Häufig gestellte Fragen
In diesem Abschnitt finden Sie alle häufig gestellten Fragen. Wir hoffen, Ihnen damit eine Hilfe bieten zu können. Dieser Bereich wird fortlaufend ergänzt, bzw. aktualisiert.
Kamera(s): Dies ist selbstverständlich unerlässlich. Die Anzahl der benötigten IP-Kameras hängt vollständig von der Anwendung ab. Weitere Einzelheiten zu den Kameradaten finden Sie in unserer technischen Dokumentation. Wir unterstützen Sie gerne dabei, und Kameras können direkt via Swarm Analytics bezogen werden.
Stromversorgung: Eine Stromversorgung ist natürlich erforderlich. Diese kann durch ein DC-Netzteil mit Hohlbuchse (z.B. für unsere Perception Box P101), eine 230-V-Stromversorgung (im Falle der Outdoor Perception Box OP101AC) oder auch über solar- bzw. batteriebetriebene Systeme erfolgen, wofür unsere OP101DC besonders gut geeignet ist.
Internet: Eine Internetverbindung ist erforderlich, um das System in Betrieb zu nehmen sowie zu nutzen. Ohne Internetverbindung kann nicht auf das System zugegriffen werden, und eine Konfiguration ist unmöglich. Die Verbindung kann per Kabel (LAN= oder Mobilfunkverbindung (LTE) hergestellt werden.
Für eine ausführliche Antwort auf diese Frage besuchen Sie bitte den folgenden Abschnitt in unserer technischen Dokumentation:
Objekte wie Fahrzeuge, Radfahrer oder Personen werden von von uns vorab trainierten Modellen erkannt und klassifiziert. Technisch gesehen analysiert unsere Computer-Vision-Software zunächst in Echtzeit einzelne Frames des Kamerastreams. Das Bild wird von einem künstlichen neuronalen Netzwerk analysiert, und relevante Objekte (Fahrzeuge, Fußgänger usw.) werden erkannt.
In einem zweiten Schritt werden die Objekte genauer klassifiziert, um beispielsweise Autos von Lastwagen oder Motorräder von Fahrrädern zu unterscheiden. Anschließend werden die Objekte über mehrere Frames hinweg kombiniert, um die Bewegung der Objekte zu erkennen. Diese sogenannten "Tracks" werden verwendet, um relevante Ereignisse und Zählungen mit unserer Event Engine durchzuführen. Diese Daten werden durch sogenannte Event-Trigger generiert und verschlüsselt. Nur die anonymisierten Daten ohne Bezug zum ursprünglichen Kamerabild verlassen das Gerät und können zur Auswertung und Analyse verwendet werden. Der Hauptvorteil dieses Computer-Vision-Ansatzes liegt in seiner Flexibilität und Erweiterbarkeit.
Alle Informationen auf dem Kamerabild, die für das menschliche Auge sichtbar sind, könnten somit auch für die automatisierte Analyse verwendet werden. Zum Erkennen neuer Objekte ist beispielsweise kein zusätzlicher Sensor erforderlich, sondern nur ein Software-Update. In Bezug auf Skalierbarkeit und Anpassung an mögliche weitere Anforderungen ist dies ein großer Vorteil gegenüber anderen Ansätzen.
Das generierte Video von der Kamera wird ausschließlich auf den Perception Boxes verarbeitet. Es werden keine Videodaten an einen Server/Cloud übertragen oder gespeichert. Die Perception Box ist mit einer geeigneten Kamera vor Ort verbunden. Ereignisse aus den konfigurierten Ereignistypen werden über MQTT an die Azure Cloud übertragen und dort in einer Datenbank gespeichert. Dadurch wird eine zentrale und bequeme Visualisierung und Auswertung in jedem beliebigen Browser über SWARM Data Analytics für alle Perception Boxes ermöglicht.
Alternativ können Ereignisse über einen MQTT-Server übertragen werden, der vom Kunden, bzw. von der Kundin bereitgestellt wird. In diesem Fall liegt die weitere Verarbeitung der rohen Ereignisdaten in der Verantwortung dieser und ermöglicht noch mehr Anwendungsfälle und benutzerdefinierte Integrationen.
Mit unserer Software können mehrere motorisierte sowie nicht motorisierte Verkehrsklassen überwacht werden - von Autos über Lkw mit Anhängern bis hin zu Fußgängern. Für den motorisierten Verkehr in Deutschland haben wir uns visuell an den BASt-Richtlinien orientiert, bieten aber auch andere Standards an. Weitere Einzelheiten zu den Objektklassen finden Sie in unserer technischen Dokumentation.
