Warum Bildgesundheit für KI-basierte Videoanalyse entscheidend ist: Image Health Analytics als Schlüssel zur zuverlässigen Sicherheitslösung
Moderne KI-gestützte Videoanalysen bieten heute beeindruckende Möglichkeiten: von intelligenter Objekterkennung bis hin zur Echtzeit-Alarmierung. Doch all diese Funktionen stehen und fallen mit einer oft unterschätzten Komponente: der „Bildgesundheit“. Ohne eine verlässliche visuelle Grundlage bleibt die künstliche Intelligenz blind. Ein Beitrag von Timo Sachse, Solutions Engineer EMEA bei Axis Communications.

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Eine Videosicherheitslösung wird fachgerecht installiert und in Betrieb genommen. Aufzeichnung und Videoanalyse sind einwandfrei konfiguriert, das System läuft reibungslos. Wochen, Monate vergehen – die Technik funktioniert. Bis sie es plötzlich nicht mehr tut. Ohne Fehlermeldung, ohne Vorwarnung.
Was ist geschehen? Eine Spinne hat in der Zwischenzeit ihr Netz vor einer Kamera gesponnen. Nachts wird es von den Infrarot-LEDs der Kamera beleuchtet. Die künstliche Intelligenz (KI) interpretiert die Reflexionen falsch, sodass Objekte nicht mehr erkannt und Bewegungen nicht mehr richtig verfolgt werden. Das Bildmaterial wird unbrauchbar, die Videoanalyse ist gestört.
Ein anderes Beispiel: Eine PTZ-Kamera ohne integrierte Infrarot-Beleuchtung soll nachts eine Szene auf einem Hinterhof beobachten. Doch die externe Beleuchtung fällt aus – und die Kamera erkennt nichts mehr. Der Schwenkmechanismus arbeitet, das System funktioniert, aber die Szene selbst bleibt im Dunkeln. Die Kamera liefert keine verwertbaren Daten.
Störungen dieser Art treten meist nur temporär auf: nachts, bei niedrigem Sonnenstand, saisonbedingt oder durch Umgebungsveränderungen anderer Natur – wenn beispielsweise ein LKW das Sichtfeld einer Kamera blockiert. Es ist stets eine Herausforderung, solche Bildqualitätsmängel frühzeitig zu erkennen, bevor sie zu Sicherheitslücken werden.
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