Von der Überwachungskamera zum Analytics-Tool der physischen Welt
Wie KI-Videloanalyse vorhandene CCTV-Überwachungssysteme in eine wertvolle Quelle für Business Intelligence verwandelt
Seit mehr als dreißig Jahren bauen kommerzielle Organisationen still und leise eines der größten Sensornetzwerke der Geschichte auf. Einzelhändler installierten Kameras, um Inventurdifferenzen zu reduzieren. Einkaufszentren, Flughäfen, Universitäten und Kommunen folgten, um Sicherheit und Schutz zu verbessern.
Heute überwachen Millionen von Videoüberwachungskameras die Orte, an denen Menschen arbeiten, einkaufen, reisen und zusammenkommen. Eine enorme Investition, die für die meisten Organisationen noch immer nur einem einzigen Zweck dient: aufzuzeichnen, was geschehen ist. Genau dafür wurden Sicherheitssysteme entwickelt: Vorfälle erkennen und Alarm auslösen. Wer Besucherfrequenz, Belegung oder Kundenbewegungen messen wollte, musste in separate, speziell dafür entwickelte Sensoren investieren. Herkömmliche Videoüberwachung konnte keine zuverlässigen Betriebsdaten liefern.
Das ändert sich gerade. Fortschritte bei künstlicher Intelligenz, Computer Vision und Edge Computing sorgen dafür, dass vorhandene Kameras heute Aufgaben übernehmen können, für die früher spezielle Sensoren notwendig waren.
Hier kommt PFM ins Spiel: Wir verwandeln Besucherfrequenzdaten in verwertbare Erkenntnisse. So kann dieselbe Infrastruktur, die einen Standort schützt, auch das Kundenerlebnis verbessern, den Personaleinsatz optimieren und Gebäude effizienter steuern.
Die Kamera entwickelt sich vom reinen Aufzeichnungsgerät zum intelligenten Besucher-Sensor. Und das verändert alles. Wir haben mit Michel l’Amie, unserem Chief Product and Technology Officer (CPTO), darüber gesprochen, wie sich aus vorhandener CCTV-Videoüberwachungsinfrastruktur wertvolle Besucherfrequenzdaten gewinnen lassen.
In jedem Gebäude steckt ungenutzte Intelligenz
Über Jahrzehnte verfolgten Organisationen bei der Betriebstechnologie einen einfachen Ansatz: Für jeden neuen Anwendungsfall kam ein weiteres Gerät hinzu.
Dieser Ansatz war nicht falsch. Spezialisierte Sensoren sind in vielen Umgebungen weiterhin die präziseste Lösung – insbesondere dann, wenn vertragliche Berichte oder Abrechnungen von exakten Daten abhängen.
Bei PFM empfehlen wir weiterhin Technologien wie unsere 3d-Sensoren, wenn Kunden eine Genauigkeit von mehr als 99 % benötigen. Denn die richtige Technologie hängt immer von der Aufgabe ab, die Sie lösen möchten.
Geändert hat sich die Annahme, dass jede neue Erkenntnis zusätzliche Hardware erfordert.
Nehmen wir ein modernes Einkaufszentrum. Dort sind möglicherweise bereits 150 Kameras installiert, die Eingänge, Korridore, Gastronomiebereiche, Parkplätze und öffentliche Flächen abdecken. Ein Einzelhändler hat vielleicht Kameras über jedem Eingang, an den Kassen und auf der gesamten Verkaufsfläche. Flughäfen betreiben regelmäßig Hunderte, teilweise Tausende Kameras in ihren Terminals.
Anders betrachtet verfügen diese Organisationen bereits über eines der umfangreichsten Sensornetzwerke, die man sich vorstellen kann.
Nicht die Kameras waren das Problem.
Uns fehlte die Fähigkeit, zuverlässig zu interpretieren, was sie sahen.
„Die meisten unserer Kunden haben bereits Videoüberwachungskameras im Einsatz“, erklärt Michel l’Amie, CPTO bei PFM Intelligence. „Diese Kameras laufen rund um die Uhr, liefern aber keinerlei Business Intelligence. Das Problem ist nicht, dass Kameras fehlen. Das Problem ist, dass vorhandene Kameras noch keine verwertbaren Erkenntnisse liefern. Die Investition wurde längst getätigt. Wir setzen ihr Potenzial frei.“
KI-Videoanalyse hat einen Wendepunkt erreicht
Viele Menschen halten kamerabasierte Personenzählung für eine neue Idee. Das stimmt jedoch nicht.
