Sicherheit durch KI-gestützte Einbrucherkennung: Eine krähenfreie Zone in einer japanischen Fabrik

Eine japanische Fabrik stand vor einem ungewöhnlichen, aber anhaltenden Problem: Eine große Population von Krähen hatte sich auf dem Dach niedergelassen. Neben der optischen Beeinträchtigung verursachten die Vögel durch ihren Kot erhebliche Hygieneprobleme — Oberflächen wurden verschmutzt, Gesundheitsrisiken für Mitarbeiter entstanden und das Image der Fabrik wurde beeinträchtigt. Gesucht wurde eine effektive Möglichkeit, die Krähen dauerhaft und automatisiert zu vertreiben — ohne den Tieren zu schaden und ohne Personal rund um die Uhr für die Dachüberwachung einzusetzen. Die Lösung war ein KI-basiertes Vision-Intrusion-Detection-System auf Basis der Aetina AIP-SQ67 Edge-AI-Computing-Plattform.

Die Herausforderung: Hartnäckig, problematisch und schwer zu überwachen

Krähenbefall in industriellen Umgebungen ist weit mehr als nur ein Ärgernis. Vogelkot wirkt korrosiv auf Dachmaterialien und Anlagen, kann Krankheitserreger übertragen und Hygieneprobleme verursachen — insbesondere in lebensmittelnahen oder pharmazeutischen Produktionsumgebungen. Herkömmliche Abschreckungsmethoden wie Spikes, Netze oder manuelle Kontrollgänge verursachen entweder hohe Installationskosten, kontinuierlichen Wartungsaufwand oder permanenten Personaleinsatz. Keine dieser Lösungen reagiert dynamisch und in Echtzeit auf Krähenaktivitäten.

Die Fabrik benötigte daher ein System, das die Anwesenheit von Krähen automatisch erkennt und sofort eine Abschreckungsmaßnahme auslöst — ohne menschliches Eingreifen und rund um die Uhr. Gleichzeitig musste die Lösung tierfreundlich sein: keine Fallen, keine Chemikalien und keine Verletzung der Tiere. Zusätzlich musste die Erkennungsreichweite groß genug sein, um die gesamte Dachfläche abzudecken, und das System sollte sich ohne vollständigen Hardwareaustausch in die bestehende Kamera- und NVR-Infrastruktur integrieren lassen.

Die Lösung: Aetina AIP-SQ67 + IronYun Vaidio DIY

Die implementierte Lösung kombiniert den Aetina AIP-SQ67 — eine leistungsstarke x86 MegaEdge AI Inference Plattform — mit der Software IronYun Vaidio DIY, einer KI-Vision-Plattform für schnelles Object-Recognition-Training und Deployment. Gemeinsam bilden sie ein vollständiges AI-Intrusion-Detection-System, das ohne Änderungen an den bestehenden ONVIF-kompatiblen IP-Kameras oder NVR-Systemen der Fabrik implementiert werden konnte.

Der Low-Code-Trainingsworkflow von Vaidio DIY ermöglichte es dem Projektteam, innerhalb kurzer Zeit ein individuelles KI-Modell speziell zur Erkennung von Krähen zu trainieren — einschließlich ihrer Form, Bewegungsmuster und ihres Ruheverhaltens — und das ohne tiefgehende Machine-Learning-Expertise. Nach dem Deployment auf dem AIP-SQ67 verarbeitet das Modell kontinuierlich die Live-Kamerastreams. Sobald eine Krähe im überwachten Bereich erkannt wird, aktiviert das System automatisch angeschlossene Lautsprecher von Drittanbietern, die ein lautes Abschreckungssignal ausgeben und die Vögel vertreiben, bevor sie sich niederlassen.

