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AI trained by Dallmeier
Künstliche Intelligenz ist für Dallmeier ein zentraler Baustein moderner Sicherheitstechnologie. Dabei setzt das Unternehmen konsequent auf „Made in Germany“ bzw. „AI trained by Dallmeier“: Die KI-Modelle werden auf eigenen Servern in Regensburg trainiert, außerdem verfügt Dallmeier über ein firmeneigenes Testgelände für Optimierungen unter realen Einsatzbedingungen. Dr. Maximilian Sand-Kraus, Teamleader Artificial Intelligence bei Dallmeier, erläutert die Hintergründe und Vorteile dieses Ansatzes.
Wie relevant ist das Thema KI in Ihren Entwicklungen – und wie stellen Sie Qualität und Transparenz sicher?
Künstliche Intelligenz ist für uns kein kurzfristiger Trend, sondern ein wesentlicher Bestandteil unserer technologischen Entwicklung. Qualität und Transparenz erreichen wir, indem wir den gesamten Entwicklungs- und Trainingsprozess konsequent selbst kontrollieren. Deshalb verlassen wir uns nicht allein auf große, generische Datensätze, sondern erweitern unsere Datenbasis gezielt um hochwertige, praxisnahe Daten, die ausschließlich auf eigenen Servern in Deutschland verarbeitet werden.
Die Qualität der Trainingsdaten ist ein entscheidender Faktor für leistungsfähige KI-Systeme. Genau hier setzen wir an: Auf unserem firmeneigenen Testgelände in Regensburg können wir reale Einsatzbedingungen und konkrete Anwendungsszenarien kontrolliert simulieren. Dadurch optimieren wir unsere KI gezielt für spezifische Markt- und Kundenanforderungen in unterschiedlichen Sicherheitsanwendungen. So entstehen praxisnahe und zuverlässige KI-Lösungen.
Sämtliche Trainingsprozesse erfolgen somit innerhalb unserer eigenen Infrastruktur in Deutschland. Sensible Daten verlassen zu keinem Zeitpunkt die kontrollierte Umgebung von Dallmeier oder gelangen in externe Cloud-Systeme. Gleichzeitig ist unser Training konsequent darauf ausgelegt, optimal mit den KI-Chips in unseren Kameras zusammenzuarbeiten. So entsteht eine leistungsfähige, sichere und exakt auf unsere Systemarchitektur abgestimmte KI-Lösung.
Dieser ganzheitliche Ansatz sorgt für eine hohe Praxisnähe und Zuverlässigkeit der Anwendungen und schafft die Grundlage für vertrauenswürdige KI. Kurz gesagt: Wir setzen auf „AI trained by Dallmeier“.
„Künstliche Intelligenz ist für uns kein kurzfristiger Trend, sondern ein wesentlicher Bestandteil unserer technologischen Entwicklung.“
Dr. Maximilian Sand-Kraus, Team Leader Artificial Intelligence at Dallmeier
Bildnachweis: Dallmeier
Unsere neuronalen Netze werden vollständig bei uns trainiert und anschließend auf die Kameras übertragen. Auf der Kamera selbst findet ausschließlich die Ausführung des trainierten Modells statt – ein automatisches Nachlernen im Betrieb erfolgt nicht.
Stattdessen nutzt das vortrainierte neuronale Netz sein „gelerntes Wissen“, um unbekannte Live-Bilder zu analysieren und Objekte zuverlässig zu detektieren – beispielsweise Personen, Fahrzeuge wie Autos oder LKW sowie Tiere.
Diese klare Trennung zwischen Training und Anwendung schafft eine hohe Stabilität und Vorhersagbarkeit im Systemverhalten. Gleichzeitig erhöht sie auch den Schutz gegenüber Manipulationen, da das KI-Modell im Einsatz nicht durch manipulierte Daten im Betrieb kompromittiert werden kann.
Auch im Hinblick auf regulatorische Anforderungen ist dieser Ansatz relevant: Das Systemverhalten ist definiert und wird im Betrieb nicht dynamisch verändert – ein zentraler Aspekt im Kontext aktueller EU-KI-Regularien.
Worin unterscheidet sich dieser Ansatz von klassischen Verfahren wie Patternmatching?
Ein wesentlicher Unterschied liegt im Funktionsprinzip: Klassische Patternmatching-Verfahren basieren typischerweise auf vordefinierten Merkmalen und stoßen bei variierenden oder unbekannten Erscheinungsformen schneller an Grenzen. Neuronale Netze hingegen lernen während des Trainings abstrakte Merkmale und Zusammenhänge aus den Daten. Dadurch sind sie in der Lage zu generalisieren. Das heißt: Sie können beispielsweise eine „unbekannte Person“ als Person erkennen, auch wenn genau diese Person nie Teil der Trainingsdaten war. Diese Fähigkeit ist entscheidend für den zuverlässigen Einsatz in realen, dynamischen Umgebungen.
Wie flexibel ist Ihr System im Hinblick auf zukünftige Anforderungen?
Unsere Systeme sind so ausgelegt, dass zusätzliche Analysefunktionen oder verbesserte neuronale Netze bei Bedarf ergänzt werden können. Neue Funktionen können per verschlüsseltem Update bereitgestellt und anschließend gezielt aktiviert werden. So bleibt das System langfristig anpassungsfähig, ohne die bestehende Infrastruktur verändern zu müssen.