Die Branche experimentiert seit Jahren mit Videoanalyse. Frühere Technologiegenerationen arbeiteten allerdings mit Verfahren, die unter realen Bedingungen schnell an ihre Grenzen stießen. Wechselnde Lichtverhältnisse, Schatten, Spiegelungen und dicht gedrängte Menschenmengen konnten die Zuverlässigkeit erheblich beeinträchtigen.
Für Organisationen, die belastbare Daten benötigten, blieben spezielle Sensoren zur Personenzählung deshalb die bevorzugte Lösung.
Künstliche Intelligenz hat diese Ausgangslage verändert.
Moderne neuronale Netze vergleichen nicht einfach nur Pixel zwischen einzelnen Videobildern. Sie erkennen Objekte, unterscheiden Menschen von anderen beweglichen Objekten, verstehen räumliche Zusammenhänge und verbessern kontinuierlich ihre Fähigkeit, komplexe Umgebungen zu interpretieren.
Genau dieser Entwicklungssprung unterscheidet heutige KI-Videoanalyse grundlegend von den Systemen, die viele Organisationen noch vor zehn Jahren verworfen haben.
„Früher war es tatsächlich schwierig, aus einer gewöhnlichen Sicherheitskamera zuverlässige Daten zur Personenzählung zu gewinnen“, sagt l’Amie. „Machine-Learning-Modelle, neuronale Netze und KI auf Edge-Geräten haben sich in den vergangenen Jahren rasant weiterentwickelt. Genauigkeit und Zuverlässigkeit der kamerabasierten Objekterkennung bewegen sich heute auf einem völlig anderen Niveau.“
Der Zeitpunkt ist entscheidend.
Kommerzielle Organisationen stehen zunehmend unter Druck, effizienter zu arbeiten, das Kundenerlebnis zu verbessern und datengestützte Entscheidungen zu treffen – ohne dabei die Kosten aus den Augen zu verlieren.
Eine vollständige Videoüberwachungsinfrastruktur durch neue Hardware zu ersetzen, ist nur selten attraktiv.
Die vorhandene Infrastruktur intelligenter zu nutzen, dagegen schon.
Deshalb entwickelt sich KI-Videoanalyse zu einer der spannendsten Innovationen im Markt für Bewegungsintelligenz.
Mehr als Videoanalyse: verstehen, wie Standorte wirklich funktionieren
Die erste Frage vieler Organisationen lautet: Kann KI-Videoanalyse mit vorhandenen Videoüberwachungskameras eine präzise Personenzählung liefern? Die Antwort lautet: Ja. Ein zusätzlicher, speziell entwickelter Sensor zur Personenzählung kann die Genauigkeit bei Bedarf noch weiter erhöhen. Doch wer nur zählt, übersieht die größere Chance.
Eine Zählung zeigt Ihnen, wie viele Menschen Ihren Standort betreten haben. Die Analyse ihres Verhaltens zeigt Ihnen, warum Ihr Standort so funktioniert, wie er funktioniert – und was Sie verändern sollten. Sobald vorhandene Kameras zu intelligenten Sensoren werden, lassen sich Erkenntnisse direkt in Entscheidungen übersetzen.
Videoanalyse im Einzelhandel zeigt, wo Besucher am längsten verweilen und welche Eingänge am stärksten genutzt werden. So platzieren Sie Waren und Kampagnen dort, wo sie tatsächlich gesehen werden.
Warteschlangenanalysen erkennen, wo sich Schlangen bilden. Verantwortliche können rechtzeitig eine weitere Kasse öffnen oder Mitarbeitende neu positionieren, bevor die Kundenzufriedenheit darunter leidet.
Heatmaps und Analysen der Kundenbewegungen zeigen, wie sich Menschen tatsächlich durch ein Geschäft oder Einkaufszentrum bewegen. Das liefert eine belastbare Grundlage, um Layouts neu zu gestalten, Mieter gezielter zu platzieren und Verkaufsflächen auf Basis der Besucherfrequenz statt nach Bauchgefühl zu bewerten.
Die Belegungsmessung wiederum gibt Facility-Teams die Daten an die Hand, um Energiekosten zu senken und Reinigungs- sowie Personaleinsatzpläne an die tatsächliche Gebäudenutzung anzupassen.
Woche für Woche und Saison für Saison entsteht daraus etwas Wertvolleres als ein einzelner Bericht: ein kontinuierliches, datengestütztes Verständnis dafür, wie Ihr Standort funktioniert – und wo er besser funktionieren kann.
