Zonen, Richtung und Verweildauer an Zäunen von Industrieanlagen, Solarparks und Rechenzentren.
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VCA Module
KI-gestützte Videoanalyse
Ein Analysemodul für NetStation auf Basis der Technologie des britischen Unternehmens VCA Technology — eines der Pioniere der Videoanalyse. Deep Learning erkennt Personen, Fahrzeuge und Objekte, Ereignisregeln machen aus dem Bild Alarme und Metadaten.
VCA ModuleVCA Technology, integriert in NetStation- Analysefunktionen
- 24
- Kanäle mit VCA-Analytik
- 1,5 Mio.+
- VCA Technology am Markt seit
- 2009
So funktioniert es
- 01KamerabildVCA Module analysiert das Bild der an NetStation angeschlossenen Kameras.
- 02KI-AnalyseDeep Learning erkennt, klassifiziert und verfolgt Personen, Fahrzeuge und Gegenstände.
- 03Ereignis und MetadatenEine erfüllte Regel löst einen Alarm in NetStation aus, Metadaten fließen in die Aufzeichnungssuche.
Person 97 %
Pkw 94 %
Tasche · abgestellt 2:14
KAMERA 04 · PARKPLATZ · 14.10.2026 21:42
Deep Learning statt Bewegungserkennung
Klassische Bewegungserkennung reagiert auf Schatten, Regen, Tiere und bewegte Äste. Deep-Learning-Tracker erkennen, was ein Objekt ist — Person, Fahrzeug oder Gegenstand —, sodass Alarme den Bediener nur erreichen, wenn sie relevant sind.
- Weniger Fehlalarme
- Klassifizierung von Personen, Fahrzeugtypen und Gegenständen
- Tracking auch bei teilweiser Verdeckung
Zone: ZaunUND
Person (DL)UND
Verweildauer > 30 sNICHTZeitplan: 7:00–17:00
Alarm in NetStation: Eindringen außerhalb der Arbeitszeit
Verweildauer > 30 sNICHTZeitplan: 7:00–17:00Logikregeln, passend zum Objekt
Einzelne Regeln lassen sich zu Szenarien kombinieren — Zone, Objekttyp, Verweildauer und Zeitplan zusammen. So entspricht ein Alarm einer echten Bedrohung und nicht jeder Bewegung im Bild.
- Regeln mit logischen Operatoren verknüpfen
- Eigene, objektspezifische Alarme
- Ereignisse direkt in NetStation
Fahrzeug · Kameras 01–08 · gestern 18:00–22:00
FahrzeugZone: EinfahrtRichtung: hinein
18:04
18:31
19:12
19:47
20:05
20:58
21:20
21:42
Metadaten, die die Suche von Stunden auf Minuten verkürzen
Für jedes Bild speichert die Analytik eine Beschreibung erkannter Objekte: Typ, Position, Richtung und Zeit. Nach einem Vorfall muss niemand Aufzeichnungen durchspulen — einfach nach Person, Fahrzeug oder Gegenstand in ausgewählten Kameras und Zeiträumen suchen.
- Vollständiger Metadatenstrom (JSON)
- Suche nach Objekttyp, Zone und Richtung
- Schnellere Aufbereitung von Beweismaterial
Alle Analysefunktionen
Ereignisregeln
Wann das System reagieren soll — wo, in welche Richtung und wie lange.
- ZonenBereiche beliebiger Form im Bild festlegen, in denen das System reagieren soll.
AnwesenheitAlarm, wenn sich ein Objekt in der Zone befindet — z. B. eine Person im Sperrbereich.
BetretenEreignis, wenn ein Objekt die Zone von außen über ihren Rand betritt.
VerlassenEreignis, wenn ein Objekt die Zone verlässt — z. B. ein Fahrzeug das Gelände.
ErscheinenEin Objekt erscheint in der Zone, ohne ihren Rand zu überqueren — z. B. hinter einem Hindernis hervor.
VerschwindenEin Objekt verschwindet innerhalb der Zone — z. B. versteckt sich oder steigt in ein Fahrzeug.
BewegungsrichtungReaktion nur auf Bewegung in einer gewählten Richtung — z. B. Falschfahrer.- VerweildauerAlarm, wenn ein Objekt länger als festgelegt in der Zone bleibt — Erkennung von Herumlungern.
AnhaltenErkennt Objekte, die angehalten haben — z. B. ein Fahrzeug im Halteverbot.
GeschwindigkeitFiltert Objekte, die schneller oder langsamer als ein Schwellwert sind.
Abgestelltes ObjektErkennt unbeaufsichtigt zurückgelassene oder entfernte Gegenstände.
KamerasabotageAlarm bei Abdecken, Verdrehen oder Blenden der Kamera und Bildverlust.
ZählungZählt Personen und Fahrzeuge nach Typ, auch in dichten Szenen.
ZähllinienZählt Linienüberquerungen in beide Richtungen — Ein- und Ausgänge eines Gebäudes.
LogikregelnRegeln zu komplexen Szenarien verknüpfen, z. B. Zone + Objekttyp + Zeitplan.
Tracking und KI
Wer oder was im Bild ist und was es tut — erkannt durch Deep Learning.
ObjektverfolgungEin robuster Tracker verfolgt Objekte durch das Bild, auch bei teilweiser Verdeckung.- Personen (DL)Personentracking auf Deep-Learning-Basis — keine Alarme durch Schatten, Tiere oder Pflanzen.
Objekte und Fahrzeuge (DL)Klassifizierung von Fahrzeug- und Objekttypen, z. B. Pkw, Motorrad, Fahrrad, Tasche.
Skelett (DL)Analyse der Körperhaltung — Grundlage für Sturz- und Verhaltenserkennung.
Hand und ObjektErkennt Kontakt der Hand mit einem Gegenstand — z. B. Ware aus dem Regal nehmen.
Aggressives VerhaltenErkennt heftige Bewegungen, die auf eine Schlägerei oder einen Angriff hindeuten.
SturzerkennungAlarm, wenn eine Person stürzt — z. B. im Krankenhaus, Pflegeheim oder in der Halle.
Konfiguration und Daten
Genauere Analyse und schnellere Suche in Aufzeichnungen.
3D-KalibrierungPerspektivkalibrierung ermöglicht Filtern nach realer Größe und Geschwindigkeit.
MetadatenObjektbeschreibung für jedes Bild (JSON) — Grundlage der schnellen Suche in Aufzeichnungen.
Wo sich VCA Module bewährt
Kundenzählung, Warteschlangenanalyse und Erkennung von Interaktion mit Waren.
Fahrtrichtung, Anhalten und Geschwindigkeit von Fahrzeugen; abgestellte Gegenstände an Terminals.
Sturzerkennung und aggressives Verhalten in Krankenhäusern und Pflegeheimen.
Überwachung öffentlicher Räume mit weniger Fehlalarmen.
Ereignisse in Aufzeichnungen per Metadaten finden statt manueller Durchsicht.
