T-NEX
Menü
Kamera-KI für Unternehmen

Mit Kamera-KI erkennen, was im Betrieb zählt.

Objekte erkennen, Belegung erfassen oder visuelle Qualitätsmerkmale auswerten: Wir entwickeln Kamera-KI für Ihre Aufgabe. Kamera, Modell und Umgebung werden gemeinsam betrachtet. Ein Pilot unter Ihren Bedingungen zeigt, welche Erkennung sich praktisch nutzen lässt.

Modellwahl nach AufgabeLokaler, hybrider oder Cloud-BetriebQualität im Pilot prüfen
T-NEX · Detection · Kamera 03 · HalleEdge-Inferenz
CAM-03 · 1/125 · nicht-biometrischPerson 0.98PSA: Helm ✓Sicherheitszone · freiModell-MixOn-Premisekeine Identifikation
Illustrative Darstellung: schematische Erkennungsrahmen, kein echtes Kamerabild, keine Personenidentifikation.
Kamera
Optik, Licht und Montage abstimmen
Modell
Passenden Erkennungsansatz auswählen
Pilot
Fehlalarme und Erkennungsqualität bewerten
Betrieb
Datenfluss und Reaktion festlegen
T-NEX Kamera-KI · Ereignisprüfung

Eine Erkennung wird zum bearbeitbaren Ereignis.

Von der Erkennungsaufgabe zur geprüften Meldung: Ereignisse werden ihrer Quelle zugeordnet, bewertet und zur Bearbeitung weitergegeben.

Aufgabe eingrenzen

Aufgabe eingrenzen

Bildquelle, Auswertungsbereich und gesuchtes Ereignis werden konkret festgelegt. Hier wird die Belegung einer vereinbarten Zone erfasst.

Ein klarer Erkennungsauftrag für den Pilot.

Erkennungsaufgabe

EinstellungAuswahl
BildquelleKamera A · Testumgebung
AuswertungsbereichZone 1
EreignisZone belegt
WeiterbearbeitungMenschliche Ereignisprüfung

Ereignisse sichten

Die Übersicht ordnet erkannte Ereignisse ihrer Quelle und Zone zu. Falschmeldungen und unklare Fälle gehören zur Prüfung der Erkennungsqualität.

Erkennungen werden im betrieblichen Kontext geprüft.

Ereignisliste

ZeitQuelle / ZoneMeldungPrüfung
10:14Kamera A / 1BelegungBestätigt
10:18Kamera A / 1BelegungUnklar · prüfen
10:22Kamera A / 1BelegungFalschmeldung

Bearbeitung zuordnen

Für relevante Ereignisse wird eine zuständige Rolle und der nächste Schritt vereinbart. Eine automatische Maschinenreaktion wäre ein gesondert auszulegender Umfang.

Zwischen Erkennung und Reaktion liegt ein definierter Ablauf.

Ereignis 10:18 · Bearbeitung

  1. 1
    Ereignis erfasst

    Quelle und Zone zugeordnet

    Erledigt
  2. 2
    Situation prüfen

    Zuständige Rolle bewertet den Fall

    Offen
  3. 3
    Folgeschritt dokumentieren

    Entscheidung im vereinbarten Ablauf festhalten

    Wartet
Definition

Kamerabilder für konkrete Aufgaben auswerten

KI-Kameraanalyse wertet Kamerabilder automatisch aus, um darin bestimmte Dinge zu erkennen: ob und wo eine Person ist, ob Schutzausrüstung getragen wird, ob ein Objekt vorhanden oder ein Bereich betreten ist. Technisch sind das Aufgaben der Computer Vision: Klassifikation (was ist im Bild), Objekterkennung (was und wo, als Rahmen), Segmentierung (pixelgenaue Fläche) und Tracking (dasselbe Objekt über Bilder hinweg, mit Track-ID, nicht mit einer Identität). Entscheidend: Das System erkennt Merkmale und Zustände, nicht die Identität einzelner Menschen.

Präsenz, Objekt, PSA, Zone: erkannt, nicht identifiziert.

Präsenz ≠ Identität
Einsatzfelder

Wo schafft kamerabasierte KI-Erkennung Wert?

