YazSis VisionAIEine Marke von YazSisYazSis VisionAI ist eine Plattform für intelligentes Kameramanagement, entworfen für IP-Kameras in Fabriken, Lagern und an Logistikstandorten. Szenarien wie Personenzählung, Flächenbelegung, Zonenverletzung und die Einhaltung der Helm- und Warnwestenpflicht werden ohne Programmierung definiert; Ereignisse landen im Dashboard, in Benachrichtigungen und in zeitgesteuerten Berichten. Das Konzept sieht vor, dass das Bild auf dem Server vor Ort verarbeitet wird und nur Ereignisdaten an die Zentrale gehen. Gesichtserkennung und Identifizierung finden nicht statt.
In EntwicklungVerwaltungs-Dashboard, API und Edge-Agent sind in einem durchgängig funktionierenden Prototyp (v0.1) fertig und laufen heute mit Simulationsdaten. Echter Kamerastream und Erkennungsmodell kommen mit dem ersten Pilotstandort hinzu.
Regeln legen fest, wer was sehen darf und was eine Freigabe braucht; ohne Freigabe läuft kein Szenario.
Ein Baum aus Standorten, Gebäuden und Bereichen wird angelegt; Kameras kommen einzeln oder per CSV hinzu. Das Kamerapasswort wird im Dashboard nicht angezeigt und verschlüsselt gespeichert.
Auf dem Kamerabild werden Sperrzone, Zähllinie, Maske und Sitzbereich eingezeichnet.
Das Szenario wird mit Vorlage und Parametern ohne Programmierung eingerichtet; solange der Vertreter des Datenverantwortlichen den Zweck nicht freigibt, läuft es nicht.
Der Edge-Agent läuft vor Ort; er sendet an die Zentrale keine Bilder, sondern Ereignis- und Metrikdaten und puffert sie lokal, wenn die Verbindung abbricht. Die Analyse mit echten Kameras beginnt mit dem Pilot.
Unsichere Ereignisse landen in der Prüfwarteschlange; Berichte gehen per E-Mail, jeweils mit dem Bereich, für den der Empfänger berechtigt ist.
Die Regeln der Plattform beantworten von Anfang an die fünf häufigsten Fragen zur Kamera-Analytik.
Gesichtserkennung, Identifizierung und kameraübergreifende Personenverfolgung sind bewusst ausgeschlossen; auf eine solche Anfrage antwortet der Szenario-Assistent mit dem Hinweis „wird nicht unterstützt“.
Jedes neue Szenario startet im Status „wartet auf Freigabe“; wird sein Umfang erweitert, ist erneut eine Freigabe nötig, und die Entscheidungen werden im Audit-Protokoll festgehalten.
Das Konzept sieht vor, dass die Analyse auf dem Server vor Ort läuft; der Edge-Agent sendet an die Zentrale nur Ereignis- und Metrikdaten.
Unsichere Ereignisse gehen zur Bestätigung an einen Menschen; Alarme allein sollten nicht als Grundlage für Disziplinarmaßnahmen dienen.
Mindestdauer, Wiederholungssperre, Ruhezeiten, Zusammenfassungsmodus und Eskalation reduzieren unnötige Benachrichtigungen.
Die Kennzeichnungen sind ehrlich: „Läuft im Prototyp“ heißt, dass die Funktion im Dashboard mit Simulationsdaten läuft; „Kommt mit dem Pilot“, dass sie mit echter Kamera und Installation in Betrieb geht; „Roadmap“, dass sie noch nicht entwickelt ist.
Baum aus Standorten, Gebäuden und Bereichen; Kameras hinzufügen, Sammelimport per CSV, Suche und Filter. Das Kamerapasswort wird in Antworten nicht zurückgegeben und verschlüsselt gespeichert.
Vorlagen für Zonenverletzung, Linienzählung, Belegung, PSA, Verweildauer und Kamerazustand; Assistent in sechs Schritten.
Ein neues Szenario wartet auf die KVKK-Freigabe (KVKK, das türkische Datenschutzgesetz); freigeben dürfen nur der Vertreter des Datenverantwortlichen oder ein Administrator, und wird der Umfang erweitert, ist erneut eine Freigabe nötig.
Live-Ereignis-Feed, Filter, Sammelaktionen, Markierung als echter Alarm oder Fehlalarm; unsichere Ereignisse gehen zur Bestätigung an einen Menschen.