So funktioniert das System

• Kamerastreams bestehender ONVIF-kompatibler IP-Kameras werden über das Fabriknetzwerk an den AIP-SQ67 übertragen — neue Kamerahardware ist nicht erforderlich.
• KI-Inferenz läuft lokal auf dem AIP-SQ67 und verarbeitet mehrere Kamerakanäle gleichzeitig in Echtzeit mithilfe des integrierten Intel-Core-Prozessors und optionaler MXM-AI-Beschleunigermodule.
• Objekterkennung erfolgt durch ein individuell trainiertes Modell auf Basis von IronYun Vaidio DIY, speziell optimiert für die Erkennung von Krähen auf Entfernungen von 50 bis 70 Metern.
• Abschreckungs-Trigger werden automatisch über die Integration mit Lautsprechern von Drittanbietern ausgelöst — laute Geräusche vertreiben die Krähen unmittelbar nach der Erkennung auf humane Weise.
• Anpassbare Parameter ermöglichen die Feinjustierung von Empfindlichkeit, Erkennungszonen und Reaktionsverhalten entsprechend der jeweiligen Dachgeometrie und den Anforderungen vor Ort.

Über den Aetina AIP-SQ67

Der AIP-SQ67 ist Aetinas erweiterbare MegaEdge AI Inference Plattform für visionbasierte KI-Anwendungen mit hohem Multi-Channel-Durchsatz, umfangreicher I/O-Konnektivität und der Flexibilität, GPU- oder AI-Accelerator-Module bei steigenden Leistungsanforderungen nachzurüsten. Die Kombination aus Intel Core Prozessoren der 12./13. Generation und einem PCIe Gen4 x16 MXM-Slot für NVIDIA RTX- und Hailo-8-Accelerator-Module macht die Plattform sowohl zu einer leistungsfähigen Standalone-Inference-Engine als auch zu einer skalierbaren Lösung für anspruchsvolle Workloads.

Speziell für die Krähen-Erkennungsanwendung ermöglichen die fünf 2.5GbE-LAN-Ports und fünf DisplayPort-Ausgänge des AIP-SQ67 die gleichzeitige Verbindung und Anzeige mehrerer Kamerastreams. Zusätzlich erlaubt das integrierte Out-of-Band-(OOB)-Remote-Management-Modul — zugänglich über die EdgeEye-Plattform — der IT-Abteilung der Fabrik die Überwachung des Systemstatus, das Einspielen von Konfigurationsupdates und die Remote-Wiederherstellung, ohne physischen Zugriff auf die Dachinstallation zu benötigen.

Wichtige technische Spezifikationen

Breitere Einsatzmöglichkeiten: Mehr als nur Krähen-Erkennung

Obwohl diese Implementierung einen sehr spezifischen Use Case adressiert, lässt sich die zugrunde liegende Lösungsarchitektur — AIP-SQ67 + Vaidio DIY + bestehende IP-Kamerainfrastruktur — problemlos auf zahlreiche Sicherheits- und Intrusion-Detection-Szenarien übertragen. Dieselbe Plattform kann darauf trainiert werden, unbefugte Personen in Sperrzonen zu erkennen, Perimeterzäune auf Eindringlinge zu überwachen, bestimmte Tiere oder Objekte in Landwirtschafts- oder Logistikumgebungen zu identifizieren oder automatisierte Reaktionen auf definierte visuelle Ereignisse auszulösen. Dank des einfachen Retrainings mit Vaidio DIY kann die Anpassung an neue Erkennungsziele innerhalb weniger Tage statt Monate erfolgen.

Der AIP-SQ67 wird außerdem in weiteren anspruchsvollen AI-Vision-Anwendungen eingesetzt, darunter Automated Optical Inspection (AOI) in der Fertigung, 3D-Virtual-Fence-Systeme für Arbeitssicherheit, Multi-Channel-Videoanalyse für Smart-City-Überwachung sowie 4K-Chirurgiebildgebung in medizinischen Umgebungen — ein Beleg für die vielseitigen Einsatzmöglichkeiten der Plattform über verschiedenste Branchen hinweg.