Updates für die Grablo-Plattform und den Controller, Version für Version.
Web-Bildschirm, lokaler Bildschirm, Installationsprogramme, das Menü im Infobereich und Meldungen des Geräts gibt es jetzt in 17 Sprachen. Wenn du keine Sprache ausgewählt hast, wird die Anzeigesprache des Betriebssystems verwendet. Für nicht unterstützte Sprachen wird Englisch angezeigt.
Behoben: Das Programm konnte sich in dem Moment beenden, in dem die Cloud-Verbindung nach einem kurzen Internetausfall wiederhergestellt wurde.
Wenn die KI-Modelle beim ersten Start mangels Internetverbindung nicht heruntergeladen werden können, weist der Bildschirm jetzt darauf hin, dass eine Internetverbindung nötig ist, statt nur „Gestoppt“ anzuzeigen.
Behoben: Wurde der Bildschirm aktualisiert oder geschlossen, während die ersten KI-Modelle heruntergeladen wurden, erschien die Einrichtungshilfe beim nächsten Öffnen wieder ab dem ersten Schritt, obwohl Kameras liefen.
Behoben: Beim Auswählen einer Karte mit vielen Einträgen fehlten einige Einträge im Verlauf, oder die Kartensuche wurde langsam.
Behoben: Unter Linux wurde ein Fehler beim Registrieren des Dienstes während der Installation oder eines Updates als Erfolg gemeldet, sodass das Programm nach einem Update möglicherweise nicht wieder startete. Fehler werden jetzt als Fehler gemeldet, und in der App gestartete Updates werden rückgängig gemacht.
Sende Benachrichtigungen und führe Aktionen aus, wenn ein Kameramikrofon oder ein am Gerät angeschlossenes PC-Mikrofon ein bestimmtes Geräusch hört. Beim Hinzufügen einer Benachrichtigung kannst du Kameras mit Mikrofon und das Mikrofon dieses PCs auswählen.
Bei Kameras mit Mikrofon kannst du über die Lautsprechertaste in der Live-Ansicht mithören. Der Ton startet stummgeschaltet. Bei Kameras ohne Ton wird die Taste ausgeblendet.
Das Installationsprogramm enthält jetzt 14 integrierte Töne wie Sirenen, Alarme und Türklingeln. Wenn du die Aktion „Medien abspielen“ hinzufügst, ist die Einbruchalarm-Sirene vorausgewählt, sodass du sie sofort nutzen kannst.
Nachdem ein Wert an ein Zigbee-Gerät gesendet wurde, kannst du nach einer festgelegten Zeit einen weiteren Wert senden. Zum Beispiel eine Sirene einschalten und 30 Sekunden später wieder ausschalten.
An Home Assistant gesendete Erkennungsergebnisse enthalten jetzt die Art der Erkennung, den registrierten Namen, das Kennzeichen und die Konfidenz. Home Assistant-Automatisierungen können so je nach Erkanntem unterschiedlich reagieren.
Der Bildschirm „Aktion hinzufügen“ zeigt jetzt passende Symbole für Benachrichtigungen aufs Smartphone, Medienwiedergabe, Sprachausgabe, Telegram, Webhooks, Home Assistant und Zigbee.
Behoben: Eine beim Fernzugriff mit einer Cloud-Datei hinzugefügte Aktion „Medien abspielen“ konnte nicht übernommen werden und zeigte den Fehler „Failed to get download URL for cloud files“.
Behoben: Unter Windows funktionierten keine Benachrichtigungen mehr, sobald die Zahl der Benachrichtigungen und Aktionen eine bestimmte Grenze überschritt.
Behoben: Der Neustart nach dem Speichern von Einstellungen dauerte je nach Speichergerät zwischen einigen Dutzend Sekunden und mehreren Minuten.
Behoben: Einige Kameras verbanden sich je nach Videoeinstellungen immer wieder neu.
Behoben: Beim Auswählen einer Personenkarte erschien gelegentlich „Die Suche konnte nicht ausgeführt werden“.
Behoben: Wenn der Web- oder lokale Bildschirm lange geöffnet blieb, wurdest du abgemeldet.
Behoben: Neu hinzugefügte Kameras oder Benachrichtigungen wurden doppelt angezeigt, während die Einstellungen gespeichert wurden und das Gerät neu startete.
Behoben: Fehlerhafte Anfragen konnten das Programm beenden. Außerdem speichert das Programm jetzt bei einem Fehler Diagnosedaten.
Wenn du Grablo Spot zum ersten Mal über das Linux-Desktopmenü öffnest, gelangst du jetzt direkt zur Einrichtung des lokalen Kontos. Der Browser-Tab des lokalen Bildschirms zeigt außerdem das Grablo-Symbol.
Auf den Bildschirmen zum Anmelden und zum Erstellen eines Kontos kannst du auf dem lokalen Bildschirm jetzt die Anzeigesprache auswählen.
Behoben: Eine Kamera mit falscher Adresse oder falschen Zugangsdaten unterbrach etwa alle 90 Sekunden das Video anderer Kameras. Eine nicht erreichbare Kamera zeigt jetzt in ihrer eigenen Ansicht „Die Verbindung zur Kamera konnte nicht hergestellt werden“.
Wenn du einen Speicherordner auswählst, der andere Dateien enthält oder nicht existiert, erscheint jetzt sofort eine Warnung und die Auswahl wird nicht gespeichert. Bisher startete die Überwachung nach dem Speichern nicht.
Behoben: Beim Verknüpfen eines zuerst auf dem lokalen Bildschirm eingerichteten Geräts mit einem Grablo-Konto entstand ein separater, leerer Standort. Dadurch stoppte die Überwachung oder es erschien ein Fenster mit einem Einstellungskonflikt. Wenn du das Gerät auswählst, wird der auf dem Gerät eingerichtete Standort jetzt unverändert im Konto registriert.
Der lokale Bildschirm zeigt das Gerät jetzt mit dem Namen des PCs an, auf dem es installiert ist, statt mit einer Kennung.
Behoben: Die FPS-Anzeige überlagerte die Vergrößern-Taste in der Live-Ansicht und in der vergrößerten Ansicht. Spot zeigt keine FPS mehr an.
Tastenbeschriftungen und Bildschirmleser-Texte im vergrößerten Foto- und Videobetrachter folgen jetzt der Anzeigesprache. In Hinweistexten heißt das Produkt jetzt durchgehend Grablo Spot.
Spot hat jetzt ein eigenes Installationsprogramm: Grablo Spot. Installationsprogramme für Windows, macOS und Linux, Raspberry Pi-Images, das Home Assistant-Add-on und das Docker-Image gibt es jeweils eigens für Spot auf der Downloadseite.
Geräte mit Grablo Spot stellen jetzt eine eigene Weboberfläche bereit, den lokalen Bildschirm. Öffne http://device-IP:8127 in einem Browser auf einem PC oder Smartphone im selben Netzwerk und erstelle ein lokales Konto, das auf dem Gerät gespeichert wird. So nutzt du die meisten Funktionen ohne Grablo-Konto oder Abo.
Kamera- und Aktionseinstellungen werden jetzt auf dem Gerät gespeichert. Lokaler Bildschirm und Fernzugriff nutzen dieselben Einstellungen und Einträge, und Änderungen auf der einen Seite erscheinen auch auf der anderen. Die Einstellungen bestehender Web-Standorte werden auf das Gerät übertragen, sobald der Standort im Web geöffnet wird. Ist die Einstellungsdatei beschädigt, wird sie automatisch aus der letzten gültigen Sicherung wiederhergestellt.
Wenn dein Konto ein Gerät mit Gerätesoftware 2.0 oder neuer enthält, erscheint „Mehrere Standorte“ oben im Standortmenü. Dort siehst du Kameras mehrerer Standorte auf einem Bildschirm, und eine vergrößerte Kamera wird in hoher Qualität angezeigt.
Auf 2.0 übertragene Einstellungen können von früheren Versionen nicht gelesen werden. Deshalb lässt sich 1.x nicht auf einem Gerät mit 2.0 installieren.
Der Tab „Benachrichtigungen“ heißt jetzt „Aktionen“. Wenn eine Person, ein Gesicht oder ein Fahrzeug erkannt wird, kannst du neben einer Benachrichtigung aufs Smartphone auch „Medien abspielen“, „Text vorlesen“, Telegram, Webhook, Home Assistant und Zigbee ausführen. Füge je eine Aktion jeder Art hinzu, dann laufen alle gleichzeitig. Du kannst die Benachrichtigung aufs Smartphone sogar weglassen und nur andere Aktionen behalten.
Wähle „Person erkannt, die zur Beschreibung passt“ oder „Fahrzeug erkannt, das zur Beschreibung passt“ und beschreibe das Aussehen, etwa eine Person in rotem Oberteil oder einen weißen SUV. So lassen sich auch nicht registrierte Personen und Fahrzeuge als Bedingung verwenden.
„Medien abspielen“ bietet jetzt 13 Standardtöne, darunter Sirenen, eine Türklingel, einen bellenden Hund und einen Feueralarm. Gelöschte Töne kommen nicht zurück.
Auf Personen-, Fahrzeug- und Gesichtskarten reicht die Dauer jedes Aufenthalts jetzt vom ersten bis zum letzten Moment, in dem die Kamera sie erfasst hat. Bisher war es die Zeit zwischen den wenigen für die Analyse verwendeten Bildern, sodass sie kürzer wirkte als sie war. Dies gilt für Einträge ab dem Update.
An Standorten mit viel Fahrzeugverkehr konnte das Stoppen der Überwachung oder der Neustart nach dem Speichern von Einstellungen mehrere Minuten dauern. Das ist behoben. In den meisten Fällen stoppt sie jetzt innerhalb weniger Sekunden.
Während viele Personen und Fahrzeuge aufgezeichnet wurden, konnte die Kartenpflege die Einträge lange blockieren, sodass Aktionen auf dem Bildschirm mehrere Sekunden warten mussten. Das passiert jetzt deutlich seltener.
Direkt nach dem Speichern von Einstellungen konnte der kurze Moment des Geräteneustarts als Stopp gewertet werden, sodass die gespeicherten Änderungen übersprungen statt übernommen wurden. Das ist behoben.
Beim Wechsel zwischen den Bildschirmen für Personen, Gesichter und Fahrzeuge bleibt die jeweilige Suche erhalten. Schlägt eine Suche fehl oder dauert sie zu lange, kannst du mit „Erneut versuchen“ und „Suche zurücksetzen“ sofort weitermachen.
Wenn das Relay-Server-Kontingent dieses Monats aufgebraucht und keine Direktverbindung möglich war, erschien der Hinweis erst nach über 30 Sekunden Verbindungsversuch. Jetzt erscheint er nach etwa 10 Sekunden.
An Standorten mit langer Aufbewahrungsdauer und vielen gespeicherten Einträgen konnten Aufnahme und Analyse ins Hintertreffen geraten, während alte Einträge gelöscht wurden. Die Bereinigung arbeitet jetzt in kleinen Schritten, die sich nach den neu hinzugekommenen Daten richten. Wird der Speicherplatz knapp, werden zuerst Videodateien freigegeben.