Wir verstehen, dass benutzerdefinierte Klassen eine entscheidende Rolle bei der Erfüllung spezifischer Anforderungen spielen können. Unsere Hingabe, personalisierte Lösungen für unsere Kunden und Partner zu liefern, hat oberste Priorität, und wir bemühen uns fortlaufend, unser Produkt zu verbessern und auf die unterschiedlichen Bedürfnisse einzugehen. Dennoch ist es wichtig anzuerkennen, dass der Fortschritt in der Mobilität und bei Verkehrsverhalten und -entwicklungen signifikanten Einfluss auf die Arten von Klassen hat, die wir unsere Modelle erkennen lassen. Daher behalten wir aufkommende Mobilitätstrends genau im Auge und passen unsere Lösung entsprechend an, zuletzt durch Hinzufügen von E-Scootern als zusätzliche Klasse.
Wir schätzen Ihr Verständnis dafür, dass das Training neuer Klassen ein komplexer Prozess ist, der umfassende Forschung und Tests erfordert, um sicherzustellen, dass unsere Modelle genau und zuverlässig arbeiten. Wenn Sie einen relevanten Anwendungsfall haben, kontaktieren Sie gerne unser Sales-Team, um die Möglichkeiten und Skalierung des Projekts zu besprechen.
Die Genauigkeit variiert je nach Anwendungsfall und hängt selbstverständlich auch von den Umgebungsbedingungen ab, unabhängig von der Präzision des Swarm-Algorithmus.
Nichtsdestotrotz können wir mit einer Genauigkeit zwischen 95 und 99% arbeiten, wobei wir eine der höchsten Genauigkeiten in der Branche für standardisierte Anwendungen wie Parkplätze oder Verkehrszählung auf ausgewiesenen Autobahnen und innerstädtischen Straßen bieten.
Weitere Informationen zur Technologiegenauigkeit finden Sie in den nächsten Fragen und Antworten. Für weitere Informationen zur Genauigkeit unserer Technologie empfehlen wir diesen Abschnitt in unserer technischen Dokumentation.
Unsere technische Dokumentation bietet Unterstützung bei der Konfiguration des jeweiligen Anwendungsfalls:
In der Nacht hängt die Genauigkeit der Erkennung von der verfügbaren Beleuchtung und den Kameraeinstellungen ab. Bei ausreichender Beleuchtung und Kameraeinstellungen gemäß unseren Spezifikationen kann der Verlust an Genauigkeit auf ein Minimum reduziert werden. Starker Regen, Nebel sowie andere extreme Wetterbedingungen können teilweise kompensiert werden.
Grundsätzlich gilt für alle oben genannten Szenarien, dass alles, was vom menschlichen Auge klar identifiziert werden kann, auch von der Software erkannt werden kann. Wenn Sie Beispielvideos für Ihre Anwendungsfälle haben, können wir diese durch unsere Software testen und die Genauigkeit über einen festgelegten Zeitraum messen.
Die folgenden Abschnitte in unserer technischen Dokumentation bieten Konfigurationsdetails und Empfehlungen für Kameras, abhängig vom jeweiligen Anwendungsfall:
Der Mittelpunkt des Fahrzeugs (oder eines anderen Objekts) wird getrackt, daher ist es wichtig, dass der Mittelpunkt des Fahrzeugs in die Eintrittszone fährt und in die Austrittszone fährt. Bedenken Sie, dass die Kameraperspektive eine 2D-Darstellung der 3D-Welt ist, sodass die Zonen oft größer sein müssen, als Sie erwarten. Der Mittelpunkt des Fahrzeugs kann über der Straßenebene liegen.
Es ist in Ordnung, wenn Fahrzeuge (oder andere Objekte) eine Weile in einer Zone stehen. Wenn sie wieder losfahren, werden sie weiterhin getrackt. Wenn möglich, ist es am besten, Zonen zu vermeiden, die geparkte Fahrzeuge abdecken. Dies kann zu Leistungsproblemen führen, da Fahrzeuge ständig getrackt werden und bei Vorbeifahren an einem anderen ähnlichen Fahrzeug inkorrekt detektiert werden können.
Ja, Zonen können sehr nahe beieinander liegen oder sich überlappen. Ein Objekt (z. B. ein Auto) muss jedoch als "einfahrend" und "ausfahrend" (d. h. ohne Überlappung) erkannt werden, damit sein Track erfasst wird.
Entry-und-Exit-Zählungen sind sehr nützlich, um die Gesamtzahl der Personen in einem bestimmten Bereich (z. B. Freibad, Markt oder Stadion) zu identifizieren. Wenn COVID-bedingte Abstandsregeln eingehalten werden sollen, ist die Verteilung von Personen wichtig. Daher gibt das Swarm Analytics-Gerät auch direkt die Verteilung von Objekten in einem Bereich aus. Allerdings können partielle Dächer oder große Sonnenschirme die Erfassung der Verteilung von Personen erschweren.
