondern diejenige, die für die Anwendung ausreichend Bildqualität liefert, ohne unnötige technische Belastung zu erzeugen.

Eine gute Vision-AI-Installation ist letztlich die Kombination aus dem richtigen KI-Modell und dem richtigen Kamerabild.