An Standorten, an denen alle Kameras nur bei Erkennung aufnehmen, wurden Videos nach Ablauf der Aufbewahrungsdauer nicht gelöscht. Die Bereinigung läuft jetzt unabhängig vom Aufnahmemodus 30 Sekunden nach dem Start der Überwachung und danach stündlich. Eine geänderte Aufbewahrungsdauer gilt, sobald die Überwachung neu startet.
Behoben: Beim Löschen eines Zeitraums konnten dessen Videodateien zurückbleiben und weiter Speicherplatz belegen. Ein Zeitraum, der nicht gelöscht werden kann, weil ein anderes Programm die Datei verwendet, bleibt samt Eintrag erhalten, und du erhältst einen Hinweis, dass die Datei verwendet wurde. Lösche ihn dann einfach etwas später erneut.
Wenn „Zeitraum herunterladen“ oder „Zeitraum löschen“ geöffnet ist, wird der Bereich, den du auf der Zeitachse ziehst, zum Zeitraum. Das Video pausiert während der Auswahl und läuft danach weiter, wenn es vorher lief.
Beim Herunterladen eines Zeitraums oder eines aufgenommenen Clips wartest du nicht mehr, bis das Gerät die Datei fertig erstellt hat. Sie wird beim Empfang direkt gespeichert, und selbst ein langer Zeitraum kommt als eine Datei pro Kamera. Safari und die App erhalten sie wie bisher in mehreren Dateien.
Beim Speichern von Einstellungen startet das Gerät mit den neuen Einstellungen neu. Wurde das Fenster während dieses Neustarts geschlossen, konnte das Gerät gestoppt bleiben. Das Gerät führt den Neustart jetzt in einem Zug aus, sodass er auch bei geschlossenem Fenster abgeschlossen wird.
An Standorten mit vielen gespeicherten Einträgen konnte das Öffnen des Verlaufs lange dauern, und beim Wechsel vom Personen-Tab zur Zeitachse blieb das Video teils für einige Dutzend Sekunden leer. Beides ist behoben.
Wenn eine Textsuche fehlschlägt, wird der Grund angezeigt, etwa zu wenig Arbeitsspeicher auf dem Gerät. War der Speicher nur kurz knapp, wird es beim nächsten Mal erneut versucht. Beim Registrieren eines Gesichts erhältst du einen Hinweis, wenn im Bild kein Gesicht gefunden wurde.
Auf einigen Windows-Geräten mit aktivierter Grafikkartenbeschleunigung konnte die Erkennung direkt nach dem Start der Überwachung stoppen. Die Grafikkarte wird jetzt einmal vorbereitet und bis zum Ende genutzt, was dies deutlich unwahrscheinlicher macht.
Oben auf dem Smartphone-Bildschirm wählst du Personen, Fahrzeuge, die Zeitachse und die Bildschirme für registrierte Gesichter und Fahrzeuge aus einer einzigen Liste.
Beim gleichzeitigen Registrieren mehrerer Karten konnten einige unbemerkt herausfallen, und eine Gesichtskarte mit nur einem Aufenthalt ließ sich nicht registrieren. Beides ist behoben. Wird für ein neues Gesicht ein bereits vorhandener Name eingegeben, wird dies jetzt blockiert, statt es stillschweigend mit dieser Person zusammenzuführen. Gesichter und Fahrzeuge werden beide über ihre Karten registriert.
Während das Gerät getrennt war, konnten Verlauf und Suche anzeigen, dass niemand da war, keine Aufnahmen vorhanden waren oder es keine Ergebnisse gab. Jetzt zeigen sie, dass sie auf die Verbindung warten. Wird eine Kamera umbenannt, erscheint der neue Name jetzt auch bei früheren Einträgen.
Die Erkennungsverzögerung in den Leistungseinstellungen wurde entfernt und fest auf eine Sekunde gesetzt. Ein Standort mit drei oder fünf Sekunden wechselt beim nächsten Speichern seiner Einstellungen auf eine Sekunde.
Ein Speicherordner, der kein vollständiger Pfad ist, etwa D:spot, wird jetzt direkt im Eingabefeld gemeldet.
Zeichne den Bereich, den du überwachen möchtest. Dann werden nur Personen und Fahrzeuge darin aufgenommen, gemeldet und als Karten angelegt. Unwichtige Bewegungen, etwa jemand auf der anderen Straßenseite, bleiben außen vor, und Karten und Benachrichtigungen zeigen den Namen der Zone. Außerhalb der Zone wird weniger analysiert, was auch das Gerät entlastet.
Lege für jede Kamera fest, ob sie nur bei Erkennung oder rund um die Uhr aufnimmt. Eine durchgehend aufnehmende Kamera wird auf der Zeitachse lückenlos wiedergegeben, und Zeiträume mit Personen und Fahrzeugen lassen sich wie bisher finden. Aufnahmen nach Ablauf der Aufbewahrungsdauer werden automatisch gelöscht.
Bisher musste zum Aktualisieren eines Windows- oder Mac-Geräts ohne Monitor jemand am Gerät das Installationsprogramm durchklicken. Jetzt installiert sich das Gerät nach einem Tippen auf „Aktualisieren“ auf dem Bildschirm selbst und verbindet sich neu. Startet die neue Version nicht richtig, kehrt es automatisch zur vorherigen Version zurück.
Wenn du deinen ersten Standort erstellst, werden vier Schritte nacheinander angezeigt: Gerät verbinden, Erkennungsziele wählen, Kameras hinzufügen und starten. Sobald das Gerät verbunden ist, geht es weiter, und sobald die Überwachung erfolgreich startet, schließt sich die Anleitung.
Aufnahmen enthalten jetzt die fünf Sekunden vor einer Erkennung. So wird der Moment, in dem jemand ins Bild kommt, nicht mehr abgeschnitten, und auch eine Person, die nur kurz bleibt, erhält eine Aufnahme. Noch laufende Aufnahmen lassen sich sofort öffnen.
Die Suche verwendet jetzt genau das gewählte Bild und ist etwas strenger, sodass Autos anderer Farbe oder Bauart deutlich seltener in den Ergebnissen landen. Mehrere Fahrzeugkarten lassen sich gleichzeitig auswählen und registrieren.
Behoben: Bei der Wiedergabe von Aufnahmen flackerten alle Rahmen alle ein bis drei Sekunden gleichzeitig, und nach einer erneuten Verbindung der Kamera erschienen Rahmen von einigen Minuten zuvor.
Behoben: Nach einem Tippen auf „Stoppen“ konnte es lange dauern, bis die Überwachung tatsächlich stoppte.
Ein neuer Standort startet jetzt mit der Erkennungsgenauigkeit „Ausgewogen“ und einer minimalen Personengröße von 20 % des Bildes für Personenkarten. Standorte, an denen du diese Werte bereits festgelegt hast, behalten sie.
Wenn du das Gerätefenster ohne registrierte Geräte öffnest, gelangst du jetzt direkt zum Hinzufügen-Bildschirm statt zu einer leeren Liste.
Behoben: Beim Bearbeiten einer Zone blieb die Form vor der Bearbeitung auf dem Bildschirm und überlagerte die neue.
Behoben: In Chrome unter Android wurde der untere Rand von Vollbildfenstern um die Höhe der Adressleiste verdeckt.
Beim Wechsel von einer kleinen Ansicht ins Vollbild wirkte das Bild bisher mehrere Sekunden lang unscharf. Jetzt wechselt es innerhalb einer Sekunde zum vollen Bild.
Mit mehreren Kameras auf einem Bildschirm konnte das Bild zerfallen oder in der Qualität schwanken. Jede Ansichtsgröße wird jetzt in einer festen, gleichbleibenden Qualität gesendet.
Behoben: Wenn der Bildschirm mehrere Stunden in einem anderen Tab lag, konnte das Video eine Weile eingefroren bleiben, bevor es zurückkam.
Behoben: Kameras weiter unten auf der Seite verbanden sich alle 30 Sekunden neu, was auch die anderen Kameras kurz unterbrach.
Ein am Bildrand stehendes Auto erhielt jedes Mal eine neue Karte, wenn es kurz verdeckt war. Jetzt gilt nur ein Auto, das das Bild tatsächlich verlässt, als weg.
Wurden Einstellungen während einer kurzen Verbindungsunterbrechung gespeichert, lief das Gerät mit den alten Einstellungen weiter. Jetzt startet es nach der erneuten Verbindung mit den gespeicherten Einstellungen neu. Ein von dir pausiertes Gerät bleibt pausiert.
Der Punkt „Gerät“ in den Einstellungen zeigt jetzt neben dem Modell die Version der Gerätesoftware und ob du direkt oder über den Relay-Server verbunden bist.
Das Löschen alter Einträge bei voller Festplatte geht schneller. Außerdem behoben: Dateien, die beim Verschieben eines Standortordners zurückbleiben konnten, und Ordner, die bei pausierter Überwachung nicht kopiert werden konnten.
Neben Personen und Gesichtern werden jetzt auch Fahrzeuge erkannt. Das Kennzeichen eines Fahrzeugs im Bild wird gelesen, für jedes Kennzeichen wird eine Karte erstellt, und alle Besuche dieses Fahrzeugs werden an einer Stelle gesammelt. Für die Suche genügt ein Teil des Kennzeichens. Ein Fahrzeug, dessen Kennzeichen nicht gelesen werden konnte, erhält trotzdem eine Karte für diesen Auftritt, sodass du das Kennzeichen später selbst eintragen kannst.
Registriere das Kennzeichen eines Fahrzeugs, das oft kommt oder das du suchst, und du wirst benachrichtigt, wenn es auftaucht. Registriere Fahrzeuge einzeln oder viele auf einmal und verwalte sie in einer Tabelle, in der du bearbeiten, löschen und suchen kannst. Ein um etwa ein Zeichen falsch gelesenes Kennzeichen wird weiterhin als dasselbe Fahrzeug behandelt.
Jede Art lässt sich einzeln ein- und ausschalten. Wenn du eine nicht genutzte Art ausschaltest, wird das Gerät entsprechend entlastet und ihre Benachrichtigungen enden ebenfalls. Erkennungsgenauigkeit und Entscheidungsregel werden jetzt pro Art auf deren eigener Einstellungsseite festgelegt, und registrierte Gesichter und Fahrzeuge werden gemeinsam unter „Registrierung“ verwaltet.
Der Verlauf zeigt statt einer Liste von Szenen jetzt eine Zeitachse. Für jede Kamera werden die über den Tag aufgenommenen Zeiträume als Balken angezeigt, und ein Tippen auf einen Zeitpunkt spielt mehrere Kameras gemeinsam ab diesem Moment ab. Du kannst genau den angezeigten Zeitraum herunterladen oder löschen, und bei vielen Kameras werden sie auf Seiten verteilt.
Öffne eine Personenkarte und du siehst der Reihe nach, wann und vor welcher Kamera sich die Person aufgehalten hat. Tippe auf einen Aufenthalt, und die Aufnahmen dieses Zeitraums öffnen sich nacheinander. Wurde eine andere Person hineingemischt, kannst du sie direkt dort entfernen.
