Ein Erfahrungsbericht von Karsten Kirchhof

Als jemand, der seit vielen Jahren Sicherheitsprojekte begleitet und Videotechnik in unterschiedlichsten Einsatzbereichen beobachtet, begegne ich immer wieder der gleichen Zahl: 99,9 % Trefferquote bei der Personenerkennung. Auf den ersten Blick wirkt das beeindruckend. Doch in der Realität zeigt sich: Diese Zahl ist nur ein Teil der Wahrheit. Entscheidend für die Wirksamkeit eines Sicherheitssystems ist das Zusammenspiel aus Trefferquote, Falschalarmquote und praktischer Verwertbarkeit.

Was bedeutet „Trefferquote“ eigentlich?

Die Trefferquote beschreibt, wie zuverlässig eine KI eine tatsächlich vorhandene Person auch als solche erkennt. Von 1.000 real vorhandenen Personen werden bei einer Trefferquote von 99,9 % genau 999 korrekt erkannt. Klingt makellos – und ist trotzdem nur die halbe Wahrheit.

Denn um die Qualität eines Systems zu beurteilen, muss man die möglichen Ergebnisse klar unterscheiden:

Richtig Positiv (Treffer): Eine echte Person ist da – und wird korrekt erkannt.
Richtig Negativ: Keine Person ist da – und es wird auch nichts erkannt.
Falsch Negativ (verpasster Alarm): Eine echte Person ist da – aber das System erkennt sie nicht. Das ist kritisch, weil der Alarm fehlt.
Falsch Positiv (Falschalarm): Es ist keine Person da – aber das System meldet trotzdem eine. Häufige Auslöser sind Wind, Tiere, Schatten oder flatternde Planen. Das ist kritisch, weil unnötige Einsätze ausgelöst werden.

Die Unterscheidung zwischen Fehlalarm (False Negative) und Falschalarm (False Positive) ist entscheidend:

Ein Fehlalarm bedeutet, dass ein echter Vorfall unentdeckt bleibt.
Ein Falschalarm bedeutet, dass ein nicht vorhandener Vorfall gemeldet wird.

Beides schwächt die Sicherheit – wenn auch auf unterschiedliche Weise.

Die Trefferquote sagt nichts darüber aus, wie viele Falschalarme parallel erzeugt werden. Und genau diese Falschalarme sind es, die in der Leitstelle die Mitarbeiter belasten, Ressourcen binden und im schlimmsten Fall dazu führen, dass ein wirklich kritisches Ereignis übersehen wird. Darum ist es gefährlich, eine hohe Trefferquote isoliert als Qualitätsmerkmal zu betrachten. Entscheidend ist das gesamte Zusammenspiel aus Trefferquote, Falschalarmrate und praktischer Verwertbarkeit.

Warum eine hohe Trefferquote oft trügerisch ist

In der Praxis zeigt sich ein deutlicher Zusammenhang: Je höher die Trefferquote eingestellt wird, desto höher steigt in der Regel auch die Falschalarmquote.

Warum? Um nahezu jede Person zu erfassen, werden die Systeme extrem sensibel eingestellt. Damit steigt zwar die Wahrscheinlichkeit, keine reale Person zu verpassen – gleichzeitig reagieren die Kameras aber auch auf irrelevante Auslöser wie Wind, Tiere oder Lichtreflexe. Konkret bedeutet das: Die Statistik sieht blendend aus, weil fast alle Personen erfasst werden, aber die Leitstelle muss sich durch eine Flut von Falschmeldungen kämpfen. Die eigentliche Kunst liegt also nicht in einer möglichst hohen Trefferquote, sondern in der Balance: eine hohe Erkennungsrate bei gleichzeitig niedriger Falschalarmquote.

Die Balance zwischen Erkennung und Falschalarm

Das folgende schematische Diagramm visualisiert den Zusammenhang zwischen Trefferquote und Falschalarmquote:

Graue Linie (Durchschnitt): In der Praxis steigt mit zunehmender Empfindlichkeit auch stets die Zahl der Falschalarme
stark an. Zwar werden mehr Personen erkannt, aber gleichzeitig nimmt die Falschalarmquote deutlich zu.
Orange Linie (LivEye): Dank modernster Technik, KI-gestützter Auswertung und eigener Leitstelle gelingt es LivEye, die Trefferquote sehr hochzuhalten, während die Falschalarmquote bis zu einem kritischen Punkt deutlich niedriger bleibt.

