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AI AI AI, was seh ich da? Ein verliebtes Ehepaar!

Künstliche Intelligenz kann heute weit mehr, als nur Daten auswerten – sie interpretiert Bilder, erkennt Bewegungen und zieht daraus Schlüsse. Besonders spannend wird das, wenn Kameras selbstständig „sehen“ und Informationen verarbeiten. Cisco Meraki MV-Kameras zeigen, wie weit diese Entwicklung bereits ist: Sie kombinieren Netzwerktechnologie mit intelligenter Objekterkennung – ganz ohne Cloud-Verarbeitung und mit Fokus auf Datenschutz. Doch wie zuverlässig sind solche Systeme wirklich? Und wo liegen ihre Grenzen? Genau das nehmen wir in diesem Beitrag genauer unter die Lupe.

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Der Titel dieses Artikels basiert auf einem Kinderreim, der unserem Autor spontan bei der Beschäftigung mit dem Artikel in den Sinn kam. Gesichtserkennungssoftware ist ein Begriff, der jedem etwas sagt, aber meist hört man eher in Filmen von solchen Technologien.

Bei dem, was AI heute leistet, ist es aber kein Wunder, dass die Aufnahmen einer Kamera auch ohne menschliches Zutun interpretiert werden können.

Cisco Meraki MV-Kameras: Wenn Netzwerktechnik auf künstliche Intelligenz trifft

Ein Paradebeispiel für diese Entwicklung: Cisco Meraki MV-Kameras. Sie vereinen moderne Netzwerktechnologie mit intelligenter Bilderkennung und nahtloser Cloud-Integration. In diesem Artikel zeige ich dir spannende AI-Features der Meraki Kameras – aber auch deren Grenzen.

Objekterkennung direkt auf dem Gerät

Ob Mensch, Auto oder Fahrrad – die Kameras der neueren Generationen erkennen eigenständig, welche Objekte sich in ihrem Sichtfeld befinden. Diese Objekterkennung findet direkt auf dem Gerät statt, ohne dass Videodaten in die Cloud müssen. Das spart Bandbreite und schützt gleichzeitig die Privatsphäre.
Eine Kamera am Eingang erkennt beispielsweise automatisch, wann Menschen ankommen – ohne Gesichtserkennung, aber mit zuverlässiger Zählung.

Bewegung verstehen: Motion Search & Motion Recap

Mit der Funktion „Motion Search“ lassen sich relevante Ereignisse in Sekundenschnelle aus stundenlangen Aufnahmen herausfiltern „Motion Recap“ erstellt automatisch eine visuelle Zusammenfassung aller Bewegungen. In einem Geschäft könnte man beispielsweise nachvollziehen, wann sich ungewöhnlich viele Kunden in einem bestimmten Gang aufgehalten haben.

Intelligente Analyse mit Zonen und Linien

Die Kameras analysieren nicht nur ob sich etwas bewegt, sondern auch wer oder was: Menschen, Autos, LKWs. Mit Linien und Zonen lassen sich Besucher zählen, Wartebereiche analysieren oder Ein- und Ausgänge überwachen – und das sogar über APIs in eigene Systeme einbinden. In einem Bürogebäude kann man beispielsweise auf einen Blick sehen, wie viele Menschen sich im Foyer aufhalten oder ob sich irgendwo ein Stau bildet.

Attribute erkennen und gezielt suchen

Kameras der neuesten Generation können sogar Attribute analysieren: Welche Farbe hat die Kleidung einer Person? Handelt es sich um ein Auto, SUV oder Fahrrad?
Die Suche kann gezielt nach diesen Eigenschaften gefiltert werden – etwa nach „Person mit rotem Oberteil“ oder „grauem SUV“. So lassen sich bestimmte Situationen präzise analysieren.

Custom Computer Vision: Wenn Kameras lernen, was wichtig ist

Mit der sogenannten „Custom Computer Vision“ kann man der Kamera beibringen, eigene Regeln zu erkennen – etwa Helme auf Baustellen oder Warnwesten in Produktionshallen. Diese Funktion läuft komplett offline und direkt auf dem Gerät. So kann in einer Produktionshalle beispielsweise automatisch erkannt werden, ob Mitarbeitende die nötige Sicherheitsausrüstung tragen.

MV Sense API: Zugriff auf Daten in Echtzeit

Die „MV Sense API“ ermöglicht Entwicklern, auf alle erfassten Informationen zuzugreifen – live oder historisch. So lassen sich Bewegungsdaten, Objekterkennungen oder Besucherstatistiken individuell aufbereiten und nach Herzenslust in andere Systeme integrieren.

Datenschutz und Grenzen der AI

Obwohl Cisco Meraki MV-Kameras viele beeindruckende AI-Funktionen bieten, gibt es auch Einschränkungen.
Meraki verzichtet bewusst auf Gesichtserkennung oder biometrische Identifikation. Damit positioniert sich Cisco deutlich datenschutzfreundlicher, insbesondere im Hinblick auf die DSGVO. Andere Anbieter im Vergleich bieten Modelle mit integrierter Gesichtserkennung, Zugangskontrolle oder sogar Emotionserkennung, die allerdings stärker in die Privatsphäre eingreifen.

Vergleich und Einordnung

Meraki setzt vor allem auf vorkonfigurierte Modelle (Person, Fahrzeug, Kleidungsfarbe), die robust, aber nicht selbstlernend oder individuell feinjustierbar sind.
Andere Systeme erlauben forensisches Re-Training, Deep Search oder Cross-Camera Tracking über kombinierte Attribute (z.B. Bewegungsmuster + Objektfarbe) – bieten also mehr Flexibilität, aber oft auch höhere Komplexität und Datenschutzrisiken.

Fazit: Für wen lohnt sich diese Technik?

Wie bei den meisten Meraki Produkten ist auch hier eine Nutzung außerhalb des Cisco Meraki Dashboards in Bezug auf AI nicht möglich. Vergleichbare andere Hersteller lassen sich hingegen auch in bestehende Überwachungssysteme integrieren.
Was bedeutet das also? Wenn ein vollständiger Austausch des Kamerasystems, der Aufbau einer neuen Infrastruktur oder die Ausstattung zusätzlicher Standorte geplant ist, kann die AI-unterstützte Kameralösung von Cisco Meraki als besonders leistungsfähige Option betrachtet werden.

Bei bereits bestehenden Systemlandschaften bietet sich hingegen die Prüfung an, inwieweit sich alternative Herstellerlösungen nahtlos in die vorhandene Infrastruktur integrieren lassen. Zwar ermöglicht die Meraki-Plattform einen komfortablen API-Zugriff, jedoch würde damit auch ein weiteres Dashboard für Konfiguration, Systempflege und Lizenzverwaltung hinzukommen.

Für Umgebungen, in denen Cisco Meraki bereits im Einsatz ist, stellt die Erweiterung um AI-fähige Kameramodelle eine sinnvolle und wertvolle Ergänzung dar, die bestehende Funktionen gezielt ausbaut und optimiert.

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Als zertifizierter Cisco-Partner kennen wir die Stärken und Grenzen von Meraki & Co. aus erster Hand und beraten jederzeit gerne!