Bei der Wiedergabe von Aufnahmen werden jetzt Rahmen um Personen und Fahrzeuge angezeigt. So erkennst du im Video, wer gemeint ist, und ein Tippen auf einen Rahmen sucht nach weiteren Einträgen dieser Person oder dieses Fahrzeugs.
Andere Personen mit ähnlich farbigem Oberteil überschwemmen die Ergebnisse nicht mehr. Der Schwellenwert der Suche richtet sich jetzt nach der Einstellung für die Personengruppierung. Wird die Gruppierung strenger, wird auch die Suche strenger.
Neben den Listen der Personen- und Fahrzeugkarten gibt es jetzt eine Zeitraumleiste. Ihre Dicke zeigt, wann sich Karten häufen. Tippst du auf eine Stelle, springst du direkt zu diesem Zeitraum. Du kannst die Reihenfolge auch umkehren, um bei den ältesten zu beginnen.
Die Standardwerte für neue Standorte wurden anhand von Messungen an realen Standorten angepasst. Die minimale Personengröße für eine Personenkarte beträgt 25 % des Bildes, die Analyse läuft zehnmal pro Sekunde, und die Personenerkennung bevorzugt standardmäßig die Geschwindigkeit. So bleibt auf einem Gerät mit durchschnittlicher Leistung Spielraum. Standorte, an denen du diese Werte bereits festgelegt hast, behalten sie.
Bisher zeichnete das Gerät die Rahmen vor dem Senden ins Video ein. Jetzt werden nur die Positionen gesendet und der Bildschirm zeichnet sie. Das entlastet das Gerät, setzt jeden Rahmen genau auf das analysierte Bild und führt ihn ohne Unterbrechung über die Lücken zwischen den Analysen hinweg.
Bei kleiner Ansicht erhältst du ein kleines Bild, bei großer ein großes. Eine auf dem Bildschirm nicht sichtbare Kamera wird gar nicht empfangen und setzt wieder ein, sobald sie sichtbar wird. Mit mehreren Kameras auf einem Bildschirm sinkt der Datenverbrauch dadurch deutlich. Außerdem behoben: Nach der Rückkehr aus einem anderen Tab fror das Video über zwanzig Sekunden lang ein.
Mit mehreren Standorten auf einem Gerät sammelten sich Aufnahmen und Einträge vermischt in einem einzigen Ordner, und das Bereinigen nach der Aufbewahrungsdauer eines Standorts konnte Einträge eines anderen Standorts löschen. Jeder Standort hat jetzt einen eigenen Ordner. Bisher gespeicherte Einträge werden beim ersten Start in den Ordner ihres Standorts verschoben, und der Ordner lässt sich unverändert auf eine andere Festplatte verschieben und dort weiterverwenden. Wird versehentlich der Ordner eines anderen Standorts gewählt, wird dies sofort gemeldet.
Behoben: An Standorten, an denen nur selten Personen oder Fahrzeuge vorbeikommen, wurden für gerade Vorbeigekommene keine Karten erstellt.
Wenn mehrere Personen dicht hintereinander vorbeigehen, wird jetzt deutlich seltener ein Nachbar in eine Karte gemischt oder dieselbe Person doppelt erfasst. Außerdem behoben: Nach einer kurz unterbrochenen Verbindung wurde ein Kennzeichen oder eine Nummer an den Nachfolgenden weitergegeben.
Erscheint eine neue Version, während der Bildschirm schon lange geöffnet ist, wechselt er von selbst zur neuesten Version. Der angezeigte Bildschirm bleibt unberührt, und der Wechsel erfolgt nur, während du etwas anderes tust. So wird nichts unterbrochen, und du musst nicht selbst neu laden.
Die Android-Zurück-Taste schließt ein geöffnetes Fenster. Vollbild-Bildschirme verwenden jetzt alle das Zurück-Symbol oben links.
Das Handbuch, das bisher eine lange Seite war, hat jetzt drei Ebenen: Titelseite, Kapitel und Abschnitt. Springe über das Inhaltsverzeichnis links direkt zu einem Abschnitt und durchsuche das Handbuch.
Bisher wurde beim Öffnen des Tabs „Personen“ das Videomaterial erneut gelesen, um die Kartenfotos zu erstellen, sodass die erste Anzeige einige Sekunden dauerte. Jetzt werden die Fotos vorbereitet, sobald die Kamera jemanden sieht, und die Karten sind da, sobald du den Tab öffnest.
Passanten werden nicht mehr zum Titelfoto der Karte einer anderen Person. Zwei Personen, die gleichzeitig im Bild waren, werden nicht mehr in einer Karte gruppiert, und eine zu breit gewordene Karte mit mehreren Personen wird wieder aufgeteilt.
Bei Kameras, die nur etwa drei Bilder pro Sekunde liefern, erhielt dieselbe Person immer wieder eine neue Nummer, was die Gruppierung durcheinanderbrachte. Das ist behoben. Eine Person wird jetzt auch bei langsam eintreffenden Bildern als eine verfolgt.
Kreuzten sich zwei Personen oder ging eine hinter einer anderen vorbei, wurden sie in diesem Moment bisher vertauscht. Das passiert jetzt deutlich seltener, und wer verdeckt war und wieder auftaucht, wird als dieselbe Person weitergeführt.
Bisher wurde die Suche langsamer, je mehr Einträge gespeichert waren. Auch die Speichernutzung wurde überarbeitet, sodass ein lange genutztes Gerät fast so schnell sucht wie im Neuzustand.
Das Anzeigen und Löschen registrierter Gesichter hängt nicht mehr vom Zustand der Kamera ab. Das Registrieren eines Gesichts aus einem Eintrag wird in eine Warteschlange gestellt und rückgemeldet, sodass du das Ergebnis auch beim Hinzufügen mehrerer Gesichter bestätigen kannst.
Zeigt eine Logik einen Fehler an, kannst du diesen Fehler jetzt als gesehen markieren. Der Fehlerzustand selbst bleibt unverändert, nur die Anzeige wird zurückgesetzt. So lässt sich ein neuer Fehler leichter von einem bereits bekannten unterscheiden.
Ein PID-Regelkreis, dessen Ergebnis keine Zahl war, gibt diesen Wert nicht mehr an den Ausgang weiter. Modbus-Adressen außerhalb des konfigurierten Lese- oder Schreibbereichs verwenden nicht mehr stillschweigend den vorherigen Wert und schreiben nicht mehr an die falsche Stelle. Außerdem behoben: Eine Logik schloss ihren Durchlauf nie ab, sodass sie sich mit „Stoppen“ nicht anhalten ließ.
Behoben: Das Öffnen der Protokollansicht nach einmaligem Stoppen konnte das Programm abstürzen lassen. Ebenfalls behoben: Nach Stoppen und erneutem Starten wurden keine Personenkarten mehr erstellt.
Entwicklungshinweise ohne Nutzen für dich wurden aus der Protokolldatei entfernt. So findest du bei einem Problem leichter das Wesentliche.
Wenn du mit Docker installierst oder das Home Assistant-Add-on nutzt: Die Linux-Version, auf der das Image basierte, hatte das Ende ihres Lebenszyklus erreicht und erhielt keine Sicherheitsupdates mehr. Die Images basieren jetzt auf der aktuellen Version und sind wieder abgedeckt. Installation und Einstellungen bleiben unverändert. Lade das Image wie gewohnt herunter.
Ein neues Produkt mit einer einzigen Aufgabe: Personen in bereits aufgenommenem Kameramaterial finden. Keine Regeln zu erstellen, keine Geräte zu verkabeln. Füge eine Kamera hinzu, und sie beginnt ein Protokoll zu führen, das du anschließend auf die vier unten beschriebenen Arten durchsuchen kannst.
Personen und Gesichter im Protokoll werden automatisch danach gruppiert, wer sie sind. Bisher musstest du jemanden erst finden, um ihn zu finden. Öffne jetzt den Tab „Personen“, und alle, die in diesem Zeitraum vorbeikamen, sind bereits gruppiert. Du kannst wählen, ob nach Gesicht oder nach Aussehen gruppiert wird, sodass auch Aufnahmen aus Blickwinkeln ohne sichtbares Gesicht nach Kleidung und Statur gruppiert werden. Gib einer Personenkarte einen Namen, und du kannst ab dann nach diesem Namen suchen.
Unsichere Gruppen werden nie von selbst zusammengeführt. Mehrere Fotos werden nebeneinander gezeigt, und du wirst gefragt, ob es dieselbe Person ist. Nur was du bestätigst, wird zusammengeführt, und ein abgelehntes Paar wird nicht erneut vorgeschlagen. Das Zusammenführen kann nicht rückgängig gemacht werden. Prüfe die Fotos daher, bevor du entscheidest.
Beschreibe die gesuchte Szene, und die passendsten Einträge werden gefunden. Gib etwa „Person in rotem Mantel“ ein, und die passenden Einträge werden für dich gesammelt. Das funktioniert auch bei Personen, die nie mit Namen registriert wurden.
Suche nach Farbe von Ober- und Unterteil, Altersgruppe, Brille, Mustern am Oberteil, Röcken und Stiefeln, mitgeführten Gegenständen wie Taschen und der Blickrichtung einer Person. Die Farbsuche kann ähnliche Farbtöne einbeziehen, damit niemand übersehen wird, wenn das Licht die Farbe anders wirken lässt.
Tippe beim Ansehen eines Eintrags auf eine Person im Bild, und weitere Einträge dieser Person werden für dich gefunden. Die Suche nach Gesicht braucht keinen registrierten Namen, und die Suche nach Aussehen berücksichtigt Kleidung, Statur und mitgeführte Gegenstände. So funktioniert sie auch aus Blickwinkeln, in denen das Gesicht nicht zu sehen ist.
Stelle die Cliplänge statt auf eine feste Zeit auf „Solange erkannt“, dann läuft die Aufnahme, solange die Bedingung erfüllt ist, und stoppt, wenn die Situation endet. Nutze dies, wenn sich nicht vorhersagen lässt, wie lange etwas dauert. Pro Kamera ist jeweils eine solche Aufnahme möglich.
Die Suche in Einträgen von dreißig Tagen dauert jetzt etwa eine halbe Sekunde statt rund vier. Selbst bei sehr vielen angesammelten Einträgen sind Suchen, die über dreißig Sekunden dauerten, in etwa drei fertig. Auch die Liste der registrierten Gesichter öffnet sich sofort.
Die Analyse ruht jetzt, solange sich im Bild nichts bewegt, was das Gerät entlastet. Außerdem kannst du passend zu Gerät und Szene festlegen, wie oft pro Sekunde analysiert wird, von einmal bis zehnmal.
Beim Löschen eines Eintrags werden auch die Daten für dessen Suche gelöscht, sodass der Speicherplatz tatsächlich freigegeben wird. Dasselbe gilt, wenn Einträge nach Ablauf ihrer Aufbewahrungsdauer automatisch gelöscht werden.
Mehrere Probleme wurden gemeinsam behoben: Die Analyse startete nicht bei einer Kamera, die sich spät verbunden hatte, der Bildschirm schien kurz einzufrieren, während viele Einträge geschrieben wurden, und die Personengruppierung brach mittendrin ab.
