KI-Alarmverifizierung senkt Fehlalarme und Betriebskosten

Echtzeit-Alarmverifizierung mit KI für Videoüberwachung

Executive Summary

Unser Produkt- und KI-Engineering-Team unterstützte einen in Berlin entstandenen, europaweit tätigen Sicherheitsanbieter dabei, autonome Alarmverifizierung von einem vielversprechenden Prototypen zu einer belastbaren, marktreifen Plattform zu entwickeln. Ziel war es, bestehende, herstellerübergreifende Kameraflotten einzubinden, Alarme in Echtzeit zu verifizieren und Fehlalarme zuverlässig herauszufiltern, damit sich Sicherheitsteams auf echte Bedrohungen konzentrieren können. Wir haben den SaaS-Kern für Skalierbarkeit und Resilienz neu entworfen, MLOps für kontinuierliche Modellverbesserung etabliert und Human-in-the-Loop-Prüfpfade für Grenzfälle ergänzt. Das Ergebnis ist ein interoperables, vertrauenswürdiges System, das Betriebsrauschen reduziert, die Einsatzqualität steigert und die Gesamtkosten bei wachsender Nutzung senkt.

Problem

Die Vision lautete, nahtlose, echtzeitfähige Alarmverifizierung auf Basis von Computer Vision zu bieten. Der operative Alltag stellte hohe Anforderungen. Kameralandschaften sind heterogen: unterschiedliche Hersteller, Firmware-Stände und Netzwerkkonfigurationen erschweren saubere Integrationen. Mit zunehmender Nutzung geriet die bestehende Plattform unter Druck und musste wachsen, ohne Performance oder Verfügbarkeit zu verlieren. Vor allem aber mussten die Modelle dauerhaft präzise bleiben – bei Tag und Nacht, bei Regen, Nebel oder wechselnden Lichtverhältnissen – und kontinuierlich aus realen Szenen lernen, um Alarmmüdigkeit durch Fehlalarme zu vermeiden.

Lösung

Wir stellten ein remote arbeitendes, funktionsübergreifendes Team aus SaaS-Engineering, DevOps, MLOps und Computer-Vision-Spezialist:innen zusammen. Zunächst härteten wir die Plattformfundamente. Kritische Services wurden für horizontale Skalierung neu geschnitten, durchgängige Observability vom Ingest bis zur Inferenz aufgebaut und strenge Sicherheitskontrollen für sensible Videoprozesse verankert. Die cloud-native Architektur mit containerisierten Inferenzdiensten, fehlertoleranter Ereignisverarbeitung und Zero-Downtime-Deployments erlaubte Rollouts und Modellupdates ohne Unterbrechung des Live-Betriebs.

Die Interoperabilität stellten wir über flexible Integrationsschichten sicher, die Kamera-Protokolle und Ereignisströme abstrahieren. Durch normalisierte Metadaten und Videoeingänge über Herstellergrenzen hinweg konnte die Plattform konsistente Inferenzpipelines und verlässliche Alarmsemantik bereitstellen – unabhängig von Geräteeigenheiten. Das vereinfachte die Standort-Onboardings und senkte den Entwicklungsaufwand für zusätzliche Kamerafamilien.

Auf der Intelligenzebene arbeiteten wir eng mit Produkt- und Datenteams zusammen, um Vision-Modelle für den praktischen Alarm-Einsatz zu schärfen. MLOps-Pipelines steuern Datenkuratierung, Training, Evaluation und Promotion in die Produktion. Kontinuierliche Retrainingszyklen passten das System an reale Variationen an, ohne Stabilität einzubüßen. Konfidenzwerte und Top-k-Vorschläge wurden für die Einsatztools verfügbar gemacht, während Human-in-the-Loop-Prüfungen als Sicherheitsnetz für mehrdeutige Fälle dienten und hochwertige Labels lieferten, die den Lernkreislauf speisten. So stieg die Genauigkeit und das System blieb robust gegenüber Drift.

Über die Laufzeit entwickelte sich die Plattform vom leistungsfähigen Prototyp zur verlässlichen Operations-Lösung. Sicherheitsteams erhielten weniger Fehlalarme, Integrationen weiteten sich auf heterogene Kamerabestände aus, und die Architektur unterstützte Wachstum ohne Einbußen bei Verfügbarkeit und Reaktionszeit.

Was Sie von einer Zusammenarbeit mit Dreamloop Studio erwarten können

Mit Dreamloop Studio erhalten Sie ein Team, das KI als Produkt denkt – nicht als Labordemonstrator. Wir richten Computer Vision auf messbare operative Effekte aus: weniger Fehlalarme, mehr Vertrauen in Alarme und eine Plattform, die mit Ihrem Footprint mitwächst. Wir bauen Interoperabilität und Resilienz in die Architektur, halten Modelle mit MLOps in der Produktion lernfähig und sorgen durch einen klaren Produktfokus dafür, dass jede Funktion reale Arbeit in Ihren Teams reduziert. Wenn Ihre Überwachungslandschaft komplex ist, machen wir sie einfach, zuverlässig und skalierbar.