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Edge-Analyse (auf der Kamera) vs serverbasierende Analyse

Die meisten aktuell auf dem Markt erhältlichen Kameras beinhalten bereits einige Funktionen der Erkennungsanalyse. Diese sind als “edge analytics” oder eingebettete Analyse bekannt. Die eingebetteten Analysen sind üblicherweise zur Innenerkennung geeignet, bei der es kontrollierte Lichtverhältnisse und keine Umwelteinflüsse gibt. Einige davon können auch zu einer simplen Erkennung im Freien und auf kurzen Distanzen verwendet werden. Jedoch weist die Mehrzahl an Außenbereichen große Herausforderungen für die Geräte mit eingebetteter Analyse auf. Schlechte Beleuchtung, Kamerabewegungen oder -vibrationen, schlechte Wetterverhältnisse, Insekten oder dichte Vegetation sind häufig auftretende Faktoren die viele Fehlalarme verursachen können

Um diesen Herausforderungen zu bestehen ohne dabei die Erkennungspräzision einzuschränken, wird empfohlen auf serverbasierende Erkennungsanalysen zurückzugreifen. Diese bieten großartige Leistungen, hohe Zuverlässigkeit und Genauigkeit. Die serverbasierende Videoanalyse ermöglicht ein agileres Umsetzen, welches einfach und rasch auch die Architekturalgorithmen verbessert. Die auf Server basierenden Architekturen bieten zudem mehr Rechenleistung und erlauben die Verwendung von komplexen Analysealgorithmen deren Basis das Lernen mit künstlicher Intelligenz, bekannt als "Deep Learning", darstellt.

Diese neuen Algorithmen ermöglichen einen drastischen Rückgang von Fehlalarmen ohne Effizienz- und Präzisionsverlust, sogar bei der Erkennung auf großen Distanzen.

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