Im folgenden Video spricht unser Market Development Director Mark King über die KI-Funktionen von PFM für Videoüberwachung. Die Aufnahme entstand bei unserem Kundenevent auf der Future Stores in London im Juni 2026.
Zusammengenommen verwandeln diese Erkenntnisse die Videoüberwachung von einem passiven Aufzeichnungssystem in eine kontinuierliche Quelle für Business Intelligence.
Einzelhändler erkennen, wie sich Merchandising-Entscheidungen auf das Kundenverhalten auswirken. Einkaufszentren messen die Effekte von Veranstaltungen, Mieterwechseln oder neuen Eingängen. Flughäfen erhalten ein klareres Bild der Passagierströme. Kommunen verstehen besser, wie Fußgänger und Radfahrer öffentliche Räume nutzen.
Die Kamera ist damit mehr als ein Sicherheitsgerät. Sie wird zum Werkzeug für bessere Entscheidungen.
Ist kamerabasierte Analyse DSGVO-konform?
Sobald künstliche Intelligenz und Kameras gemeinsam diskutiert werden, spielt Datenschutz zwangsläufig eine zentrale Rolle. Das verstehen wir sehr gut.
Verantwortungsvolle Innovation braucht Vertrauen. Bei PFM sind wir stolz darauf, dass unsere Lösungen nach dem Prinzip „Privacy by Design“ entwickelt werden.
Moderne, DSGVO-konforme Videoanalyse unterscheidet sich deutlich von den Überwachungssystemen, die viele Menschen dabei vor Augen haben.
Die Verarbeitung erfolgt lokal auf spezieller Hardware am Standort des Kunden. Videodaten müssen für die Analyse nicht in eine Cloud übertragen werden. Gesichter und Kennzeichen werden in Echtzeit anonymisiert. Die Plattform übermittelt Metadaten statt Bildern.
In den Dashboards erscheinen Belegungsdaten, Besucherfrequenz, Verweildauer und Bewegungsstatistiken – keine identifizierbaren Videoaufnahmen.
„Die Kamera erkennt eine Bewegung“, sagt l’Amie. „Die Software zählt sie und verwirft das Bild sofort. Was Ihr Gebäude verlässt, ist eine Zahl – kein Gesicht.“
Dieser Privacy-by-Design-Ansatz liefert Organisationen wertvolle betriebliche Erkenntnisse, ohne die Anonymität einzelner Personen aufzugeben. 'Big-Brother' nicht erwünscht: Intelligente Gebäude dürfen keine Überwachungsräume sein.
Warum PFM diesen Weg eingeschlagen hat
Unser Ziel bei PFM war schon immer klar: Wir möchten Organisationen dabei helfen, mit Bewegungsintelligenz das volle Potenzial ihrer Standorte zu entfalten.
Spezialisierte Präzisionssensoren bleiben ein wesentlicher Bestandteil dieser Vision. Kosteneffiziente IoT-Personenzähler spielen ebenfalls weiterhin eine wichtige Rolle. Doch wenn wir Organisationen wirklich dabei unterstützen möchten, ihre Standorte besser zu verstehen, müssen wir auch die Infrastruktur nutzen, die längst vorhanden ist.
Wir verbinden die KI-Videoanalysesoftware mit der Bewegungsintelligenz-Plattform von PFM. So werden vorhandene IP-Kameras zu intelligenten Business-Sensoren.
Organisationen können mit kamerabasierter Personenzählung und Besucherfrequenzanalyse beginnen. Anschließend lassen sich Verweildaueranalysen, Belegungsmessung, Kundenstromanalysen, Heatmaps und weiterführende betriebliche Erkenntnisse ergänzen – mit den Kameras, die bereits installiert sind.
Die Daten werden sicher von der Kamera an PFM's Plattform übertragen, die auf mehr als 40 Jahren Erfahrung in der Umwandlung von Besucherfrequenzdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse basiert.
Unser Leitprinzip ist klar: Wir liefern Daten, die präzise, zuverlässig und konsistent (accurate, reliable, consistent) sind. Dieser ARC-Standard schafft die Grundlage dafür, dass unsere Kunden aktiv mit den über CCTV gewonnenen Daten arbeiten und sie in Business Insights übersetzen können, die bessere operative und strategische Entscheidungen ermöglichen.
