Wo ist die Katze?

Versuchsaufbau

1. 01
   Sehen. Frigate schaut auf die Kamerabilder und meldet: Katze. Oder Hund. Mehr weiß es nicht. Welche Katze, kann es nicht sagen.
2. 02
   Erkennen. Darum gibt es ein eigenes kleines Modell, am Gaming-PC trainiert mit gut zwölftausend Ausschnitten der eigenen Tiere, bei Tag und nachts im Infrarot: Asuna, Haru, Sammy, Shin, Shiro und Sora. Sora ist der Hund. Für ihn bräuchte es eigentlich kein Modell, es gibt nur einen.
3. 03
   Zählen. Wo ein Tier zuletzt gesehen wurde, sagt, ob es drinnen oder draußen ist. Home Assistant zeigt für jedes Tier ein Bild und den Ort, dazu zwei Zähler: so viele drinnen, so viele draußen.
4. 04
   Beschreiben. Auf Knopfdruck soll eine KI in einem Satz sagen, was das Tier gerade tut: „Haru liegt am Kratzbaum und schläft.“ Dafür geht nur ein enger Ausschnitt mit dem Tier hinaus, ohne Hintergrund, nie das ganze Kamerabild. Gibt es keinen Ausschnitt, bleibt es bei der Erkennung im Haus. Und nur auf Knopfdruck, höchstens einmal pro Stunde und Tier, damit es fast nichts kostet.

Was noch fehlt

• Ein Rechner, auf dem das Ganze rund um die Uhr läuft. Trainiert ist das Modell, eingebaut noch nicht.
• Mehr Nachtbilder. Haru zeigt sich nachts am seltensten: Beim letzten Zählen waren es 48 Nachtbilder von 710.
• Nichts mehr, was die Regel betrifft: Was die Kameras sehen, bleibt im Haus (Kammer 06). Die einzige Ausnahme sind diese kleinen Ausschnitte für Schritt 04. Kein Zimmer, kein Hintergrund, nur das Tier.

Warum?

Weil die Frage „Wo ist die Katze?“ in diesem Haus öfter gestellt wird als jede andere. Und weil es eine schöne Übung ist, einer Maschine etwas beizubringen, das jeder Mensch im Haus auf einen Blick kann.

Testergebnis

Ausstehend. Im Training hat das Modell 96 von 100 Testbildern dem richtigen Tier zugeordnet. Die Testsubjekte wurden über den Versuch nicht informiert. Sie hätten ohnehin nicht zugehört.

Code von Frigate Ultralytics YOLO