Sie erkennen Ihren Fall hier wieder, von der Arbeitssicherheit in der Produktion bis zur Regalüberwachung im Handel. Für jeden Fall wählen wir die passende Erkennungsaufgabe und das passende Modell.

Schutzausrüstung

Sichtbare Merkmale wie Helm oder Warnweste erkennen und Hinweise für die weitere Prüfung bereitstellen.

Zonen und Zutritt

Das Betreten festgelegter Bildbereiche erkennen. Sicherheitsfunktionen und Maschinenreaktionen benötigen eine gesonderte Auslegung und Validierung.

Zählung und Belegung

Objekte oder Personen zählen und die Belegung auswerten. Datenminimierung wird für den konkreten Einsatz geplant.

Auffälligkeiten am POS

Visuelle Auffälligkeiten für die menschliche Prüfung markieren; eine Erkennung ist kein Beweis für Fehlverhalten.

Regalverfügbarkeit

Leere Plätze und definierte Abweichungen für die betriebliche Bearbeitung sichtbar machen.

Visuelle Qualität

Fehlende Teile, sichtbare Defekte oder Abweichungen an Produkten prüfen.

Weitere Einsatzfelder auf Anfrage: Logistik/Lager (Ladungsschäden, Stapler-Fußgänger-Nähe), Baustellensicherheit, Perimeter-/Zutrittsüberwachung, Landwirtschaft (Zählung, Zustandskontrolle). ⚠︎ Sensible Umgebungen (z. B. Gesundheitswesen) und alles mit Personenbezug prüfen wir gesondert.

Technologie

Das passende Modell für die Erkennungsaufgabe wählen

Vortrainierte Detektoren, angepasste Modelle und Vision-Sprachmodelle unterstützen unterschiedliche Aufgaben. Auswahl und Kombination richten sich nach Bilddaten, benötigter Genauigkeit und zulässiger Reaktionszeit.

Drei Ansätze und wann welcher passt
AnsatzAm besten fürBilddaten-BedarfLatenz / Betrieb
Vortrainierter Detektorgängige Objektklassen und Ausgangsbasis für den PilotBeispieldaten zur Prüfungabhängig von Modell und Hardware
Angepasstes Modelleigene Objekte und standortspezifische Merkmalegeeignete, gelabelte Trainings- und Prüfdatenam vorgesehenen System messen
Vision-Sprachmodellszenenbezogene Fragen und ergänzende Interpretationrepräsentative PrüfbeispieleKosten und Antwortzeit gesondert bewerten
Detektor: Definierte Objektklassen erkennen und die Ergebnisse für den nächsten Arbeitsschritt bereitstellen.Erkennung
Ergänzende Interpretation: Ein Vision-Sprachmodell kann zusätzliche Fragen an ausgewählte Bilder bearbeiten; Nutzen und Antwortzeit werden im Pilot geprüft.Kontext
Betriebsaufbau: Kamera, Optik, Licht und Rechenleistung werden als gemeinsames System bewertet.Praxis
Ehrlich: kein Modell-Wunder

Der Pilot bewertet repräsentative Situationen einschließlich schwieriger Lichtverhältnisse und Fehlalarme. Daraus werden der erreichbare Umfang und die nötige menschliche Prüfung abgeleitet.

Kamera & Hardware

Kameraauswahl und Komplettset: Hardware, Modell und Software passen zusammen

Kamera, Optik, Licht, Montage und Rechenleistung werden zusammen spezifiziert. Bestehende Kameras und Videomanagement-Systeme werden auf die benötigten Schnittstellen und die Eignung für den Anwendungsfall geprüft.

Montageort

Sichtfeld, Entfernung, Wetter und mechanischen Schutz berücksichtigen.

Umgebung

Temperatur, Staub, Vibration und Stromversorgung prüfen.

Licht und Sensor

Beleuchtung, Infrarot oder Wärmebild passend zur Erkennungsaufgabe auswählen.

Bild und Rechenleistung

Auflösung, Bildrate und Rechenbedarf gemeinsam planen.

Edge oder zentral

Lokale Geräte oder zentrale Rechenleistung anhand der Anforderungen auswählen.