Das Kamerabild wird jetzt in einem kurzen Ringpuffer vorgehalten. Löst eine Bedingung aus, wird der Zeitraum vor und nach diesem Moment als ein einziges Video gespeichert. Was ein einzelnes Standbild nie zeigen konnte, nämlich die Vorgeschichte des Ereignisses, ist jetzt ab den Sekunden davor zu sehen. Die Länge der Abschnitte vor und nach dem Ereignis lässt sich für jeden Eintrag separat festlegen.
Mit neuen Aktionen startest und stoppst du die Aufnahme jederzeit, unabhängig von Bedingungen. Das ist praktisch, wenn ein ganzer Arbeitsgang festgehalten werden soll. Fällt während der Aufnahme der Strom aus, lässt sich alles bis dahin Geschriebene trotzdem wiedergeben.
Auf der Miniatur in der Protokollliste gibt es jetzt ein Wiedergabesymbol, mit dem das Video direkt dort abgespielt wird. Fotos und Videos lassen sich im selben Betrachter nach links und rechts durchblättern, sodass du das Fenster nicht schließen und den Eintrag erneut suchen musst. Ein bereits empfangenes Video öffnet sich beim nächsten Mal sofort. Die Wiedergabeleiste markiert den Moment des Ereignisses, damit du genau weißt, wo du hinsehen musst.
Eine Protokollierungsaktion kann jetzt genau festlegen, welche Kameras und welche Werte aufgezeichnet werden. Wird zum Beispiel auf Kamera 1 eine Person erkannt, kann auch das Video der Kameras 2 und 3 gespeichert werden. So lassen sich auch Kameras aufnehmen, die an der Entscheidung nicht beteiligt sind. Jeder Eintrag kann eigene Ziele und Cliplängen haben, und bestehende Konfigurationen werden unverändert übernommen.
Du kannst jetzt wählen, wie bestimmt wird, ob ein Objekt eine Zone betreten hat: über den Punkt, an dem eine Person oder ein Fahrzeug den Boden berührt, über die Mitte des Objekts oder über den prozentualen Anteil der Überlappung mit der Zone. Bisher wurde nur der Mittelpunkt verwendet, sodass die Entscheidung bei schräg montierten Kameras vom tatsächlichen Standort abwich. Mit dem Bodenkontaktpunkt bleiben auch entfernte Objekte genau. Bestehende Projekte verhalten sich genau wie bisher.
Der Controller merkt sich jetzt, welche protokollierten Szenen als Trainingsbeispiele registriert wurden. Öffnest du das Projekt auf einem anderen PC oder in einem anderen Browser, bleiben bereits registrierte Szenen markiert. So kommt keine Szene doppelt hinein, und wenn mehrere Personen gemeinsam prüfen, wird der Fortschritt geteilt. Löschst du ein Beispiel auf dem Trainingsbildschirm, kann diese Szene erneut registriert werden.
Wenn sich Fotos und Videos ansammeln und der freie Speicherplatz knapp wird, werden die ältesten Dateien automatisch gelöscht. Die Protokolleinträge selbst bleiben erhalten, nur die Dateien werden entfernt, sodass weiterhin nachvollziehbar bleibt, was wann passiert ist. Es gibt nichts einzurichten, und Dateien in einem selbst angegebenen Pfad werden nie angetastet.
Schwer einzuschätzende Werte wie Qualität und Puffergröße werden jetzt automatisch passend zu Kamera und Gerät gewählt. Du legst nur fest, wo gespeichert wird und wie lang die Abschnitte vor und nach dem Ereignis sein sollen. Auf Geräten mit genügend Arbeitsspeicher können bis zu fünf Minuten vor dem Ereignis vorgehalten werden.
Behoben: War der Browser lange geöffnet oder kehrtest du aus einem anderen Tab zurück, konnte die Kameraansicht bei „Verbindung wird hergestellt“ hängen bleiben und erst nach dem Neuladen erscheinen. Kameras, deren erstes Bild länger auf sich warten lässt, erschienen teils gar nicht, und ein bereits laufender Stream konnte wieder auf „Verbindung wird hergestellt“ zurückfallen.
Behoben: Auf PCs ohne Hardware für Grafikbeschleunigung und in virtuellen Umgebungen (Windows) konnte eine Netzwerkkamera gar keine Bilder empfangen und sich immer wieder neu verbinden. Die verfügbaren Beschleunigungsverfahren werden jetzt vor der Verwendung geprüft. Ist keines nutzbar, wechselt die Kamera automatisch zu einem anderen Verfahren.
Behoben: Mit der Daueraufnahme gespeicherte Videos konnten über die gesamte Länge schwarz wiedergegeben werden. Betroffen waren Kameras, deren Bilder vor dem Speichern neu codiert werden, etwa USB-Webcams.
Behoben: Folgten Ereignisse dicht aufeinander, wurden die Videos nicht pro Ereignis gespeichert. Sie schnitten sich gegenseitig ab, und das neueste ließ sich erst beim nächsten Ereignis abspielen. Jetzt erhält jedes Ereignis ein eigenes Video mit den vollständigen Abschnitten davor und danach.
Behoben: Beim Löschen eines Protokolleintrags blieben dessen Videodateien auf der Festplatte. Ebenfalls behoben wurde ein verwandtes Problem, bei dem bei Einträgen mit mehreren Bedingungen nur ein Teil der Fotos entfernt wurde.
Behoben: Die Analyse konnte hängen bleiben, wenn eine Zone mit sehr vielen Eckpunkten gezeichnet war.
Behoben: Beim Abspielen eines Videos wurde automatisch ins Vollbild gewechselt, wodurch die Ereignismarkierung auf der Wiedergabeleiste verdeckt wurde.
Bei schrägen Polygonbereichen schwebte die Beschriftung weit entfernt vom zugehörigen Bereich im Leeren. Die Beschriftung ist jetzt am obersten Eckpunkt der Form befestigt, sodass sofort klar ist, welchen Bereich sie benennt. Rechteckige Bereiche bleiben unverändert.
Behoben: Als Polygone gezeichnete Bereiche wurden gar nicht beschriftet. Bei mehreren Bereichen ließen sie sich auf dem Bildschirm nicht unterscheiden. Jetzt werden ihre Namen wie erwartet angezeigt.
Behoben: Lag ein Bereich am oberen oder rechten Bildrand, ragte seine Beschriftung über das Bild hinaus und wurde abgeschnitten oder ganz verdeckt. Beschriftungen bleiben jetzt immer innerhalb des Bildes.
Bereiche wurden je nach Form in unterschiedlichen Farben gezeichnet und ließen sich leicht mit Erkennungsergebnissen verwechseln. Jetzt verwenden sie unabhängig von der Form eine einzige Farbe, sodass erkannte Objekte und eingerichtete Bereiche auf einen Blick zu unterscheiden sind.
Analysebereiche konnten bisher nur Rechtecke sein. Jetzt kannst du sie als Polygone beliebiger Form zeichnen. Bei schrägen Förderbändern, Gehwegen und ähnlichen Szenen, bei denen ein Rechteck unweigerlich unerwünschte Bereiche einschloss, erfasst du jetzt genau den Bereich, der dich interessiert. Das funktioniert bei allen KI-Analysen gleich.
Entdeckst du beim Durchsehen aufgezeichneter Szenen etwas, das die KI falsch beurteilt hat, kannst du es direkt dort als Trainingsbeispiel registrieren. Wenn du Übersehenes und falsch Erkanntes sammelst und erneut trainierst, verbesserst du die Genauigkeit stetig. Verfügbar für Bildklassifizierung, Anomalieerkennung und Gesichtsregistrierung.
Der Trainingsbildschirm markiert jetzt Beispiele, die neu hinzugefügt und noch nicht ins Training eingeflossen sind. So siehst du auf einen Blick, was hinzugekommen ist und ob ein weiterer Trainingsdurchlauf nötig ist.
Die Bildschirme für Training und Registrierung der Anomalieerkennung zeigen jetzt den aktuellen Wert zusammen mit der Entscheidungsgrenze. So siehst du beim Anpassen der Empfindlichkeit, wie weit die aktuelle Szene vom Normalzustand abweicht.
Eine Datenprotokollierungsaktion kann jetzt genau festlegen, welche Variablen aufgezeichnet werden. Du brauchst keinen separaten Speicher mehr für jede Art von Eintrag. Alles kann zusammen gespeichert werden, was die Einrichtung deutlich vereinfacht. Bestehende Konfigurationen funktionieren unverändert weiter.
Die Anomalieerkennung nutzt jetzt mehrere Prozessorkerne gleichzeitig. Die Zeit für die Beurteilung eines einzelnen Bildes ist stark gesunken, sodass das Video auch während der Analyse flüssig bleibt.
Beim Hervorheben von als anomal beurteilten Bereichen wird jetzt die Umgebung berücksichtigt, sodass vereinzelte Sprenkel herausgefiltert werden. Es werden nur die tatsächlichen Fehlstellen angezeigt, was die Darstellung deutlich lesbarer macht.
Die Ergebnisse der Texterkennung flackerten bisher von Bild zu Bild leicht. Jetzt werden mehrere Bilder gemeinsam betrachtet und nur das zuverlässigste Ergebnis ausgegeben, sodass die Werte auch bei Verwacklung oder wechselndem Licht stabil bleiben.
Behoben: Bei einer einmaligen Analyse auf einen Auslöser hin konnte das Ergebnis dieses Moments die Variable nicht erreichen oder ein älterer Wert stehen bleiben. Teilen sich mehrere Aktionen dieselbe Analyse, wird jetzt jedes Ergebnis genau aufgezeichnet, und der Betrieb neben einer laufenden Analyse stört in keiner Richtung mehr.
Behoben: Die Gesichtserkennung ignorierte den festgelegten Analysebereich und durchsuchte das ganze Bild. Jetzt sucht sie nur innerhalb des eingestellten Bereichs.
Behoben: Die Vorschau im gestoppten Zustand verhielt sich anders als die im Analysator eingestellten Werte. Die Vorschau läuft jetzt mit denselben Einstellungen wie die eigentliche Analyse, sodass das in der Vorschau Geprüfte nach dem Start übernommen wird.
Mehrere Probleme rund um Einträge wurden gemeinsam behoben: Gerade geschriebene Einträge verschwanden unbemerkt, frühere Einträge ließen sich im gestoppten Zustand nicht ansehen, und Verbindungen schlugen fehl, sobald sich viele Einträge angesammelt hatten. Ebenfalls behoben: Die Vorschau der Anomalieerkennung fror ein, und die Hervorhebung von Fehlstellen wurde auf einer anderen Grundlage gezeichnet als die tatsächliche Entscheidung.
Registriere einige Beispielbilder von der Kamera, und das Gerät trainiert direkt auf dem Gerät einen eigenen Bildklassifikator, ganz ohne separaten Server oder Online-Training. Es lernt direkt auf dem Gerät und unterscheidet die von dir gewählten Kategorien selbstständig.
Trainiere sie mit Bildern des Normalzustands, und sie erkennt automatisch alles Ungewöhnliche oder Fehlerhafte. Sie eignet sich gut für Aufgaben wie die visuelle Produktprüfung, bei der „alles, was vom Normalzustand abweicht“ erkannt werden muss.