PFM Advantage, unsere Intelligence-Plattform, führt diese Erkenntnisse in einer vernetzten Umgebung zusammen. Unterstützt von unseren Datenanalysten, die kontinuierlich mit den Daten unserer Kunden arbeiten und deren Qualität überwachen, hilft die Plattform Unternehmen dabei, im Laufe der Zeit ein umfassenderes und fundierteres Verständnis für die Performance ihrer Standorte aufzubauen.
Dabei geht es ausdrücklich nicht darum, jede vorhandene Lösung durch kamerabasierte Analyse zu ersetzen. Einige Umgebungen werden immer die unerreichte Präzision spezieller Sensoren zur Personenzählung benötigen. In anderen Fällen reichen unkomplizierte IoT-Zähler vollkommen aus.
Unsere Aufgabe besteht nicht darin, eine bestimmte Technologie zu verkaufen.Unsere Aufgabe besteht darin, die Technologie zu empfehlen, mit der jeder Kunde seine konkrete Herausforderung am besten lösen kann. Nach diesem Grundsatz handeln wir.
Jede Kamera kann mehr sein
Technologische Revolutionen wirken im Rückblick oft selbstverständlich.
Heute erscheint es völlig normal, dass ein Smartphone zugleich Kamera, Karte, Geldbörse und Navigationssystem ist. Doch all diese Funktionen entstanden erst, als Software den Wert bereits vorhandener Hardware freisetzte.
Genau dieser Wandel erreicht nun die Millionen von Videoüberwachungskameras in Geschäften, Flughäfen, auf Campusgeländen und in Städten.
Dreißig Jahre lang zeichneten sie auf, was geschehen war. Heute können sie dabei helfen zu entscheiden, was als Nächstes geschieht. Die Investition wurde bereits getätigt. Die Infrastruktur ist vorhanden. Bislang fehlte die Intelligenz, um das Gesehene in Entscheidungen zu verwandeln – und vierzig Jahre Erfahrung darin, Besucherfrequenzdaten in verwertbare Erkenntnisse zu übersetzen.
Michel l’Amie bringt es auf den Punkt:
„Unser Ziel ist es, Standortpotenzial überall zu entfalten. Jede Kamera ist ein Sensor, der nur darauf wartet, aktiviert zu werden.“
Auch Ihre.
Häufig gestellte Fragen
Kann ich vorhandene Videoüberwachungskameras zur Personenzählung nutzen?
Ja. Jede IP-Kamera, die das Standardprotokoll RTSP unterstützt, kann zur Personenzählung eingesetzt werden. Ein Austausch der Kameras ist nicht erforderlich.
Eine einzige KI-Recheneinheit an Ihrem Standort verbindet sich mit den bereits vorhandenen Kameras und erzeugt Daten zur Besucherfrequenz, Belegung, Verweildauer, Besucherdichte sowie Heatmaps.
Wie genau ist KI-gestützte Personenzählung mit Videoüberwachungskameras?
KI-gestützte Personenzählung mit vorhandenen Videoüberwachungskameras erreicht eine Genauigkeit von mehr als 95 %. Das reicht für die große Mehrheit betrieblicher Anwendungsfälle aus.
Ist eine garantierte Genauigkeit von mehr als 99 % unverzichtbar – etwa für Abrechnungsverträge oder verbindliche Service Level Agreements –, bleiben spezielle 3D-Sensoren wie Xovis die richtige Wahl. Genau diese Lösung wird PFM in einem solchen Fall empfehlen.
Beide Technologien ergänzen sich. Sie stehen nicht miteinander im Wettbewerb.
Ist KI-Videoanalyse DSGVO-konform?
Ja. KI-Videoanalyse kann vollständig DSGVO-konform sein, wenn sie nach dem Prinzip „Privacy by Design“ entwickelt wird.
Videodaten werden lokal verarbeitet, in Echtzeit anonymisiert und weder gespeichert noch übertragen. Die gesamte Verarbeitung erfolgt auf Hardware an Ihrem eigenen Standort. Gesichter und Kennzeichen werden während der Analyse verpixelt. Anschließend wird das Bild sofort verworfen.
Was Ihr Gebäude verlässt, ist eine Zahl – kein Gesicht.
Für Ihre Due-Diligence-Prüfung stehen umfassende technische und rechtliche Unterlagen zur Verfügung. Dazu gehört auch die unabhängig auditierte Zertifizierung nach ISO/IEC 27001:2022.
Welche Hardware benötige ich für die Personenzählung mit Videoüberwachung?