Integration

Die Verbindung mit vorhandenen Kameras und Videomanagement-Systemen im konkreten Aufbau prüfen.

Betrieb

On-Premise oder Cloud: Wo liegen die Bilder?

Die Auswertung kann vor Ort, hybrid oder in einer vereinbarten Cloud-Umgebung eingerichtet werden. Maßgeblich sind Datenfluss, Zugriffsbedarf, Reaktionszeit und Betriebskosten. Lokaler Betrieb allein macht eine Verarbeitung nicht automatisch datenschutzkonform.

On-Premise vs. Cloud im ehrlichen Vergleich
KriteriumOn-Premise / EdgeCloud
Datenflusslokale Verarbeitung nach ArchitekturÜbertragung an vereinbarte Dienste
Reaktionszeitvor Ort messenNetz und Dienstlaufzeit einplanen
BetriebskostenHardware, Wartung, Energie und BetreuungNutzung, Übertragung und Betreuung
Modellwahldurch lokale Ressourcen begrenztdurch Dienstangebot und Bedingungen bestimmt
DatenschutzRechtsgrundlage und Schutzmaßnahmen prüfenzusätzlich Anbieter und Datenübertragung prüfen
Datenschutz und Einsatzgrenzen

Den Einsatz der Kamera-KI konkret bewerten

Auch eine Erkennung ohne Identifizierung kann personenbezogene Daten verarbeiten. Zweck, Rechtsgrundlage, Bildausschnitt, Speicherung und Zugriffe werden für den Einsatz festgelegt. Die Einordnung nach dem AI Act hängt außerdem vom vorgesehenen Zweck ab; „nicht biometrisch“ bedeutet keine pauschale Ausnahme.

Prüfpunkte für den Anwendungsfall
KategorieWas gemeint istEinordnung
ErkennungszielObjekte, Zustände oder BelegungUmfang und Fehlertoleranz im Pilot definieren
Personen im BildIdentifizierbarkeit und mögliche AuswirkungenDatenschutz und Datenminimierung prüfen
ArbeitsplatzErfassung von BeschäftigtenMitbestimmung und Beschäftigtendatenschutz berücksichtigen
SicherheitsfunktionReaktion einer Maschine oder SchutzmaßnahmeGesonderte Auslegung und Validierung erforderlich
Biometrie und sensible AuswertungIdentifizierung oder Ableitung persönlicher MerkmaleNicht Teil des hier beschriebenen Standardumfangs
Zweck und Bildausschnitt: Nur die für die Aufgabe benötigten Bereiche auswertenPlanung
Speicherung und Zugriff: Löschregeln, Berechtigungen und Datenflüsse festlegenBetrieb
Folgenabschätzung: Erforderlichkeit prüfen und technische Unterlagen bereitstellenDokumentation
Unsere Linie

Der Standardumfang konzentriert sich auf Objekte und Zustände. Biometrische Identifizierung, Emotionsüberwachung und verdeckte Dauerüberwachung gehören nicht zu diesem Angebot.

Vor dem Einsatz

Die konkrete Zulässigkeit, eine gegebenenfalls erforderliche Folgenabschätzung und die Einordnung des vorgesehenen Zwecks werden vor dem Einsatz geprüft.

Ehrliche Grenzen

Den passenden Einsatzbereich festlegen

Vertrauen entsteht auch durch klare Grenzen. Wir verkaufen keine Kamera-KI, die rechtlich oder ethisch heikel ist, und sagen, wo Technik oder Recht die Grenze setzen.

Keine Emotionsüberwachung

Die Ableitung von Emotionen der Beschäftigten gehört nicht zu diesem Angebot.

Keine verdeckte Dauerüberwachung

Zwecke, Erfassungsbereiche und Zugriffe werden vorab festgelegt.

Keine Personenidentifizierung im Standard

Der beschriebene Umfang erkennt Objekte und Zustände.

Qualität im realen Umfeld prüfen

Erkennungsqualität und Fehlalarme werden anhand repräsentativer Beispielsituationen bewertet.

Entscheidungshilfe

Auswahl-Checkliste: KI-Kameraanalyse beauftragen

Anbieterneutraler Prüfraster: worauf es bei einem seriösen Kamera-KI-Partner ankommt, egal für wen Sie sich entscheiden.