Registriere und verwalte die zugelassenen Kennzeichen direkt auf dem Gerät. Du kannst Kennzeichen mit Aliasnamen hinzufügen, entfernen und auflisten und sofort prüfen, ob ein erkanntes Kennzeichen registriert ist. Praktisch für Parkplätze und Zugangskontrolle.
Registriere Gesichter direkt beim Ansehen des Kamerabilds, ohne das Programm anzuhalten. Du kannst Registrierungsfotos verwalten und das Erkennungsergebnis vor der Registrierung in der Vorschau prüfen.
Du kannst jetzt den Ton einer IP-Kamera oder eines Netzwerkstreams als Eingang für Audioanalyse, Spracherkennung und KI-Geräuschanalyse verwenden. Lege die Stream-Adresse und bei Bedarf Benutzername und Passwort (Zugangsdaten) fest.
Sende im gewünschten Moment ein Signal, und die KI führt die Analyse genau einmal aus und zeichnet das Ergebnis auf. Die Analyse muss nicht dauerhaft laufen. Sie läuft nur bei Bedarf in einem einzigen Durchgang, was effizienter ist.
Du kannst jetzt die Erkennungskonfidenz der KI (%) live auf dem Bildschirm sehen.
Du kannst jetzt eigene Anzeigenamen für an Home Assistant übergebene Elemente festlegen.
Bricht eine Netzwerk-Audioverbindung ab, wird sie automatisch wiederhergestellt, sodass der Toneingang ohne Unterbrechung weiterläuft.
Kommunikations- und Mediengeräte erholen sich jetzt selbstständig von vorübergehenden Fehlern. Außerdem wurden mehrere Stabilitätsprobleme bei Netzwerk-Audio und einmaliger Analyse behoben.
Aktionen für KI-Chat, E-Mail und Telegram-Benachrichtigungen können jetzt mehrere Dateien gleichzeitig anhängen. Bisher ließ sich nur eine einzelne Datei senden. Jetzt kannst du mehrere Fotos, Dokumente und andere Dateien zusammen senden. Das funktioniert mit festen Dateien ebenso wie mit Pfaden oder Variablen, die sich je nach Situation ändern.
Mehrere Netzwerkkameras (ONVIF) verbinden sich jetzt gleichzeitig, statt nacheinander aufeinander zu warten. So sind Installationen mit mehreren Kameras deutlich schneller bereit. Der Controller merkt sich außerdem die Adresse jeder Kamera und verbindet sich beim nächsten Mal direkt, sodass auch die erste Verbindung nach einem Neustart schneller ist. Nicht reagierende Kameras werden schneller übersprungen und halten die übrigen nicht mehr auf.
Behoben: Die Kamerasuche konnte unter Windows gelegentlich hängen bleiben, und in seltenen Fällen wurde eine Kamera als „nicht gefunden“ angezeigt, während sich mehrere Kameras gleichzeitig verbanden. Außerdem wurde die allgemeine Verbindungsstabilität verbessert.
Suche und Verbindung von ONVIF-IP-Kameras wurden neu aufgebaut und folgen jetzt enger dem Standard. Einige Kameras, die gefunden wurden, sich aber nicht verbinden ließen (etwa bestimmte Dahua-Modelle), verbinden sich jetzt zuverlässig, und Geräte, die keine Kameras sind, etwa NAS-Systeme, werden aus den Suchergebnissen herausgefiltert.
Behoben: Die Aktion zum Speichern in der Datenbank konnte denselben Eintrag doppelt speichern. Außerdem wurde die Stabilität beim Umgang mit leeren Werten und mehrzeiligen Ergebnissen verbessert.
Der Verzögerungstimer (PEND) bietet jetzt die Option „Haltezeit“, die den Ausgang eingeschaltet lässt, solange die festgelegte Bedingung erfüllt ist. So lässt sich das Timer-Verhalten genauer anpassen. Außerdem wurde der ursprüngliche Timer überarbeitet, sodass er genau wie vorgesehen funktioniert.
Du kannst jetzt mehrere aufgezeichnete Protokolle gleichzeitig auswählen und löschen, und zugehörige aufgenommene Fotos oder Dateien werden mit entfernt. Die Aufbewahrungsgrenze gilt jetzt auch für manuell aufgezeichnete Einträge, und beim Entfernen von Protokollen wird der Speicherplatz automatisch freigegeben.
Die Registrierungsliste der Gesichtserkennung zeigt jetzt die Anzahl der für jede Person registrierten Beispielfotos. Außerdem sind in Namen keine ungültigen Zeichen mehr erlaubt, die die Liste beschädigen konnten.
Behoben: Das Live-Kamerabild konnte in bestimmten Situationen beim Verbinden hängen bleiben. Die App erkennt diesen Zustand jetzt und stellt sich selbst wieder her.
Die Erkennung von Bildspeicherungen, die bei vollem Speicher unbemerkt fehlschlagen konnten, wurde verbessert. Außerdem wurden das Speichern in Unterordnern und die Berechnung der Dateigröße korrigiert.
Behoben: Ein seltener Fehler bei der Verarbeitung der Videoerkennung. Der Betrieb ist jetzt stabiler.
Behoben: Erkennungsrahmen im Video konnten zwischen zwei Erkennungen nachziehen und ein Nachbild hinterlassen. Die Rahmen erscheinen jetzt sauber an einer genaueren Position.
Beim Start eines Projekts werden nur die Dateien heruntergeladen, die für die tatsächlich genutzten Funktionen nötig sind. Dateien für ungenutzte Funktionen werden übersprungen, sodass Projekte schneller und schlanker starten.
Behoben: Sprachausgabe und Spracherkennung konnten ihre Sprachmodelle teils nicht laden.
Behoben: Der Empfang von MQTT-Nachrichten und die Einrichtung einiger Zigbee- und Modbus-Geräte konnten sich nicht verbinden oder nicht ausgeführt werden.
Du kannst jetzt einen bestimmten Bereich des Kamerabilds auswählen, der vor der Erkennung vergrößert wird. Entfernte oder kleine Objekte werden genauer erkannt, weil dieser Bereich zuerst vergrößert wird. Das gilt für alle Bilderkennungen, darunter Objekte, Gesichter, Körperhaltung, Hände, Farbe, QR-Codes, Text, Kennzeichen und Feuererkennung. Ist kein Bereich ausgewählt, wird wie bisher das ganze Bild verwendet.
Die Objekterkennung wurde durch eine neue, genauere Engine ersetzt. Du kannst passend zu deiner Umgebung zwischen drei Stufen wählen: Schnell, Ausgewogen und Genau.
Ein einzelner Befehl kann jetzt mehrere Objektarten gleichzeitig erkennen und filtern, etwa Personen und Autos zusammen. Außerdem wurden die Erkennungsbefehle vereinfacht.
Du kannst jetzt für jedes Analyseelement eine Erkennungsrate festlegen, um unnötige Verarbeitung zu vermeiden und das Gerät zu entlasten. Erkennungsrahmen bleiben außerdem zwischen den Erkennungen ruhig, ohne Flackern oder Nachbilder.
An Push-Benachrichtigungen angehängte Bilder werden jetzt automatisch an das mobile Benachrichtigungsbanner angepasst, sodass Benachrichtigungen schneller und zuverlässiger ankommen.
Die Ergebnisse von Gesichtserkennung, Feuererkennung und Objekt-/Gesichtserkennung flackerten bisher auf dem Bildschirm oder schalteten nahe dem Schwellenwert ein und aus. Diese Version verringert das deutlich. Statt anhand eines einzelnen Bildes zu urteilen, kombiniert Grablo jetzt mehrere Bilder zu einem deutlich stabileren Ergebnis.
Die Gesichtserkennung zeigt jetzt ein klareres Ergebnis mit drei Zuständen („Kein Gesicht / Unbekannt / Registrierter Name“), und du kannst die Liste der registrierten Gesichter ansehen.
Neu ist ein eigener Datenordner, in dem Ergebnisdateien wie Schnappschüsse der Gesichtserkennung sicher gespeichert werden. Er funktioniert unter Windows, macOS und Linux gleich, und deine gespeicherten Dateien bleiben auch nach einem Update oder einer Neuinstallation des Programms erhalten.
Enthält eine Datenprotokolltabelle gespeicherte Bilder, kannst du jetzt Miniatur und Vollbild direkt aus der Tabelle ansehen.
Im Vollbild angezeigte Bilder werden jetzt passend zur Bildschirmauflösung dargestellt und wirken dadurch schärfer, auch auf hochauflösenden Bildschirmen wie 4K.
Mehrere Probleme bei der geplanten Ausführung wurden behoben: Ein Zeitplan mit Wiederholungsanzahl lief einmal weniger als eingestellt, monatliche und jährliche Wiederholungen wurden nie ausgelöst, und gleiche Start- und Endzeiten werden jetzt korrekt als ganztägig (24 Stunden) behandelt.
Ruft eine Aktion eine andere Aktion oder Steuerung auf, die ausgeschaltet (deaktiviert) ist, überspringt Grablo sie jetzt problemlos, statt mit einem Fehler anzuhalten. Das Ausschalten einzelner Elemente stoppt also nicht mehr den ganzen Ablauf.
Beim Ausführen eines Projekts bereitet Grablo jetzt nur die Einstellungen vor, die das Projekt tatsächlich nutzt. Ungenutzte Kameras, Analysatoren und andere Einstellungen werden beim Start übersprungen, sodass Projekte mit vielen aufwendigen Einstellungen schneller starten und weniger Arbeitsspeicher und Ressourcen verbrauchen.
Du kannst Grablo jetzt als Home Assistant-Add-on oder mit Docker installieren. Als Home Assistant-Add-on verbindet es sich automatisch, ohne Serveradresse oder Zugangsdaten.
Die Stabilität bei der erneuten Verbindung von Kameras wurde verbessert, und mehrere Fehler wurden behoben, darunter der Umgang mit Windows-Ordnerpfaden, die koreanische (Nicht-ASCII-)Zeichen enthalten.
Du kannst den Pfad der Anhangsdatei für Push-Benachrichtigungen jetzt nicht nur als festen Wert, sondern auch über Variablen oder Ausdrücke festlegen. Zum Beispiel kannst du den Pfad des temporären Ordners mit einem Dateinamen kombinieren, um automatisch eine Datei anzuhängen, die bei jeder Ausführung neu erstellt wird.
Behoben: Unter Windows wurden Pfade mit koreanischen oder anderen Nicht-ASCII-Zeichen in Ordner- oder Dateinamen nicht korrekt gefunden. Dateien in solchen Pfaden werden jetzt richtig gelesen und gespeichert. (Unterstützt ab Windows 10.)
Bei Objekt-, Gesichts-, Farb- und Anomalieerkennung in KI-Analyseaktionen kannst du die Erkennungszone jetzt direkt im Hauptbefehl festlegen, ohne separaten Befehl. Zeichne eine Zone, um nur diesen Bereich zu analysieren, oder lass sie leer, um das ganze Bild zu analysieren. Bestehende Aktionen funktionieren wie bisher.