Sie benötigen keine neuen Kameras. Eine einzige KI-Recheneinheit verbindet sich mit Ihrer vorhandenen Videoüberwachungsinfrastruktur.
Jede RTSP-kompatible IP-Kamera ist geeignet. Eine übliche Full-HD-Auflösung reicht aus.
Da kein aufwendiges Sensorinstallationsprojekt erforderlich ist, kann eine Organisation mit Hunderten Kameras innerhalb weniger Wochen statt erst nach mehreren Monaten erste Erkenntnisse gewinnen.
Woher weiß ich, ob KI-Videoanalyse mit meinen Kameras funktioniert?
Sie können die Lösung vorab mit Ihrem eigenen Videomaterial testen.
PFM verarbeitet dafür einen kurzen Clip Ihrer Kameras. Zehn Minuten reichen bereits aus. Anschließend zeigen wir Ihnen die Ergebnisse.
Sie sehen die Erkennungsgenauigkeit und die Anonymisierung in Echtzeit unter den tatsächlichen Bedingungen Ihres Standorts – einschließlich der vorhandenen Umgebung und Lichtverhältnisse.
So kennen Sie die Leistungsfähigkeit des Systems, bevor Sie eine Entscheidung treffen.
Seit mehr als dreißig Jahren bauen kommerzielle Organisationen still und leise eines der größten Sensornetzwerke der Geschichte auf. Einzelhändler installierten Kameras, um Inventurdifferenzen zu reduzieren. Einkaufszentren, Flughäfen, Universitäten und Kommunen folgten, um Sicherheit und Schutz zu verbessern.
Heute überwachen Millionen von Videoüberwachungskameras die Orte, an denen Menschen arbeiten, einkaufen, reisen und zusammenkommen. Eine enorme Investition, die für die meisten Organisationen noch immer nur einem einzigen Zweck dient: aufzuzeichnen, was geschehen ist. Genau dafür wurden Sicherheitssysteme entwickelt: Vorfälle erkennen und Alarm auslösen. Wer Besucherfrequenz, Belegung oder Kundenbewegungen messen wollte, musste in separate, speziell dafür entwickelte Sensoren investieren. Herkömmliche Videoüberwachung konnte keine zuverlässigen Betriebsdaten liefern.
Das ändert sich gerade. Fortschritte bei künstlicher Intelligenz, Computer Vision und Edge Computing sorgen dafür, dass vorhandene Kameras heute Aufgaben übernehmen können, für die früher spezielle Sensoren notwendig waren.
Hier kommt PFM ins Spiel: Wir verwandeln Besucherfrequenzdaten in verwertbare Erkenntnisse. So kann dieselbe Infrastruktur, die einen Standort schützt, auch das Kundenerlebnis verbessern, den Personaleinsatz optimieren und Gebäude effizienter steuern.
Die Kamera entwickelt sich vom reinen Aufzeichnungsgerät zum intelligenten Besucher-Sensor. Und das verändert alles. Wir haben mit Michel l’Amie, unserem Chief Product and Technology Officer (CPTO), darüber gesprochen, wie sich aus vorhandener CCTV-Videoüberwachungsinfrastruktur wertvolle Besucherfrequenzdaten gewinnen lassen.
In jedem Gebäude steckt ungenutzte Intelligenz
Über Jahrzehnte verfolgten Organisationen bei der Betriebstechnologie einen einfachen Ansatz: Für jeden neuen Anwendungsfall kam ein weiteres Gerät hinzu.
Dieser Ansatz war nicht falsch. Spezialisierte Sensoren sind in vielen Umgebungen weiterhin die präziseste Lösung – insbesondere dann, wenn vertragliche Berichte oder Abrechnungen von exakten Daten abhängen.
Bei PFM empfehlen wir weiterhin Technologien wie unsere 3d-Sensoren, wenn Kunden eine Genauigkeit von mehr als 99 % benötigen. Denn die richtige Technologie hängt immer von der Aufgabe ab, die Sie lösen möchten.
Geändert hat sich die Annahme, dass jede neue Erkenntnis zusätzliche Hardware erfordert.
Nehmen wir ein modernes Einkaufszentrum. Dort sind möglicherweise bereits 150 Kameras installiert, die Eingänge, Korridore, Gastronomiebereiche, Parkplätze und öffentliche Flächen abdecken. Ein Einzelhändler hat vielleicht Kameras über jedem Eingang, an den Kassen und auf der gesamten Verkaufsfläche. Flughäfen betreiben regelmäßig Hunderte, teilweise Tausende Kameras in ihren Terminals.