Ist Ihre KI-Lösung skalierbar?
Unsere Lösung ist hoch skalierbar. Die Bildanalyse mittels neuronaler Netze erfolgt direkt in der Kamera. Das bedeutet: Es sind keine zusätzlichen Analyse-Server on-premise oder in der Cloud erforderlich – auch das Thema Datenschutz in der Cloud stellt sich somit erst gar nicht. Dieser dezentrale Ansatz reduziert nicht nur die Systemkomplexität, sondern ermöglicht auch eine einfache Erweiterung – beispielsweise durch das Hinzufügen weiterer Kameras, ohne zentrale Ressourcen neu dimensionieren zu müssen.
Inwieweit ist Ihre KI mit bestehenden Sicherheitsplattformen kompatibel?
Die Integration in bestehende Sicherheitsinfrastrukturen ist ein zentraler Aspekt. Erkannte Objekte und Analyseereignisse stellen wir standardisiert über ONVIF zur Verfügung.
Darüber hinaus sind unsere KI-Lösungen nicht nur in unserer eigenen Videomanagementsoftware Hemisphere® SeMSy® nutzbar, sondern auch kompatibel mit Plattformen anderer Unternehmen wie Genetec, Milestone, Advancis oder Octave. Dadurch können Kunden bestehende Systeme weiter nutzen und gleichzeitig von KI-gestützter Videoanalyse profitieren.
Wie zuverlässig sind die Analyseergebnisse – und welche Rolle spielt der Mensch dabei?
Unsere KI liefert eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Sie ist darauf ausgelegt, Entscheidungsprozesse zu unterstützen, nicht zu ersetzen. In der Praxis bedeutet das: Ein Supervisor kann auf Basis der generierten Analyseereignisse Entscheidungen treffen, ohne permanent alle Kamerabilder beobachten zu müssen. Die KI reduziert also die Arbeitslast erheblich und lenkt die Aufmerksamkeit gezielt auf relevante Ereignisse.
Gibt es bei Dallmeier „Human-in-the-Loop“-Ansätze?
Ja, in einer klar definierten Form. Unsere KI trifft keine autonomen Entscheidungen. Sie dient der Objektdetektion und Ereignisgenerierung. Die eigentliche Bewertung und Entscheidung liegt immer beim Menschen. Anwender können beispielsweise Regeln definieren wie: „Wenn eine Person eine bestimmte Linie überschreitet, wird ein Ereignis ausgelöst.“ Dieses Ereignis wird dann von einem Operator geprüft und bewertet. So bleibt die Kontrolle jederzeit beim Nutzer.
Wir setzen auf mehrere Maßnahmen: Zum einen fließen Rückmeldungen aus Projekten oder von Anwendern natürlich in die Weiterentwicklung ein. Zum anderen trainieren wir unsere Modelle regelmäßig mit neuen, sorgfältig geprüften Daten. Ein besonderer Fokus liegt auf der Qualität der Trainingsdaten. Wir achten gezielt auf ausgewogene Datensätze, um systematische Verzerrungen zu vermeiden, und führen umfangreiche Tests sowie Evaluierungen durch. So stellen wir sicher, dass unsere KI auch langfristig zuverlässig und stabil arbeitet.
Welche KI-Analysefunktionen stehen Anwendern heute konkret zur Verfügung?
Unsere KI umfasst eine Vielzahl spezialisierter Analysefunktionen für unterschiedliche Einsatzszenarien. Beispiele dafür sind Anwendungen wie die AI Perimeter App, mit der sich Sicherheitsbereiche entlang von Zäunen oder Perimetern überwachen lassen, wobei das speziell trainierte neuronale Netz auch gut vorbereitete Täter erkennt – selbst bei ungewöhnlichen Körperhaltungen, Bewegungsmustern oder Tarnkleidung. Die AI Extended Tamper Detection App identifiziert Manipulationsversuche an Kameras, von direktem Eingriff beispielsweise durch Verdrehen bis hin zu gezielten Störungen durch Lichtquellen oder Nebel. Für stark frequentierte Bereiche ermöglicht die AI High Resolution Counting App eine präzise Zählung von Personen und Fahrzeugen. Ergänzend dazu bestimmt die AI Person Attributes App Merkmale wie den Farbton der Bekleidung und beschleunigt so die Auswertung von Videoaufzeichnungen. Diese Anwendungen zeigen, dass unsere KI gezielt auf konkrete Einsatzszenarien ausgerichtet ist und Betreiber wirkungsvoll unterstützt.
Was ist aus Ihrer Sicht der entscheidende Vorteil von „AI trained by Dallmeier“?
Der entscheidende Vorteil liegt in der Kombination aus Datenqualität, technologischer Kontrolle und Transparenz. Wir trainieren unsere KI auf eigener Infrastruktur in Deutschland und nutzen dabei gezielt praxisnahe Trainingsdaten aus realistischen Einsatzszenarien. Dadurch entstehen KI-Lösungen, die stabil, sicher und zuverlässig arbeiten. Das ist die Grundlage für Vertrauen – und Vertrauen ist gerade in sicherheitskritischen Anwendungen ein entscheidender Faktor.