Neu ist ein Befehl in den Dateiaktionen, der den Pfad des temporären Systemordners zurückgibt. Er verwendet unter Windows, macOS und Linux automatisch den richtigen temporären Ordner des jeweiligen Betriebssystems. Praktisch zum Speichern von Dateien, die du nur kurz brauchst.
Behoben: Ergebnisse der KI-Anomalieerkennung wurden versetzt in einer Ecke des Bildschirms gezeichnet. Jetzt erscheinen sie genau an der tatsächlich erkannten Stelle.
Mehrere Situationen, in denen sich das Programm durch fehlerhafte Eingaben oder externe Daten unerwartet beenden konnte, werden jetzt verhindert. Außerdem wurde der Umgang mit fehlgeschlagenem Speichern von Variablen und mit Datei-Uploads verbessert. Die normale Nutzung ist nicht betroffen.
Du kannst jetzt wählen, welcher Bereich des KI-Kamerabilds analysiert oder aufgenommen wird. Lege in den Kameraeinstellungen benannte Bereiche an und wähle dann in KI-Analysatoren und Bildaufnahmeaktionen einen Bereich aus, um nur den gewünschten Teil zu verarbeiten.
Die Bildaufnahme speichert jetzt das saubere Originalbild der Kamera, ohne Bildschirminformationen (etwa die Bildrate) und Analyseüberlagerungen.
Behoben: Die KI-Videoanalyse konnte unter bestimmten Bedingungen stoppen. Außerdem wurde der Versatz zwischen Analysebereich und Überlagerungen bei gedrehter Ansicht korrigiert.
Die Haltungsanalyse der KI-Kamera kann jetzt messen, wie stark der Nacken zur Seite geneigt ist. Zusammen mit der bestehenden Wirbelsäulenneigung lässt sich die Haltung so genauer prüfen.
Behoben: Einige Analysebefehle der KI-Kamera wurden nicht ausgeführt.
Läuft Grablo als Modbus-Slave, wird die Kommunikation jetzt in einer eigenen Hintergrundaufgabe abgewickelt, was Stabilität und Reaktionsfähigkeit verbessert. Unerwartete Kommunikationsfehler werden sicher bereinigt, ohne den Rest der Einrichtung zu beeinträchtigen, und die unnötige CPU-Last im Leerlauf wurde verringert.
Behoben: Die Verbindung zu einem Modbus-Gerät konnte auf manchen Windows-Systemen fehlschlagen. Die Modbus-Kommunikation verbindet sich jetzt auch unter Windows korrekt.
Die im vorherigen Update eingeführte automatische Bereinigung der Eingabeformatierung galt für einige Felder nicht, etwa Home Assistant-Adressen, Kameraadressen und Dateipfade. Das wurde korrigiert, sodass kleine Formatierungsunterschiede jetzt in mehr Einstellungsfeldern bereinigt werden.
Viele Eingabefelder, etwa Adressen (URLs), Datei- und Ordnerpfade, E-Mail und Geräteports, bereinigen kleine Formatierungsunterschiede jetzt automatisch. Führende oder nachgestellte Leerzeichen und Anführungszeichen, die sich beim Kopieren und Einfügen einschleichen, werden entfernt, und fehlt in einer Adresse das Präfix http://, wird es ergänzt. E-Mail-Empfänger lassen sich neben Kommas auch durch Semikolons oder Zeilenumbrüche trennen, und MAC-Adressen von Geräten können ohne Trennzeichen eingegeben werden. Das verringert Verbindungs- und Ausführungsfehler durch kleine Eingabefehler deutlich.
Behoben: In manchen Fällen wurde die eingegebene Home Assistant-Adresse nicht korrekt für den Live-Abruf von Entitäten und Diensten verwendet. Das Speichern von Einstellungen und der Live-Abruf behandeln die Adresse jetzt gleich.
Die sprachspezifischen Modelle für Spracherkennung (STT) und Sprachausgabe (TTS) wurden stark erweitert. Die Spracherkennung unterstützt jetzt Englisch, Koreanisch, Chinesisch, Japanisch, Deutsch, Spanisch, Portugiesisch und Russisch sowie ein neues mehrsprachiges Modell, das Koreanisch, Chinesisch, Japanisch, Englisch und Kantonesisch gleichzeitig erkennt. Die Sprachausgabe erhält neue Stimmen für Englisch, Chinesisch, Deutsch, Französisch, Portugiesisch und Hindi. Ist ein Modell nicht in der Liste, kannst du auch ein eigenes angeben.
Bei der Spracherkennung (STT) kannst du jetzt die Audioeingangsquelle wählen. Neben dem Mikrofon lässt sich auch der über das Gerät wiedergegebene Ton (Lautsprecherausgabe) als Erkennungsquelle auswählen. So kannst du gerade abgespielte Audioinhalte leicht transkribieren.
Neu ist der Aktionstyp „LLM AI Query“. Sende einen Abfragetext (Prompt) an LLM-Anbieter wie OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Ollama und OpenAI Compatible und speichere die Antwort in einer Variablen. Bildanhänge (JPEG/PNG/WebP) werden von allen Anbietern unterstützt, PDFs von OpenAI und Anthropic. Angehängte Bilder werden automatisch verkleinert, um die Übertragung zu beschleunigen und Kosten zu senken. Registriere vor der Verwendung API-Schlüssel und Modell jedes Anbieters unter [Setting] > [LLM AI].
Die Aktion für Push-Benachrichtigungen unterstützt jetzt Dateianhänge. Aufgenommene Bilder oder Dokumente können zusammen mit der Benachrichtigung zugestellt werden.
Behoben: Beim Lesen von Textdateien unter Windows konnte die irreführende Meldung „File read error: No error“ erscheinen. Die Windows-C-Laufzeitumgebung wandelt im Textmodus CRLF in LF um, sodass die tatsächlich gelesene Bytezahl am Dateiende kleiner sein kann als die angeforderte Größe. Das löste bisher fälschlich einen Fehlerpfad aus. EOF wird nicht mehr als Fehler behandelt, nur echte E/A-Fehler werden gemeldet. Das eigentliche Lese- und Schreibverhalten bleibt unverändert.
Die Kennzeichenerkennung (LPR) unterstützt jetzt die Qualitätsvoreinstellungen FAST und ACCURATE. FAST eignet sich für stromsparende Boards wie den Raspberry Pi 4, ACCURATE für Mini-PCs und amd64-Umgebungen. Das Modell für koreanische Kennzeichen wurde durch ein v2-Modell mit einer gemessenen Erkennungsgenauigkeit von 99,3 % ersetzt.
Die automatische Aufzeichnung im Intervall lässt sich jetzt für jeden Datenprotokollierungskanal ein- oder ausschalten, und ein neuer Aktionstyp (Datenprotokollierung) zeichnet den Kanal einmal auf. Damit sind auslöserbasierte Momentaufnahmen wie ereignisgesteuerte Protokollierung möglich.
Behoben: Grablo erkannte nach einem Neustart von HA eine abgebrochene Home Assistant-Sitzung nicht, sodass zur Wiederherstellung ein Wechsel STOP→RUN nötig war. Ein PING/PONG-Heartbeat nach RFC 6455 alle 30 Sekunden erkennt jetzt tote Sitzungen und verbindet sich innerhalb von etwa 30 Sekunden automatisch neu.
Systemdateien, auf die ältere Beispielprojekte aus der Galerie (v0.x~v1.2.x) über absolute Pfade verweisen, sind jetzt direkt im Linux-Paket enthalten. Importierte ältere Beispiele funktionieren jetzt sofort ohne zusätzliche Downloads. Mitgelieferte Dateien: SoundFont (TimGM6mb.sf2), Beispielmedien (sample.mid/mp3/wav/jpg) und OPC-UA-Zertifikate (cert.der/key.der).
Behoben: Die Ausgabevariable „Confidence (%)“ der Kennzeichenerkennung (LPR) lieferte Werte im Bereich 0–1, was nicht zur Angabe „%“ in der Beschriftung passte. Sie liefert jetzt Werte im Bereich 0–100, passend zur Skala des Eingangs „Min Confidence (%)“. Auch das Konfidenzfeld in der JSON-Ausgabe von „Scan All“ ist jetzt einheitlich 0–100.
Die KI-Kamera unterstützt jetzt die automatische Kennzeichenerkennung. Es stehen zwei Modelle zur Verfügung: lateinische Schrift (Europa, USA usw.) und koreanische Kennzeichen. Das lateinische Modell erreicht auf einem Validierungsdatensatz aus 66 Ländern etwa 97,4 % Genauigkeit pro Kennzeichen, das koreanische Modell etwa 96,5 %. Eine Mehrheitsentscheidung über mehrere Bilder korrigiert Fehllesungen einzelner Bilder automatisch und liefert stabile Ergebnisse. Die Modelle werden bei der ersten Verwendung heruntergeladen und funktionieren danach auch offline.
Die Initialisierung von Home Assistant blockiert nicht mehr den Start anderer Module. Die „Timeout“-Fehler, die bisher bei hoher Last auftraten (etwa wenn mehrere Kameras und KI-Funktionen gleichzeitig starten), gibt es nicht mehr. Die Aktion zeigt jetzt „Verbindung zum Server wird hergestellt…“, während die Verbindung im Hintergrund aufgebaut wird, und läuft danach ganz normal weiter. Außerdem wurde das Intervall für die Wiederverbindung von 60 auf 30 Sekunden verkürzt.
Fällt der Strom aus, während KI-Modelle heruntergeladen oder entpackt werden, erkennt das System beschädigte Modelldateien beim nächsten Start automatisch und installiert sie neu. Ein manuelles Aufräumen von Ordnern ist nicht nötig, und KI-Funktionen wie Linienüberquerung, Gesichtserkennung und Spracherkennung arbeiten beim nächsten RUN wieder normal.
Direkt nach dem Abschluss von Modelldownloads und dem Entpacken von Archiven werden die Daten jetzt sofort auf den Datenträger geschrieben. Das senkt das Risiko beschädigter Dateien durch plötzlichen Stromausfall in SD-Karten-Umgebungen wie dem Raspberry Pi deutlich.
Die Analyse der KI-Kamera benötigt jetzt etwa halb so viel CPU wie in der vorherigen Version. Außerdem gibt es keine Geisterbilder der Erkennungsrahmen mehr, was sauberere Ergebnisse liefert.
Spracherkennung und Audioklassifizierung verwenden automatisch das für das jeweilige Betriebssystem und Gerät am besten geeignete Beschleunigungsverfahren. Dieselbe Eingabe liefert jetzt schneller eine Antwort.
Auf neueren Chips wie Raspberry Pi 5 und Mac mit Apple Silicon nutzt die KI-Videoanalyse automatisch einen schnelleren Verarbeitungsweg. Dieselbe Hardware kann jetzt in derselben Zeit mehr Bilder analysieren.
Behoben: Kameraaufnahme oder Streaming konnten auf Systemen mit der neuesten Videobibliothek fehlschlagen.
Eine neue Funktion blockiert Versuche, die Gesichtserkennung mit auf einem Bildschirm gezeigten Fotos oder Videos zu täuschen. Das System unterscheidet echte Gesichter automatisch von Bildschirmbildern und sorgt so für eine sicherere Nutzung. Du kannst die Funktion je nach Situation ein- oder ausschalten.
