Welche Arten von Bewegungsmeldern haben Video-Türklingeln?

Mit einer Video-Türklingel sehen Sie, wer klingelt, sobald jemand den Klingelknopf drückt. Anschließend kann die Video-Türklingel ein Foto oder Video aufnehmen. Sie können eine Video-Türklingel aber auch Bewegungen aufzeichnen lassen. Außerdem kann sich ein vorhandener Monitor einschalten oder eine App eine Benachrichtigung senden, sobald eine Bewegung erkannt wird.

Eine 100 % zuverlässige Erfassung relevanter Bewegungen ist in der Praxis jedoch äußerst schwierig. Denn eine Video-Türklingel hängt immer draußen, oft mit Blick auf die Straße – und dort bewegt sich sehr viel. Bewegungen im Haus zu melden, wie es eine Alarmanlage tut, ist nicht so schwer, denn drinnen steht grundsätzlich alles still, von Haustieren oder Insekten einmal abgesehen. Draußen aber weht der Wind, Bäume und Sträucher bewegen sich hin und her, Wolken ziehen vorbei, Regentropfen fallen – sogar auf die Linse –, Menschen gehen vorbei oder fahren mit dem Fahrrad oder Auto vorüber, ein Vogel fliegt vorbei, ein Hund oder eine Katze läuft durchs Bild. Kurz gesagt: Draußen steht fast nichts still, es sei denn, die Kamera blickt auf eine Wand. Doch selbst eine Wand kann morgens im Schatten sehr dunkel und nachmittags in praller Sonne liegen – und auch das sieht für eine Kamera wie eine Bewegung aus. Im Außenbereich zu erkennen, welche Bewegungen relevant sind, ist also eine echte Herausforderung. Dafür wurden folgende Techniken entwickelt:

Bewegungen lassen sich mit einem PIR-Sensor erfassen. PIR steht für passiv infrarot. Der Sensor registriert dabei nur Bewegungen von etwas Warmem, das Infrarotstrahlung abgibt – und das ist bei Menschen der Fall. Fast alle Sensoren von Alarmanlagen arbeiten mit Infrarotsensoren. Trotzdem tun sich PIR-Sensoren im Außenbereich schwer, fehlerfrei zu arbeiten. Denn die Sonne kann vieles so aufheizen, dass es Infrarotstrahlung abgibt. Und auch der Motor eines Autos oder Motorrollers strahlt Wärme ab.

2. Bewegungserkennung anhand des Kamerabilds

Bewegungen lassen sich anhand des Kamerabilds erkennen. Ein Kamerabild besteht aus Pixeln, also vielen kleinen Bildpunkten. Software kann diese Punkte analysieren. Man kann dann festlegen, dass es zum Beispiel als Bewegung zählt, wenn sich 5 % der Punkte verändern – und Sie erhalten eine Benachrichtigung. Das ist jedoch eine recht einfache Methode, die oft die meisten Fehlalarme erzeugt. Verbessern lässt sich das, indem nicht nur stur gezählt wird, wie viele Pixel sich bewegen, sondern auch, was genau zu sehen ist. Doch die Wirklichkeit per Software richtig zu interpretieren, ist schwieriger, als es scheint.

Bei der Bewegungserkennung anhand des Kamerabilds können Sie eine Aktivitätszone festlegen, sodass die Software nur bestimmte Bereiche des Bildes auswertet. Das hilft schon enorm, relevantere Bewegungsmeldungen zu erhalten. Sie können zum Beispiel einstellen, dass die Software den Bereich auswertet, in dem Menschen gehen, aber nicht den Himmel mit vorbeiziehenden Wolken.

4. Bewegungserkennung mit Bilderkennungssoftware und künstlicher Intelligenz (KI)

Bewegungen lassen sich auch mit Bilderkennungssoftware und künstlicher Intelligenz erkennen. Dabei lässt man die Kamera auf die Wirklichkeit schauen, und die Software analysiert fortlaufend, was zu sehen ist. Sie ist so aufgebaut, dass sie gut einschätzen kann, was ein Mensch und was ein Hund ist. Doch auch das ist schwieriger, als es scheint, denn Menschen unterscheiden sich enorm voneinander. Am besten ist es daher, wenn die Software selbstlernend ist: Die Software meldet jeweils „Ich glaube, das ist ein Mensch“, und ein echter Mensch bestätigt oder korrigiert das. Durch dieses menschliche Feedback lernt die Software in der konkreten Situation genau, was alles vorkommen kann – welche Muster als Menschen oder Körperteile zählen. Oder noch genauer: welche Gesichter bekannt sind und welche nicht. Oder sogar, ob jemand ein Paket zustellt oder keinen guten Grund hat, sich dem Haus zu nähern. Kurz gesagt: Das geht sehr weit, und es ist nur noch ein kleiner Schritt bis zu einem ernsthaften Eingriff in die Privatsphäre oder diskriminierender Software.

Die Funk-Video-Türklingel DS4650 erkennt Bewegungen mit einem PIR-Sensor. Die Internet-Video-Türklingeln von Doorsafe erkennen Bewegungen anhand sich verändernder Kamerabilder, wobei sich eine Aktivitätszone festlegen und eine Personenerkennung aktivieren lässt. Weiter gehen wir bei Doorsafe nicht. Unsere Produkte nutzen also keine Gesichtserkennung und keine KI, um noch relevantere Bewegungsmeldungen zu erzeugen. Soweit wir wissen, gehen nur Google mit seinen Nest-Produkten und Amazon mit seinen Ring-Produkten so weit. Denn letztlich bringt das diesen Unternehmen nicht nur relevantere Bewegungsmeldungen für ihre Nutzer, sondern sie erfahren selbst auch immer mehr darüber, was bei diesen Nutzern vor der Haustür passiert. Es könnte für sie durchaus nützlich sein zu sehen, wie oft Sie Besuch bekommen, ob es Männer oder Frauen sind, welches Alter und welche Hautfarbe sie haben oder wie oft ein Paket zugestellt wird. All das sind sehr wertvolle Informationen für ein Unternehmen wie Google, das Werbung verkauft, oder Amazon, den größten Onlinehändler der Welt. Denn so können sie diesen Nutzern relevantere Werbung und Produkte zeigen, weil sie viel mehr über sie wissen. Und das funktioniert selbst dann, wenn alle Daten vollständig anonym verarbeitet werden: Wer aus Kamerabildern lernt, lernt Muster zu erkennen. Und diese Muster können für Händler und Werbetreibende sehr wertvoll sein.

Kurz gesagt: Die Video-Türklingeln von Doorsafe haben nicht die bestmöglichen Bewegungsmelder. Das liegt daran, dass wir den letzten Schritt – unsere Bewegungsmelder mit Gesichtserkennung und KI noch besser zu machen – aus ethischen Gründen und zum Schutz Ihrer Privatsphäre bewusst nicht gehen wollen. Ist Ihnen das weniger wichtig, möchten Sie vor allem den bestmöglichen Bewegungsmelder und haben Sie nichts dagegen, rund 100 Euro pro Jahr für die Speicherung Ihrer Aufnahmen zu bezahlen? Dann kaufen Sie besser eine Ring von Amazon oder eine Google-Nest-Video-Türklingel. Denn diese Anbieter können die Bilder natürlich nur auswerten und daraus lernen, wenn sie auf ihren Cloud-Servern gespeichert sind – und nicht auf einer abgeschlossenen lokalen SD-Karte oder einem NAS.