Technische FAQ (TFAQ) – Alles Wichtige zu unseren technischen Begriffen
Unsere technische FAQ, kurz TFAQ, bietet Ihnen umfassende Informationen zu unseren technischen Begriffen und deren Bedeutung. Hier erklären wir Ihnen die wichtigsten Details, Hintergründe und Einsatzmöglichkeiten, damit Sie jederzeit genau wissen, wie unsere technischen Konzepte funktionieren. Egal, ob Sie eine schnelle Antwort suchen oder tiefer in die Materie eintauchen möchten – hier finden Sie fundierte und verständliche Erklärungen.
DORI
DORI ist eine international anerkannte Richtlinie für die Videoüberwachung, die in der Norm IEC 62676-4 beschrieben wird. Die Abkürzung steht für Detection (Erkennung), Observation (Beobachtung), Recognition (Wiedererkennung) und Identification (Identifikation). Diese vier Stufen definieren, was auf einem Videobild sichtbar sein soll:
Detection (Erkennung):
Die Kamera zeigt zuverlässig an, dass sich in einem bestimmten Bereich etwas bewegt, ohne Details zu erfassen.Observation (Beobachtung):
Es ist erkennbar, was genau passiert, z. B. ob jemand ein Fenster öffnet oder ein Paket abstellt.Recognition (Wiedererkennung):
Die Bildqualität reicht aus, um bekannte Personen, Fahrzeuge oder Objekte sicher zu identifizieren.Identification (Identifikation):
Auch unbekannte Personen müssen so klar aufgenommen werden, dass sie später rechtssicher erkannt werden können.
WDR
WDR in der Videoüberwachung steht für Wide Dynamic Range (Weiter Dynamikbereich).
Es ist eine Technologie, die Kameras hilft, auch in Szenen mit extremen Helligkeitsunterschieden (z.B. helle Fenster im Hintergrund, dunkle Innenräume) klare Bilder aufzunehmen. Ohne WDR wären entweder die hellen Bereiche überbelichtet oder die dunklen Bereiche zu dunkel, wodurch wichtige Details verloren gingen.
- „True WDR“ (Hardware): Die Kamera nimmt mehrere Bilder mit unterschiedlichen Belichtungszeiten auf und kombiniert sie zu einem optimalen Bild.
- „D-WDR“ (Software): Die Kamera optimiert ein einzelnes Bild digital.
WDR sorgt dafür, dass du sowohl in sehr hellen als auch sehr dunklen Bildbereichen Details erkennen kannst, was besonders wichtig für die Erkennung von Gesichtern oder Nummernschildern ist.
Face Detection
Face Detection (Gesichtserkennung) in der Videoüberwachung ist eine Technologie, die automatisch menschliche Gesichter in einem Videostream oder Standbild erkennt und lokalisiert.
Es geht dabei nicht darum, die Person zu identifizieren (das wäre Face Recognition), sondern lediglich darum, dass ein Gesicht vorhanden ist.
Wie es funktioniert: Die Software analysiert die Bilddaten auf charakteristische Merkmale von Gesichtern (Augen, Nase, Mund, Gesichtsform) und markiert die gefundenen Bereiche.
Anwendungen:
- Auslösen von Aufnahmen: Nur bei Erkennung eines Gesichts wird die Aufnahme gestartet oder eine Warnung ausgelöst.
- Optimierung der Bildqualität: Kameras können Belichtung und Fokus auf erkannte Gesichter anpassen.
- Datenschutz (teils): Gesichter können erkannt und dann verpixelt werden, um die Privatsphäre zu schützen, während andere Daten weiterverarbeitet werden.
- Zusammenarbeit mit Face Recognition: Face Detection ist der erste Schritt für Systeme zur Gesichtsidentifikation.
Face Recognition
Face Recognition (Gesichtsidentifikation/Gesichtserkennung) in der Videoüberwachung ist eine fortschrittliche Technologie, die über die bloße Erkennung eines Gesichts hinausgeht. Sie dient dazu, eine erkannte Person zu identifizieren, indem ihr Gesicht mit einer Datenbank bekannter Gesichter verglichen wird.
Wie es funktioniert: Nachdem ein Gesicht von der „Face Detection“ erkannt wurde, extrahiert die Face Recognition Software einzigartige biometrische Merkmale des Gesichts (z.B. Abstände zwischen Augen, Form des Kiefers, Nasenlänge). Diese „Gesichtsmerkmale“ werden dann mit einer Datenbank von gespeicherten Merkmalen (z.B. von Mitarbeitern, Verdächtigen oder registrierten Besuchern) abgeglichen. Bei einer Übereinstimmung wird die Person identifiziert.
