Activity Sensor - Einführung und Best Practise - DE

Der MOBOTIX Activity Sensor

einfach und effizient Fehlarme vermeiden

Der MxActivity Sensor von MOBOTIX ist eine fortschrittliche Technologie zur Video-Bewegungserkennung, die speziell entwickelt wurde, um die Anzahl der Fehlalarme drastisch zu reduzieren. Hier sind einige Hauptmerkmale:

  1. Bewegungserkennung: Der Sensor registriert gezielt die Bewegung von Personen und Objekten und ignoriert dabei irrelevante Veränderungen im Bild, wie z.B. Beleuchtungsänderungen oder das Schwanken von Bäumen im Wind.
  2. Reduktion von Fehlalarmen: Durch die gezielte Erkennung von relevanten Bewegungen kann die Anzahl der Fehlalarme um bis zu 90 % reduziert werden.
  3. Einfache Konfiguration: Der Sensor ist schnell und einfach zu konfigurieren. Es müssen lediglich die gewünschten Bildbereiche und Bewegungsrichtungen definiert werden, die einen Alarm auslösen.
  4. Robustheit: Der MxActivity Sensor liefert zuverlässige Ergebnisse auch bei externen Störungen, wie starkem Regen oder sich bewegenden Objekten.
  5. Integration: Der Sensor ist in MOBOTIX-Kameras integriert und funktioniert mit der Firmware-Version 4.1.6 oder höher.

Diese Technologie ist besonders nützlich für Anwendungen, bei denen eine präzise und zuverlässige Bewegungserkennung erforderlich ist, wie z.B. in der Überwachung von Parkplätzen oder Gebäuden.

Video die die Grundsätzliche Einstellungen im Browser erklären:

Die Einstellungen lassen sich auch mit dem MOBOTIX MxMC durchführen.

Weiterführende Infos:

MxActivitySensor - MOBOTIX AG

COMPACT GUIDE - MOBOTIX

Übersicht über die verschiedenen Versionen des MxActivity Sensors:

MxActivity Sensor

Der ursprüngliche MxActivity Sensor bietet eine fortschrittliche Bewegungserkennung, die speziell entwickelt wurde, um die Anzahl der Fehlalarme drastisch zu reduzieren. Er erkennt gezielt relevante Bewegungen und ignoriert irrelevante Veränderungen im Bild. (wie oben beschrieben)

MxActivity Sensor 2.0

Die Version 2.0 des MxActivity Sensors berücksichtigt die relative Grösse des erkannten Objektes. Die Parametrierung von Objektgrösse in der nähe und in der Ferne kann separat definiert werden. Vermeidet dadurch, dass kleine Objekte wie z.B. Tiere in der Nähe als Person erkannt werden:

  • Erhöhte Präzision: Verbesserte Algorithmen zur Bewegungserkennung, die noch präziser zwischen relevanten und irrelevanten Bewegungen unterscheiden.

  • Einführungsvideo

MxActivity Sensor 2.1

Die Version 2.1 baut auf den Verbesserungen der Version 2.0 auf und bietet zusätzliche Funktionen:

  • Reduzierte Fehlalarme: Weitere Optimierungen, die die Anzahl der Fehlalarme in dunklen und “rauschenden” Bildern reduzieren.

Die Wichtigsten Punkte bei der Konfiguration:

  • Erkennungsbereich des Activity Sensors sollte den Bereich umfassen der überwacht werden soll (nicht zu klein)
  • Ausschlussbereiche definieren: Bereiche die Fehlauslösungen generieren könnten (wie. z.B Straße , langer schwenkender Ast im Sichtbereich, Fahnen etc.) mit einem Rechteck markieren, mit einem Ausrufezeichen davor werden diese Bereiche dann ignoriert.
  • Objektgrösse für Objekte Nahe vor der Kamera definieren
  • Objektgrösse für Objekte in der Ferne definieren
  • Video zeigt die Definition von Nah und Fern. Bitte zusätzlich den Praxis Tip beachten
  • Praxis Tip: Bei Personen das Fenster immer etwas kleiner wählen als die Person selbst (ca. Körperrumpf mit Kopf ohne Arme und Beine) im Video wurde dies nicht berücksichtigt!

  • Totzeit sinnvoll setzen

So schaut es aus wenn es richtig konfiguriert ist:

MxActivity Sensor AI

Die neueste Version, der MxActivity Sensor AI, integriert künstliche Intelligenz zur Bewegungserkennung:

  • AI-gestützte Erkennung: Nutzung von KI zur noch präziseren Erkennung von relevanten Bewegungen und zur weiteren Reduktion von Fehlalarmen.
  • Selbstlernende Systeme: Der Sensor kann sich an verschiedene Umgebungen und Bedingungen anpassen und kontinuierlich lernen, um die Erkennung zu verbessern.

Verfügbar in der MOBOTIX ONE Kamera als APP!

Schulungen / Trainings:

Das Thema wird ausführlich in unseren Klassenraum Trainings “Aufbaukurs 1” behandelt: