Wenn man einen Igel aufspüren wollte, wie groß müsste dieser anteilig zur Gesamt-PIR-Bild sein?
Mein Kamera ist eine INSTAR-9408 2K+. Anbei ein Bild von Ihrer Website.
Angenommen der Igel kommt hinter dem Blumentopf Grünen Baum hervor (etwa 10 Meter entfernt), würde das der PIR-Sensor erkennen?
Der PIR Sensor hat ja eine Reichweite von 12 Meter, aber wie groß muss das Objekt sein?
Würde ein Maus im vorderen Bildbereich über den Steinboden laufen (5 Meter Abstand), dann würde den Sensor wahrscheinlich nicht schalten oder?
Würde ein Igel aus 5 Meter Entfernung den Sensor auslösen?
(Es ist zwar ein anderes Thema aber eines vorweg: Die Objekt-Tierkennung ist meinem Fall nicht Hilfreich, da die Minimalgröße nicht erreicht wird).
Moinsen,
Erfahrung mit der 9420 mit Elstern und Dohlen sowie Katzen, Hund und Fuchs :
Igel auf 5m … ohne Objekterkennung JA, allerdings hast Du dann sicherlich keine Freude mehr wenn es regnet, besonders nachts.
Die 12m sind imho utopisch, besonders im Randbereich.
Ja, bei mir hat schon mal bei kalter Nacht eine Maus den PIR bei etwa 4m ausgelöst, aber ich würde mich generell nicht darauf verlassen.
Ein Igel hat zwar eine größere Wärmekapazität, aber ob der auch am Tag zuverlässig bei etwa 10m auslöst?
Man könnte den Boden mit einer Lichtschrankenmatrix (Laser-) versehen, ähnlich wie bei dem Film Resident Evil. Oder abtastende Laserstrahlen wie bei Ocean 12.
Hallo Zusammen, vielen Dank Fswalle und estimator für die schnelle Hilfe und die Erfahrungswerte!
Mein Frage wurde hiermit beantwortet.
Ich habe auch noch zusätzlich ein paar Bereiche aktiviert, also nicht nur PIR alleine - das mit dem Regen dürfte also kein Problem sein. Eigentlich reichen mir 4-6 Meter, wenn sowas wie die Größe eines Igel sichtbar wäre reicht das, kleiner muss es nicht sein. Hauptsächlich wäre interessant ob man einen Marder sieht, diese sind ja Nachtaktiv, von dem her müsste das mit dem PIR-Sensor passen.
Die Laser-Methode sieht mal sehr interessant aus aber wäre dann für meinen Fall doch zu komplex, trotzdem Danke für den Hinweis.
Jetzt vielleicht doch noch ein Frage zum „Übereinstimmungswert“ bei der Objekterkennung:
Wenn ich da z.B. 30% einstelle, beziehen sich diese auf das Minimalbild oder Maximalbild oder auf den Durchschnitt der beiden Bilder. Als Beispiel: Minimalbildgröße= 10mm X 10mm = 100 Quadratmilimeter, Maximalbildgröße 20mm X 20 mm = 400 Quadratmilimeter. Wie viele Quadratmilimeter sind die 30% Übereinstimmungswert?
Ich verstehe das mit der Frage nach der Korrelation bzw. Ähnlichkeit mit dem entsprechenden Objekt. Das hat nichts mit Anzahl an Pixeln zu tun, wie das bei der Bewegungserkennung der Fall ist. Bei der Bewegungserkennung durch Bildunterschiede wird tatsächlich nach der Anzahl der sich ändernden Pixel von Bild zu Bild geschaut.
Meinen Sie das so: Die 30% wären sozusagen wenn die Kamera z.B. in 3 von 10 Bildern ein Objekt erkennt (also zu 30%), welches von der Größe zwischen dem Minimal und dem Maximalwert liegt und das auf dem Gesamtbild sich befindet?
Ich nehme an die Objekterkennung ist nicht an die aktivierten Bereiche gekoppelt oder?
Sagen wir es mal so: die Kamera bekommt über den Bildsensor die ganze Zeit einen Livestream vorgelegt. Plötzlich läuft ein Igel durch das Bild, löst durch einen aktivierten Bereich einen Vor-Alarm aus (jemand hebt quasi die Hand im Schulzimmer), dann schaut sich die Kamera das näher an und sagt sich „Hm, das sieht mir nach der Gattung Tier aus. Da bin ich mir zu 60% sicher“. Dann schaut sie in den Voreinstellungen, ab welchem Grad der Sicherheit sie einen Alarm ausgeben darf und wie groß das Objekt dann minimal und maximal sein darf. Wenn alles stimmt wird die Glocke geläutet. Der Wecker…
Bei der Übereinstimmung geht es nicht um die Grösse des Objektes, sondern darum wieviele „Bausteine“ des neuronalen Netzwerkes innerhalb der Erkennungsbox Muster erkannt haben, die dem Objekt zugeordnet werden können.
Wenn ein Model nur zwischen BMWs und Audis unterscheiden kann und 9 von 10 „Bausteine“ für BMW stimmen bekommt man eine BMW-Erkennung mit 90% Sicherheit (und eine mit 10% für Audi, die aber durch den Schwellwert abgeschnitten wird).
Bei Objekterkennung-Modellen ist es etwas komplizierter, da man sowohl die Klassenzuweisung (BMW oder Audi) hat als auch die Position der umschliessenden Box:
Die Box-Konfidenz ist ein Maß dafür, wie sicher das Modell ist, dass eine Erkennungsbox ein Objekt von Interesse enthält.
Die Klassenkonfidenz gibt an, wie sicher das Modell ist, dass das erkannte Objekt zu einer bestimmten Klasse gehört.
Die Ausgabe die letztendlich für den Übereinstimmungswert verwendet wird, ist eine Kombination aus diesen beiden.
Die Objekterkennung ist nicht auf Igel trainiert. Wenn der Igel nahe genug ist, dass man das Gesicht erkennt, würde er vermutlich als Katze oder Hund mit niedriger Übereinstimmung erkannt
Danke ich glaube ich habe es verstanden, Hierzu noch 3 Fragen um:
Ist die Postion der Minimalgrößerahmen relevant? (Das Rechteck lässt sich ja herumschieben, aber denke das ist nicht relevant oder doch?)
Wenn das Tier nur ein Stückchen kleiner ist wie das Rechteck der Minimalgröße ist, macht es dann Sinn die Objekterkennung zu aktivieren (ich denke nein, weil die Bedingung nicht erfüllt wird, stimmt meine Denkweise?)
Die Objekterkennung ist nicht an die aktivierten Bereiche oder den PIR-Sensor gekoppelt oder doch?
zu 1.) Die Rahmen geben die min/max Grösse an, die die Box des Objektes haben darf. Alles was grösser oder kleiner ist wird ignoriert. Die Position ist nicht relevant. Wir laden das Bild nur im Hintergrund, damit man beim Einstellen eine Referenz hat.
zu 2.) Wenn die Box um das Objekt kleiner oder grösser ist als die beiden eingestellten Grenzwerte, wird die Erkennung unterdrückt.
zu 3.) Ein erkanntes Objekt das NICHT innerhalb eines Alarmbereiches liegt wird ignoriert werden. Dabei geht es dann um den Überlapp der Box um das Objekt mit dem Bereich. Je nachdem wie gross die Box ist, hat man schonmal eine Überlappung bevor das Objekt selbst in den Bereich tritt. Eine Kopplung mit dem PIR bekommt man dann nur indirekt, wenn der PIR mit dem auslösenden Bereich gekoppelt ist.
aber wäre dann für meinen Fall doch zu komplex, trotzdem Danke für den Hinweis.