Der entscheidende wissenschaftliche Hebel für echte Sicherheit liegt darin, den optimalen Punkt zu finden – meist in der grün markierten Zone. Genau hier setzt LivEye an: Wir optimieren die Kurve kontinuierlich, balancieren alle Parameter aus und erreichen so das Ziel – maximale Erkennung bei gleichzeitig minimal möglichen Falschalarmen.

Praxisbeispiel: Wenn 99,9 % ins Wanken geraten

Stellen Sie sich eine nächtliche Baustelle vor: Bäume bewegen sich im Wind, Autolichter werfen wandernde Schatten über Zäune, eine Plane flattert im Nachtwind, Tiere durchqueren das Gelände. In vielen Stunden passiert nichts Relevantes – und doch registriert das System tausende Ereignisse.

Wenn davon auch nur ein Bruchteil fälschlich als „Person“ eingestuft wird, entsteht ein ständiger Alarmstrom. Die Mitarbeiter in der Leitstelle müssen jedes Ereignis prüfen, obwohl fast alle Falschalarme sind. Der eine wirklich kritische Vorfall – ein Unbefugter, der das Gelände betritt – kann in diesem Alarmrauschen untergehen.

Hier zeigt sich: Eine hohe Trefferquote allein sagt nichts über die tatsächliche Sicherheit aus.

Warum LivEye auf mehr setzt als nur auf Trefferquoten

Genau an diesem Punkt unterscheidet sich LivEye von reinen Statistik-Versprechen. Denn wir wissen: Sicherheit entsteht nicht durch isolierte Kennzahlen, sondern durch ein intelligentes Gesamtkonzept.

KI-gestützte Vorfilterung sortiert Störungen wie Tiere, Wind oder Schatten weitestgehend aus.
Mit Edge-Computing passiert die Analyse direkt vor Ort – schnell, zuverlässig und ohne Zeitverlust.
In unserer Leitstelle prüfen geschulte Mitarbeiter jedes Ereignis, bevor eine Reaktion ausgelöst wird.
Unsere Systeme lernen kontinuierlich dazu und passen sich an wechselnde Bedingungen wie Wetter, Licht oder Umgebung an.
Durch maßgeschneiderte Parameter lassen sich Alarmschwellen und Schutzbereiche individuell konfigurieren.

So stellen wir sicher, dass unsere Systeme nicht nur eine hohe Trefferquote erreichen, sondern gleichzeitig eine niedrige Falschalarmquote – und damit effiziente, praxisnahe Sicherheit liefern. Bildlich gesprochen erreichen wir so eine steilere Kurve und eine bis zu einem bestimmten Punkt schwächere Korrelation von Trefferquote zu Falschalarmquote.

Meine Empfehlung

Wenn Sie Angebote oder Lösungen vergleichen, achten Sie nicht allein auf die Trefferquote. Fordern Sie immer auch Informationen zu:

Falschalarme (False Positives)
Genauigkeit (Accuracy)
Präzision & Recall
Erfahrungen aus realen Einsatzszenarien

Vor allem aber: Testen Sie Systeme in Ihrer Umgebung. Zahlen aus dem Labor sind das eine – der harte Alltag im Wind, Regen oder bei wechselnden Lichtverhältnissen das andere.
Eine 99,9 % Trefferquote klingt beeindruckend – doch in der Praxis ist sie nur ein Teil der Wahrheit. Echte Sicherheit entsteht erst dann, wenn hohe Erkennungsraten mit niedrigen Falschalarmquoten kombiniert werden. Genau das ist die hohe Kunst intelligenter Videoüberwachung – und genau hier setzt LivEye an.
So können wir unseren Kunden nicht nur Zahlen präsentieren, sondern vor allem das, was wirklich zählt: verlässliche Sicherheit – zuverlässig, praxisnah und nachhaltig.