Bewegungen von Händen, Füßen, Schultern und anderen Körperteilen werden jetzt flüssiger dargestellt. Das Zittern im Video ist geringer, sodass Bewegungen deutlich natürlicher wirken.
Beim Verfolgen einer Person oder eines Objekts im Video bleibt das System jetzt auch dann am selben Ziel, wenn das Bild kurz unscharf wird.
Behoben: Mehrere kleinere Probleme bei der Registrierung und Erkennung von Gesichtern.
Du kannst jetzt pro Person mehrere Beispielfotos aus verschiedenen Winkeln (vorne, links, rechts) oder mit verschiedenen Gesichtsausdrücken registrieren. Die Erkennung verwendet die beste Übereinstimmung unter allen registrierten Beispielfotos und identifiziert Personen so zuverlässig über verschiedene Haltungen und Ausdrücke hinweg.
Behoben: Spracherkennung, Sprachausgabe und Medienwiedergabe konnten unter Debian Trixie (13) oder PipeWire-basierten Versionen von Raspberry Pi OS fehlschlagen. Das Installationsprogramm erkennt jetzt automatisch den PipeWire-Audiosocket der Benutzersitzung, sodass die Tonfunktionen ohne manuelle Einrichtung sofort funktionieren.
Das Modell für die Spracherkennung wird jetzt bei der ersten Verwendung automatisch heruntergeladen, statt im Installationsprogramm enthalten zu sein. Das Installationsprogramm ist kleiner, sodass die Installation schneller geht.
Die Feuererkennung analysiert das Video jetzt detaillierter, sodass kleine oder entfernte Flammen zuverlässiger erkannt werden als bisher. Außerdem kannst du für den Kamera-Analysator einen Präzisionsmodus wählen (Schnell / Ausgewogen / Genau).
Behoben: Nach einer kurzen Netzwerkunterbrechung konnte das Remote-Video auf einem schwarzen Bildschirm eingefroren bleiben. Das Video setzt jetzt nach der erneuten Verbindung automatisch wieder ein.
Das Schließen des Dialogs zum Hinzufügen von Zigbee-Geräten stoppt die Gerätesuche nicht mehr, und Geräte, die gerade abgefragt werden, erscheinen jetzt in der Liste, sodass du den Fortschritt verfolgen kannst.
Die Zeitauswahl im Diagramm wurde nach dem Vorbild von Grafana zu einer einheitlichen Oberfläche umgestaltet: Schnellauswahl, Kalender und die Eingabe eines genauen Datums mit Uhrzeit sind an einer Stelle vereint, und mit den Tasten ◀ ▶ springst du schnell zum vorherigen oder nächsten Intervall. Ansichtseinstellungen wie Diagrammtyp, Zeitraum und Y-Achse werden jetzt pro Widget gespeichert und beim erneuten Öffnen wiederhergestellt. Außerdem lassen sich fortlaufend steigende Werte wie Energieverbrauch oder Stückzahlen als Differenz pro Intervall (stündlich, täglich, monatlich) in Balkendiagrammen darstellen.
Raspberry Pi OS-Images mit vorinstalliertem Grablo sind jetzt verfügbar. Einfach auf eine SD-Karte schreiben und starten.
Behoben: Nach einem Neustart des Controllers konnte die Oberfläche bei „Verbindung wird hergestellt…“ hängen bleiben, und das Schließen des Dialogs nach einem erzwungenen Update konnte die P2P-Verbindung beenden.
Behoben: Das eingestellte Erfassungsintervall der Komponente „Datenprotokoll“ wurde ignoriert, und es galt stattdessen der Standardwert von 1 Sekunde. Das im Projekt festgelegte Intervall wird jetzt genau eingehalten.
Kameras erholen sich jetzt besser, wenn die Verbindung kurz unterbrochen wird. Bisher konnten sich in seltenen Fällen vorübergehende Fehler aufsummieren, sodass die Hardware-Dekodierung abgeschaltet wurde oder sich Wiederverbindungsversuche wiederholten. Mit diesem Update beginnt jede Wiederverbindung mit einem sauberen Zustand. Das ist dasselbe Vorgehen wie bei professionellen NVR-Systemen wie Frigate und go2rtc. Bei ONVIF-kompatiblen Kameras wird sofort ein Keyframe angefordert, sodass das Bild nach etwa 200 ms wieder da ist.
Der Fortschritt von Cloud-Downloads im RUN-Zyklus und der Installation der Zigbee-Laufzeitumgebung wird jetzt in einer einzigen Sitzung zusammengeführt. Der Dialog wird dadurch auch in mehreren Tabs oder nach dem Neuladen der Seite während des Downloads einheitlich angezeigt, und das Flackern zwischen den einzelnen Phasen ist behoben.
Die Zigbee-Laufzeitumgebung wird jetzt nur noch heruntergeladen, wenn du tatsächlich einen Zigbee-Stick verwendest. Wer Zigbee nicht nutzt, erhält ein etwa 30 MB kleineres Installationsprogramm. Bei der ersten Nutzung von Zigbee werden die benötigten Dateien genau dann automatisch heruntergeladen, wenn sie gebraucht werden. Der Download wird zwischengespeichert, sodass spätere Starts sofort erfolgen. Für bestehende Zigbee-Nutzer ändert sich nichts: Die Laufzeitumgebung funktioniert wie bisher, ohne zusätzlichen Download.
Seltene Abstürze in Modulen behoben, die auf externe Bibliotheken angewiesen sind: STT (Spracherkennung), TTS (Sprachausgabe), Modbus, OPC UA. Außerdem wurde ein Absturz behoben, der bei der automatischen Suche nach ONVIF-Kameras in Netzwerken mit ungewöhnlicher Konfiguration auftreten konnte.
Tracking-IDs werden seltener fälschlich vertauscht, wenn Personen oder Objekte kurzzeitig verdeckt sind. Funktionen, die auf der Verfolgung beruhen, etwa das Zählen von Fußgängern an einer Linie, sind dadurch genauer.
RTSP- und USB-Kameras werden unter macOS jetzt zuverlässig angezeigt. Behebt Fälle, in denen manche Kameras graue oder grüne Bilder bzw. verfälschte Farben zeigten.
Wenn sich eine RTSP-/ONVIF-Kamera direkt nach dem Start des Controllers nicht verbinden lässt, versucht Grablo es jetzt automatisch ein weiteres Mal. Verbindungen gelingen dadurch deutlich häufiger.
Ab 1.8.2 wird der Build für das 32-Bit-Raspberry Pi OS (armhf) nicht mehr verteilt. Wer einen Raspberry Pi 3 oder neuer nutzt, sollte auf das 64-Bit-Raspberry Pi OS (arm64) umsteigen und den arm64-Build verwenden. Auf Pi 0/Zero/Pi 2 kann weiterhin 1.8.1 genutzt werden.
Die Oberfläche verbindet sich nach Neustarts oder Upgrades des Controllers und nach kurzen Netzwerkausfällen jetzt schneller und zuverlässiger. Das bisherige Hängenbleiben bei „Verbindung wird hergestellt“ ist behoben: Sobald der Controller wieder läuft, ist das Video nach 5–15 Sekunden zurück.
Behoben: Beim gleichzeitigen Streaming von zwei oder mehr Kameras wurde nur eine Kamera fortgesetzt oder die übrigen brauchten deutlich länger. Nach dem Minimieren des Browsers oder wenn die mobile App aus dem Hintergrund zurückkehrt, werden jetzt alle Kameras sofort und gleichzeitig fortgesetzt.
Die Laufzeitumgebung erkennt jetzt automatisch die Hardware des Hosts und wählt den besten H.264-Encoder und -Decoder. Genutzt werden unter anderem macOS VideoToolbox, NVIDIA NVENC/NVDEC, Intel Quick Sync, Raspberry Pi BCM2711 V4L2 M2M und Rockchip MPP, um die CPU-Last möglichst gering zu halten.
Behoben wurden Wettlaufsituationen bei der Initialisierung des Encoders bei schnellem Wechsel zwischen RUN und STOP, dauerhaftes Hängenbleiben durch die SRTP-Replay-Erkennung bei schnellen Wiederverbindungen sowie verschiedene weitere Stabilitätsprobleme beim Streaming.
Verbinde Grablo in Echtzeit mit Home Assistant. Verknüpfe mehrere Home Assistant-Server gleichzeitig, steuere Sensoren, Schalter und Lampen deines Smart Homes direkt aus Grablo oder stelle Grablo-Variablen in Home Assistant bereit.
Wird der Zigbee-Stick abgezogen und wieder eingesteckt oder stoppt der Zigbee-Dienst unerwartet, erkennt Grablo das und stellt die Verbindung automatisch wieder her. Der normale Betrieb läuft ohne dein Zutun weiter.
Schalte die GPU-Beschleunigung für jedes KI-Analysemodell einzeln ein oder aus. Wähle für jedes Modell CPU oder GPU, je nach deiner Hardware oder der Lastverteilung mit anderen Aufgaben.
Verbinde über 3.400 Arten von Zigbee-Geräten direkt mit Grablo, darunter smarte Lampen, Temperatur- und Feuchtigkeitssensoren, Schalter und Taster. Füge in den Einstellungen gefundene Geräte hinzu und lies dann Sensorwerte aus oder steuere die Geräte in einer Aktion.
Zeichne Änderungen von Variablen automatisch im zeitlichen Verlauf auf. Lege Speichergrenzen nach maximaler Größe, Anzahl der Datensätze oder Aufbewahrungsdauer in Tagen fest, um Überwachungsdaten auch langfristig sicher zu verwalten.
Fünf neue KI-Analysemodelle sind hinzugekommen.
Bisher mussten Erkennungszonen und Referenzpunkte als einzelne Werte X1, Y1, X2 und Y2 eingegeben werden. Jetzt kannst du sie direkt in der Videovorschau per Ziehen zeichnen und platzieren. Das gilt für die Erkennung von Objekten, Gesichtern, Körperhaltungen, Händen, Farben sowie QR- und Barcodes.
Beim Verbinden mit IP-Kameras (ONVIF) wird jetzt automatisch ein Video in höherer Qualität gewählt. H.264-/H.265-Video wird bevorzugt, was Bildqualität und Streaming-Effizienz verbessert.
Behoben: Die Installation lief auf aktuellen Linux-Umgebungen wie Debian 13 nicht korrekt durch.
Der Produktname wurde von Grablo in Grablo IoT Core geändert.
Installation und Laufzeitstabilität wurden auf verschiedenen Linux-Distributionen verbessert, darunter Debian 11–13, Ubuntu 22.04/24.04 und Raspberry Pi OS.
Nicht benötigte Komponenten wurden entfernt. Das Paket ist dadurch kleiner und schneller installiert.
ONVIF-kompatible Netzwerkkameras (IP-Kameras) werden jetzt automatisch gefunden und verbunden. Streame Kamerabilder in Echtzeit. Kameras werden auch dann automatisch erkannt, wenn sich ihre IP-Adresse ändert.