Anwendungen:
- Zutrittskontrolle: Gewähren von Zugang zu Gebäuden oder gesicherten Bereichen.
- Personensuche: Auffinden spezifischer Personen in großen Menschenmengen oder in Überwachungsaufnahmen.
- Forensik: Unterstützung bei der Identifizierung von Personen nach Straftaten.
- Personalisierung: Anpassen von Diensten oder Informationen basierend auf der Identität einer Person.
Wichtiger Unterschied zu Face Detection: Face Detection stellt fest, dass ein Gesicht da ist. Face Recognition stellt fest, wer die Person ist.
CMOS Sensor
CMOS-Bildsensoren in der Videoüberwachung – Eine Zusammenfassung
CMOS-Sensoren sind ein zentraler Bestandteil moderner Überwachungskameras. Sie wandeln Licht in digitale Bildinformationen um und bieten eine Reihe von Vorteilen, darunter hohe Bildqualität, Energieeffizienz und schnelle Verarbeitung.
Typen und Größen von CMOS-Sensoren
Die Größe des Sensors beeinflusst die Lichtempfindlichkeit und Bildqualität. Hier sind die gängigsten Sensorgrößen:
| Kategorie | Technologie | Merkmale & Vorteile |
|---|---|---|
| CMOS-Sensorgrößen | 1/3 Zoll | Standardgröße, gute Balance zwischen Lichtempfindlichkeit und Bildqualität |
| 1/2.8 Zoll | Bessere Lichtempfindlichkeit, häufig in hochwertigen Kameras verwendet | |
| 1/2.5 Zoll | Kompakter Sensor mit guter Detailgenauigkeit, oft in Dual-Sensor-Systemen genutzt | |
| 1/1.8 Zoll | Größerer Sensor für bessere Bildqualität und weniger Rauschen | |
| 2/3 Zoll | Sehr lichtempfindlich, ideal für anspruchsvolle Überwachungsanwendungen | |
| 1 Zoll | Hochwertiger Sensor mit exzellenter Bildqualität für professionelle Systeme |
Technologien zur Verbesserung der CMOS-Sensoren
Progressive Scan – Erfasst das Bild zeilenweise statt in Halbbildern, wodurch schärfere Bilder ohne Bewegungsunschärfe entstehen.
Dual-Sensor-Systeme (z. B. 2 × 1/2.5″) – Zwei Sensoren verbessern die Lichtaufnahme, Bildschärfe und Farbwiedergabe.
ColorVu – Ermöglicht 24/7 farbige Bilder, selbst bei schlechten Lichtverhältnissen, dank F1.0-Objektiven und hochempfindlichen Sensoren.
CMOS-Sensoren haben sich als zuverlässige und flexible Lösung für Videoüberwachungssysteme etabliert. Ihre Weiterentwicklung sorgt für immer bessere Bilder, höhere Lichtempfindlichkeit und mehr Funktionalität in modernen Kameras.
Video-Kompressionsstandards
H.265+: Eine optimierte Version von H.265 mit noch besserer Komprimierung, speziell für die Videoüberwachung entwickelt. Sie reduziert die Bitrate drastisch und spart Speicherplatz, während die Bildqualität erhalten bleibt.
H.265 (HEVC – High Efficiency Video Coding): Ein weit verbreiteter Standard, der doppelt so effizient wie H.264 ist. Er bietet höhere Bildqualität bei geringerer Bandbreitennutzung.
H.264+: Eine verbesserte Variante von H.264 mit besserer Komprimierung und reduziertem Speicherbedarf, ideal für Videoüberwachungssysteme.
H.264 (AVC – Advanced Video Coding): Ein etablierter Standard für die Videoübertragung, der eine gute Balance zwischen Qualität und Bandbreitenverbrauch bietet.
MJPEG (Motion JPEG): Ein älterer Codec, der jedes Videobild als separates JPEG speichert. Er benötigt mehr Speicherplatz und Bandbreite, bietet aber hohe Bildqualität für Einzelbilder.
H.265+ und H.264+ sind speziell für Videoüberwachung optimiert und helfen dabei, Speicherplatz und Netzwerkbandbreite zu sparen, während MJPEG eher für Anwendungen mit hoher Bildqualität genutzt wird.