Sobald Sie Ihre Bestellung erhalten haben, können Sie mit dem Installationsprozess beginnen. Die Installation und Konfiguration der Swarm Outdoor Perception Box zum ist vergleichsweise einfach und kann in 30 bis 60 Minuten abgeschlossen werden. Für eine Außeninstallation sind neben der Box selbst die folgenden Voraussetzungen erforderlich:
Geeignete IP-Kamera mit PoE-LAN-Kabel
230V-Stromversorgung
Standard miniSIM-Karte mit mehr als 600MB Datenvolumen pro Monat
Schraubendreher für die Montage der Klemmen
Laptop oder Tablet für die Kameraausrichtung
Ausführliche Informationen zur Ersteinrichtung finden Sie in unserem Quick Start Guide.
Sie finden unsere AGB immer auf unserer Website, genau so wie unsere Abonnement- und Supportbedingungen. Lassen Sie uns gern per Mail wissen, ob Sie weiteres Material benötigen.
Sie finden sämtliche elektrischen sowie baulichen Anforderungen zur Montage der verschiedenen Perception Boxes in unserem Produktdatenblatt. Werfen Sie auch einen Blick in den Quick Start Guide, in dem die Installation Schritt für Schritt erklärt wird. Sollten Sie auf Probleme stoßen, schauen Sie bitte einmal in unsere Tipps zur Fehlerbehebung. Kontaktieren Sie gerne auf Support, wenn Sie weitere Unterstützung benötigen.
Es werden keine Videos gespeichert. Darüber hinaus sendet das System nur Daten, sodass aktive Angriffe von außen verhindert werden. Während die KI Informationen über die in den Kamerabildern erkannten Objekte sammelt, werden keine biometrischen Daten oder Videomaterial gesammelt. Weitere Informationen finden Sie in unserem DSGVO-Leitfaden.
Nur die Daten der konfigurierten Events werden gespeichert. Events können um Verkehrszählungen (motorisierte und nicht motorisierte Verkehrsmittel), Origin-Destination-Analysen und Informationen zu Objekten in einer bestimmten Zone konfiguriert werden. Es ist auch möglich, zusätzliche Parameter festzulegen, die in enthalten sein werden. Beispiele sind: Geschwindigkeiten, Kennzeichen auf Parkplätzen für die Parkzeitanalyse und die maximale Anzahl von Objekten in einer Region of Interest für eine Auslastungsanalyse. Die Übertragung der Ereignisdaten von der Perception Box in die Cloud erfolgt im JSON-Format an einen MQTT-Broker. Weitere Informationen finden Sie in unserem DSGVO-Leitfaden, noch detaillierter wird es im englischsprachigen GDPR-Dokument.
Wir nehmen den Datenschutz äußerst ernst. Die Algorithmen unserer Technologie sind absichtlich so entwickelt, dass keine biometrischen Merkmale erfasst werden und somit keine Personen identifiziert werden können. Das ist auch der Grund, warum unsere Technologie überhaupt keine Gesichtserkennung verwendet.
Nein. Es ist keine datenschutzrechtliche Genehmigung oder Meldesystem erforderlich. Solange die Daten nicht mit anderen Datenquellen verknüpft werden, ist weder eine datenschutzrechtliche Genehmigung noch eine Datenschutz-Folgenabschätzung erforderlich (siehe DSFA-AV). Das von der Kamera generierte Bild existiert nur etwa 50 Millisekunden lang und wird weder gespeichert noch weitergeleitet. Die Ausgabe der Software sind textbasierte Daten, die dann im Dashboard des Benutzers visualisiert werden. Daher werden keine personenbezogenen Daten erfasst.
Das System sendet nur Daten, was bedeutet, dass es für einen aktiven Angriff unsichtbar ist. Es ist auch nicht möglich, eine Verbindung zur Kamera herzustellen.
Nein. Die Daten werden für 3 Jahre ab ihrem Erstellungsdatum gespeichert und zugänglich gemacht, wenn ein SCC-Datenabonnement aktiv ist. Wir empfehlen dringend, Ihre Daten herunterzuladen und an ein anderes Ziel zu übertragen, bevor Sie Ihr SCC-Datenabonnement beenden.
Der Hauptunterschied liegt in der Datenspeicherung. Während unser Standardmodell (Swarm Perception Subscription) eine Datenspeicherung von 30 Tagen bietet, kann dies mit dem Swarm Data Subscription auf drei Jahre verlängert werden. Weitere Einzelheiten finden Sie auf unserer Website.
Die endgültigen Kosten hängen natürlich stark vom Umfang und Zeitrahmen des Projekts ab. Sie finden unser Preismodell mit allen Kostenfaktoren auf unserer Website sowie ein Beispielprojekt mit Beispielkosten.
Selbstverständlich unterstützen wir Sie bei allen Installationen und Tests, und wir senden Ihnen auch gerne Hardware zu Testzwecken. Wir bitten jedoch um Verständnis dafür, dass wir dies nicht kostenlos zur Verfügung stellen können und die Kosten gedeckt werden müssen. Bitte kontaktieren Sie unser Sales-Team für weitere Details.