Sende Push-Benachrichtigungen an die mobile App. Titel und Nachricht kannst du frei gestalten und sogar Variablenwerte einfügen. So erhältst du zum Beispiel eine Benachrichtigung wie „Aktuelle Temperatur: 35 °C“, wenn die Temperatur einen bestimmten Schwellenwert überschreitet.
Das Kamerabild erscheint jetzt viel schneller. Bisher dauerte es 5 bis 10 Sekunden, bis der Stream startete, jetzt ist er fast sofort da.
Ein gelegentlicher Absturz beim Wechsel in den Ruhezustand wurde behoben.
Verbindungen im Webbrowser werden nach dem Aufwachen aus dem Ruhezustand jetzt automatisch wiederhergestellt.
Behoben: Das Programm stürzte ab, wenn das Gerät aus dem Ruhezustand zurückkehrte. Grablo setzt den normalen Betrieb nach dem Aufwachen jetzt automatisch fort.
Sich wiederholende Warnmeldungen im Protokoll wurden reduziert, damit die Protokolldatei besser lesbar ist.
Grablo ist jetzt für macOS verfügbar! Unterstützt werden Macs mit Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) und mit Intel. Download und Installation funktionieren wie auf den anderen Plattformen.
Die serielle Bluetooth-Kommunikation findet freie Kanäle jetzt automatisch, sodass du die Kanalnummer nicht mehr manuell festlegen musst. Das funktioniert unter Linux, Windows und macOS.
Zugangsdaten für MQTT-Verbindungen werden jetzt mit stärkerem Schutz sicherer gespeichert.
Das WebRTC-basierte Video-Streaming von Kameras ist stabiler. Für zuverlässigere Neuverhandlungen wird jetzt Non-Trickle-ICE verwendet, und Wettlaufsituationen sowie Data Races bei der Verwaltung der Videospuren wurden behoben.
Wird Sprache erkannt, kann aber nicht in Text umgewandelt werden, gilt das jetzt als erfolgreicher Abschluss mit leerem Text statt als Fehler. Das behebt unnötige Fehler, die vor allem bei koreanischen Sprachmodellen auftraten.
Doppelte Aufrufe bereits laufender Befehle (Aufnahme, Timer, Audioanalyse usw.) werden jetzt ohne Fehler sauber verarbeitet.
Grablo ist jetzt für Windows-PCs verfügbar. Einfach mit dem Installationsprogramm installieren und über das Symbol im Infobereich ausführen. Neue Versionen werden automatisch als Update bereitgestellt.
Bei der Eingabe von Hostadressen für MQTT, Modbus TCP, HTTP und andere Netzwerkmodule werden Präfixe wie http:// und abschließende Schrägstriche jetzt automatisch berücksichtigt.
Behoben: Die Initialisierung der SPI-Kommunikation schlug auf FTDI-Geräten fehl.
Die Analyseergebnisse der KI-Kamera sind jetzt stabiler. Verbessert wurde die Stabilität aller KI-Vision-Funktionen, darunter Objekterkennung, Gesichtserfassung und -erkennung, Posenschätzung, Handverfolgung, Farbverfolgung, Teachable Machine und Edge Impulse.
Das Modell zur Spracherkennung im Audiosignal wurde auf die neueste Version aktualisiert. Anfang und Ende von Sprache werden genauer erkannt, was die Genauigkeit der Spracherkennung insgesamt verbessert.
Die Modellauswahl in den Einstellungen für On-Device-TTS/STT wurde verbessert. Bisher wurden alle Sprachmodelle in einer einzigen Liste angezeigt. Jetzt wählst du zuerst eine Sprache, und es werden nur die Modelle für diese Sprache angezeigt.
Die Sprachunterstützung für Sprachausgabe (TTS) und Spracherkennung (STT) wurde stark erweitert.
Die für KI, TTS und STT benötigten Modelle werden jetzt automatisch aus der Cloud heruntergeladen. Da die Modelle nicht mehr mitgeliefert werden, ist die Installation des Controllers deutlich kleiner.
Du kannst die Datennutzung deiner Fernverbindungen jetzt in deinem Profil einsehen. Jeden Monat sind 3 GB Datenvolumen kostenlos.
Die Upload-Grenze pro Datei wurde auf 250 MB und der Gesamtspeicher auf 1 GB erhöht.
Kamera-Streaming ist jetzt auch bei Verbindungen aus externen Netzwerken verfügbar.
Fehler in den Widgets „Stepper“ und „Dropdown“ wurden behoben.
Dem Dashboard wurden fünf neue Widget-Typen hinzugefügt.
Jedes Konto hat jetzt einen eigenen Bildspeicher. Lade Bilder in die Cloud hoch und verwende sie in Dashboard-Widgets. Unterstützt werden Galerieansicht, Hochladen per Drag-and-drop und die Verwaltung des Speicherkontingents.
Im Projekt verwendete Cloud-Dateien werden beim Ausführen von RUN automatisch auf den Controller heruntergeladen. Der Fortschritt des Downloads lässt sich in Echtzeit verfolgen, und die Integrität der Dateien wird per SHA-256-Prüfung sichergestellt.
Neu ist eine Community-Funktion, um Projekte zu teilen und sich mit anderen Nutzern auszutauschen. Unterstützt werden das Veröffentlichen von Projekten, Likes, Lesezeichen, Kommentare und Benachrichtigungen.
Erkenne QR-Codes und Barcodes in Echtzeit mit der Kamera. Unterstützt werden verschiedene Codetypen, darunter EAN-13, Code 128 und QR-Code.
Erkenne Text im Kamerabild in Echtzeit. Mehrere Sprachen werden unterstützt, und eine Stabilisierung verhindert, dass die Erkennungsergebnisse flackern.
Neu ist die Linienverfolgung für Roboter, die einer Linie folgen. Es gibt 3 Modi: dunkle Linie, helle Linie und eigene Farbe. Ausgegeben werden Position und Winkel der Linie.
Die Handverfolgung erkennt jetzt auch Gesten. 33 verschiedene Gesten werden erkannt.
Die Gesichtserfassung umfasst jetzt Emotionserkennung sowie die Schätzung von Alter und Geschlecht. 8 Emotionen werden unterschieden, Alter und Geschlecht werden geschätzt.
Genauigkeit und Stabilität der Farbverfolgung wurden verbessert. Die Empfindlichkeitseinstellung gilt jetzt für alle Farbmodi, und das Zittern bei der Verfolgung wurde verringert.
Die KI-Kamera ist insgesamt stabiler. Hänger während der Analyse wurden behoben, und Spracherkennung (STT) sowie Sprachausgabe (TTS) laufen stabiler.
Fehler im Zusammenhang mit raspi-config behoben, die bei der Paketinstallation auf Boards wie BeagleBone und Jetson auftraten.
Die IP-Verarbeitung im P2P-Server für Fernverbindungen wurde vereinfacht, was die Verbindungsstabilität verbessert.
Behoben: Der Grablo-Dienst konnte nach der Installation auf Jetson Nano manchmal nicht starten. Der Dienst startet jetzt schon beim ersten Hochfahren zuverlässig.
Stabilität und Zuverlässigkeit des Systems im Langzeitbetrieb wurden insgesamt verbessert.
Behoben: Die Erkennung der öffentlichen IP konnte beim ersten Hochfahren fehlschlagen. Das System erkennt Netzwerkänderungen jetzt automatisch, was P2P-Fernverbindungen stabiler macht.
Speicherlecks und Abstürze behoben, die im Langzeitbetrieb auftreten konnten. Die Systemstabilität wurde insgesamt verbessert.
Behoben: Der Controller konnte beim Wechsel zwischen den Modi RUN und STOP hängen bleiben. Außerdem werden doppelte Anfragen jetzt korrekt behandelt, die bei schnellem Moduswechsel zu unerwartetem Verhalten führen konnten.
Probleme beim H.264-Video-Streaming wurden durch die erforderliche Abhängigkeit von GStreamer-Plugins behoben. Video-Streaming funktioniert jetzt auf allen unterstützten Plattformen zuverlässig.
Die Erkennung der öffentlichen IP-Adresse für P2P-Verbindungen ist zuverlässiger. Hinzugekommen sind der Dienst AWS checkip, Wiederholungsversuche und eine bessere Fehlerbehandlung, damit Fernverbindungen auch in schwierigen Netzwerkumgebungen stabil bleiben.
Läuft jetzt zuverlässig auf dem aktuellen Betriebssystem Debian 13. P2P-Verbindungen und Audioanalyse sind stabiler.
Behoben: Videos wurden in der Desktopumgebung LXQT nicht abgespielt. Verschiedene Display-Manager wie SDDM und LightDM werden unterstützt, sodass die Medienwiedergabe in allen gängigen Desktopumgebungen wie GNOME, KDE, XFCE und LXQT korrekt funktioniert.
Video-Streaming ist jetzt robuster gegenüber instabilen Netzwerken. Paketverluste werden mit den Standardmechanismen von WebRTC ausgeglichen. Das ersetzt die bisherige eigene Implementierung und stellt das Video zuverlässiger wieder her.
Wir haben die Verbindung von Geräten neu gestaltet. IP-Adressen musst du nicht mehr von Hand eingeben.
Wähle beim Erstellen eines Projekts dein Ziel-Board. Der Editor passt sich automatisch an dein Board an: Er zeigt eine grafische Pinbelegung, filtert kompatible Geräte, sucht nach I2C-Geräten und ermöglicht die Auswahl von ADC-, DAC- und PWM-Kanälen.
Unterstützte Boards
Erstelle und bearbeite Variablen direkt im Blockly-Editor.
Kopiere Logikblöcke oder Dashboard-Widgets und füge sie an beliebiger Stelle in deinem Projekt ein.
Verwendete Variablen und Geräte sind vor versehentlichem Löschen geschützt.
Unter [Einstellungen] → [KI-Analyse] gibt es für die Gesichtserkennung ein neues Eingabefeld für den Datenbanknamen. So kannst du mehrere Gesichtsdatenbanken für unterschiedliche Zwecke anlegen und verwalten.
Die KI-Analyse unterstützt jetzt eigene Modelle, die mit Teachable Machine und Edge Impulse trainiert wurden. Mit deinen eigenen trainierten Modellen kannst du Bildklassifizierung, Objekterkennung und Anomalieerkennung durchführen.
Teachable Machine-Klassifizierung
Edge Impulse-Klassifizierung
Edge Impulse-Objekterkennung
Edge Impulse Visual Anomaly
Die Auswahl der Audioquelle für die Audioanalyse wurde von [Aktion] → [Audioanalyse] nach [Einstellungen] → [KI-Analyse] verschoben.
Die Audioanalyse ist jetzt eine eigenständige Aktion. Du kannst sie mit jedem Audioein- und -ausgabegerät nutzen, nicht nur bei Medienwiedergabe oder Audioaufnahme.
Die KI-Analyse wurde von der Aktion „Kamera“ getrennt und ist jetzt eine eigenständige Aktion. Das ermöglicht flexiblere Konfigurationen der KI-Bildverarbeitung.
Aktionsgruppen haben die neue Wiederholungsoption „Nach Bereich“. Ähnlich wie eine for-Schleife in der Programmierung legst du Startwert, Endwert und Schrittweite für die wiederholte Ausführung fest.