Regeln nach Ereignisart, Bereich, Priorität und Uhrzeit; Wiederholungssperre, Ruhezeiten, Zusammenfassungsmodus und Weiterleitung an die nächsthöhere Gruppe, wenn ein Ereignis nicht geprüft wird.
Sechs Berichtsarten, täglich, wöchentlich und monatlich; Ausgabe als HTML und Excel per E-Mail, und jeder Empfänger sieht nur den Bereich, für den er berechtigt ist.
Berechtigungen nach Rolle und Bereich, Audit-Protokoll für jeden Schreibvorgang, einstellbare Aufbewahrungsfristen und Löschanträge.
Der Agent vor Ort bezieht seine Konfiguration von der Zentrale, sendet Ereignis- und Metrikdaten in Paketen und puffert sie bei Unterbrechungen lokal. Läuft heute im Simulationsmodus.
Die Regeln für Linienüberquerung, Belegung, Zonenverletzung, Verweildauer und Kamerazustand sind fertig und getestet; die erste Messung mit echter Kamera und Erkennungsmodell erfolgt am Pilotstandort.
Szenario- und Berichtsseite sind fertig; das nötige Erkennungsmodell wird auf die Bedingungen des Pilotstandorts abgestimmt. Angaben zur Genauigkeit gibt es erst nach der Messung vor Ort.
Gesichter in Ereignisbildern automatisch unkenntlich machen, bevor die Bilder gespeichert oder geteilt werden.
Eine neue Situation mit Beispielbildern definieren; Beispielsammlung, Labeling und KVKK-Freigabeablauf gibt es im Prototyp, das Modelltraining noch nicht.
Die Aufnahmen stammen aus dem laufenden Prototyp; die Abläufe funktionieren, Zahlen und Kamerabilder sind simuliert.
Aktive Kameras, heutige Ereignisse, ausstehende Prüfungen, Belegung und Szenariostatus auf einem Bildschirm; die Zahlen sind Simulationsdaten.
Eine Plattform für intelligentes Kameramanagement, entworfen für IP-Kameras in Fabriken, Lagern und an Logistikstandorten. Ziel ist, Szenarien wie Personenzählung, Flächenbelegung, Zonenverletzung und die Einhaltung der Helm- und Warnwestenpflicht ohne Programmierung zu definieren und Ereignisse im Dashboard, in Benachrichtigungen und in zeitgesteuerten Berichten zu verfolgen. Es ist eine Marke von YazSis.
Verwaltungs-Dashboard, API und Edge-Agent bilden einen durchgängig funktionierenden Prototyp (v0.1), der mit Simulationsdaten läuft. Echter Kamerastream und Erkennungsmodell kommen mit dem ersten Pilotstandort hinzu; Werte zu Genauigkeit und Geschwindigkeit werden dann gemessen und veröffentlicht.
Nein. Gesichtserkennung, Identifizierung und kameraübergreifende Personenverfolgung sind bewusst ausgeschlossen. Das automatische Unkenntlichmachen von Gesichtern in Bildern steht auf der Roadmap; heute sendet der Edge-Agent keine Bilder an die Zentrale.
Das Konzept sieht vor, dass die Analyse auf dem Server vor Ort läuft und der Edge-Agent nur Ereignis- und Metrikdaten an die Zentrale sendet. Das Senden von Bildern an eine Cloud-KI ist standardmäßig ausgeschaltet; das Einschalten erfordert eine ausdrückliche Zustimmung und wird im Audit-Protokoll festgehalten.
Ziel ist, mit vorhandenen IP-Kameras zu arbeiten, die einen RTSP-Stream liefern. Welche Kameras geeignet sind, wie Blickwinkel und Auflösung aussehen, wird bei der Sondierung vor dem Pilot Kamera für Kamera geprüft. Die Aufzeichnung bleibt auf Ihrem vorhandenen Aufzeichnungsgerät (NVR); VisionAI ersetzt es nicht.
Schreiben Sie uns über das Kontaktformular und wählen Sie das Thema „YazSis VisionAI“. Wir sehen uns gemeinsam Ihren Standort, Ihre Kamerainfrastruktur und Ihre vorrangigen Szenarien an und besprechen den Pilotumfang.
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