Intelligente DIY-Überwachung Zeitraffer-Kamera im Eigenbau - mit Objekterkennung per KI

Die Time Leap Cam ist eine intelligente Zeitrafferkamera, die jedermann selbst im Eigenbau aus gewöhnlichen Komponenten zusammenbasteln kann. Das DIY-Projekt des japanischen Programmieres Hiroshi Nakajima besteht aus einer per Batterie betriebenen Autofokuskamera für Langzeit-Zeitrafferaufnahmen - sowie, als besonderem Clou, einer intelligenten Objekterkennung per KI.

Möglich wird das durch die Integration eines System-on-a-Chip (ESP32S3 SoC), welches WiFi-Kommunikation und HTTPS-Protokolle unterstützt. Diese Ausstattung ermöglicht es der Kamera, über eine WiFi-Verbindung Bilder an OpenAIs GPT-4 zu senden, um eine automatische Bildanalyse durchzuführen. Bei Erkennung bestimmter, vom User definierter Bedingungen – beispielsweise einem Sturz oder einem leeren Futternapf – kann die Kamera automatische Benachrichtigungen mit Hilfe einer Messaging-App versenden.

Die Bedingungen, welche diese Benachrichtigungen auslösen, können auf einer eigenen, per Browser übers lokale Netz zugänglichen Konfigurationsseite dank ChatGPT in natürlicher Sprache formuliert werden, was die Handhabung auch für Nutzer ohne technische Vorkenntnisse erleichtert.

Nakajima entwickelte die intelligente Überwachungskamera, um alarmiert zu werden, wenn sein älterer Vater zuhause stürzen sollte. Ein solcher Sturz würde mittels einer normalen Überwachungskamera, deren Videofeed immer wieder manuell gecheckt werden müsste, vielleicht viel zu spät entdeckt. Was den Einsatzzweck einer solchen Kamera betrifft, sind der Phantasie sind natürlich keine Grenzen gesetzt - dank der intelligenten Objekterkennung per ChatGPT API können auch komplexe Bedingungen definiert werden, die verschiedene Benachrichtigungen auslösen. So könnte die Kamera genutzt werden zur Wetterbeobachtung, zur Überwachung von Haustieren und Pflanzen, oder zur Beobachtung von Wildtieren.

Zum Zusammenbau der Kamera aus allen Komponenten wie u.a. einem ESP32S3 SoC und einem OV5640 5MP Bildsensor mit bis zu 2592x1944 Pixeln Auflösung sind allerdings einige technische Kenntnisse notwendig. Vermutlich wird es jedoch bald ähnliche Modelle auch fertig zusammengebaut geben.(Danke an Ruessel)