  1. 01Aufgabe: Was soll erkannt werden und welche Reaktion folgt?
  2. 02Daten: Welche Personen oder vertraulichen Informationen sind im Bild?
  3. 03Technik: Passen Kamera, Licht, Montage und Rechenleistung zur Aufgabe?
  4. 04Pilot: Welche Situationen, Fehlalarme und Grenzfälle werden geprüft?
  5. 05Betrieb: Wer betreut das System und überprüft seine Ergebnisse?
FAQ

Häufige Fragen

Was kann Kamera-KI erkennen?

Je nach Modell und Umgebung lassen sich Objekte, Belegung, Schutzausrüstung, Zonenereignisse oder visuelle Qualitätsmerkmale erkennen. Der Pilot prüft den konkreten Umfang.

Können wir bestehende Kameras verwenden?

Das wird anhand von Bildqualität, Montage, Schnittstellen und Rechenleistung geprüft. Wenn nötig, spezifizieren wir passende Ergänzungen.

Ist lokaler Betrieb möglich?

Ja. Lokaler, hybrider und Cloud-Betrieb werden anhand des Anwendungsfalls geplant. Datenfluss, Wartung und Zugriff werden dabei festgelegt.

Ist nicht biometrische Analyse automatisch datenschutzkonform?

Nein. Auch dabei können personenbezogene Daten verarbeitet werden. Zweck, Rechtsgrundlage und Schutzmaßnahmen müssen zum konkreten Einsatz passen.

Kann die KI eine Sicherheitssteuerung ersetzen?

Eine allgemeine Bilderkennung ist keine zugesicherte Sicherheitsfunktion. Maschinenreaktionen und Schutzfunktionen benötigen eine gesonderte Auslegung und Validierung.

Welche Bilddaten braucht ein Kamera-KI-Pilot?

Repräsentative Beispiele aus dem vorgesehenen Einsatz: verschiedene Lichtverhältnisse, Entfernungen, Verdeckungen und relevante Ausnahmefälle. Wenn ein Modell angepasst werden soll, werden Trainings- und Prüfdaten getrennt geplant. So wird die Qualität an Situationen bewertet, die nicht nur für die Anpassung verwendet wurden.

Wie beurteilen wir die Erkennungsqualität?

Legen Sie fest, welche Ereignisse erkannt werden sollen und welche Fehlalarme oder übersehenen Fälle im Ablauf problematisch wären. Im Pilot werden diese Ergebnisse zusammen mit Reaktionszeit und nötiger menschlicher Nachprüfung betrachtet. Ein hoher Modellwert bei einem einzelnen Bild ersetzt diese Bewertung nicht.

Ersetzt Kamera-KI ein Videomanagement-System?

Die Analyse erkennt Merkmale und Ereignisse. Kameraverwaltung, Aufzeichnung und Wiedergabe sind Aufgaben eines Videomanagement-Systems. Bei einer bestehenden Umgebung prüfen wir, wie Bilddaten und Analyseergebnisse übertragen werden können und wo Mitarbeitende einen erkannten Fall anschließend bearbeiten.

Ihr Anwendungsfall: vom Pilot zum Betrieb

Erzählen Sie uns, was erkannt werden soll und wo. Wir schneiden einen Piloten zu, wählen Modell und Kamera passend, On-Premise oder Cloud, nicht-biometrisch by default.

Anwendungsfall besprechenEin Angebot der T-NEX GmbH · Impressum unten

Quellen & weiterführende Informationen

  1. DSGVO / GDPR, Art. 5, 6, 13, 35Regulation (EU) 2016/679eur-lex.europa.eu
  2. EU AI Act: bestimmungsgemäßer Zweck / intended purposeRegulation (EU) 2024/1689eur-lex.europa.eu
  3. Mitbestimmung / employee participation§ 87 BetrVGgesetze-im-internet.de
  4. T-NEX RatgeberBetriebsrat und KI: Einführung gemeinsam planenT-NEX

Geschäftsführung: Andreas Unruh und Christoph Gembruch.

Herausgegeben von der T-NEX GmbH.

Passende nächste Schritte