Anders betrachtet verfügen diese Organisationen bereits über eines der umfangreichsten Sensornetzwerke, die man sich vorstellen kann.
Nicht die Kameras waren das Problem.
Uns fehlte die Fähigkeit, zuverlässig zu interpretieren, was sie sahen.
„Die meisten unserer Kunden haben bereits Videoüberwachungskameras im Einsatz“, erklärt Michel l’Amie, CPTO bei PFM Intelligence. „Diese Kameras laufen rund um die Uhr, liefern aber keinerlei Business Intelligence. Das Problem ist nicht, dass Kameras fehlen. Das Problem ist, dass vorhandene Kameras noch keine verwertbaren Erkenntnisse liefern. Die Investition wurde längst getätigt. Wir setzen ihr Potenzial frei.“
KI-Videoanalyse hat einen Wendepunkt erreicht
Viele Menschen halten kamerabasierte Personenzählung für eine neue Idee. Das stimmt jedoch nicht.
Die Branche experimentiert seit Jahren mit Videoanalyse. Frühere Technologiegenerationen arbeiteten allerdings mit Verfahren, die unter realen Bedingungen schnell an ihre Grenzen stießen. Wechselnde Lichtverhältnisse, Schatten, Spiegelungen und dicht gedrängte Menschenmengen konnten die Zuverlässigkeit erheblich beeinträchtigen.
Für Organisationen, die belastbare Daten benötigten, blieben spezielle Sensoren zur Personenzählung deshalb die bevorzugte Lösung.
Künstliche Intelligenz hat diese Ausgangslage verändert.
Moderne neuronale Netze vergleichen nicht einfach nur Pixel zwischen einzelnen Videobildern. Sie erkennen Objekte, unterscheiden Menschen von anderen beweglichen Objekten, verstehen räumliche Zusammenhänge und verbessern kontinuierlich ihre Fähigkeit, komplexe Umgebungen zu interpretieren.
Genau dieser Entwicklungssprung unterscheidet heutige KI-Videoanalyse grundlegend von den Systemen, die viele Organisationen noch vor zehn Jahren verworfen haben.
„Früher war es tatsächlich schwierig, aus einer gewöhnlichen Sicherheitskamera zuverlässige Daten zur Personenzählung zu gewinnen“, sagt l’Amie. „Machine-Learning-Modelle, neuronale Netze und KI auf Edge-Geräten haben sich in den vergangenen Jahren rasant weiterentwickelt. Genauigkeit und Zuverlässigkeit der kamerabasierten Objekterkennung bewegen sich heute auf einem völlig anderen Niveau.“
Der Zeitpunkt ist entscheidend.
Kommerzielle Organisationen stehen zunehmend unter Druck, effizienter zu arbeiten, das Kundenerlebnis zu verbessern und datengestützte Entscheidungen zu treffen – ohne dabei die Kosten aus den Augen zu verlieren.
Eine vollständige Videoüberwachungsinfrastruktur durch neue Hardware zu ersetzen, ist nur selten attraktiv.
Die vorhandene Infrastruktur intelligenter zu nutzen, dagegen schon.
Deshalb entwickelt sich KI-Videoanalyse zu einer der spannendsten Innovationen im Markt für Bewegungsintelligenz.
Mehr als Videoanalyse: verstehen, wie Standorte wirklich funktionieren
Die erste Frage vieler Organisationen lautet: Kann KI-Videoanalyse mit vorhandenen Videoüberwachungskameras eine präzise Personenzählung liefern? Die Antwort lautet: Ja. Ein zusätzlicher, speziell entwickelter Sensor zur Personenzählung kann die Genauigkeit bei Bedarf noch weiter erhöhen. Doch wer nur zählt, übersieht die größere Chance.
Eine Zählung zeigt Ihnen, wie viele Menschen Ihren Standort betreten haben. Die Analyse ihres Verhaltens zeigt Ihnen, warum Ihr Standort so funktioniert, wie er funktioniert – und was Sie verändern sollten. Sobald vorhandene Kameras zu intelligenten Sensoren werden, lassen sich Erkenntnisse direkt in Entscheidungen übersetzen.
Videoanalyse im Einzelhandel zeigt, wo Besucher am längsten verweilen und welche Eingänge am stärksten genutzt werden. So platzieren Sie Waren und Kampagnen dort, wo sie tatsächlich gesehen werden.
Warteschlangenanalysen erkennen, wo sich Schlangen bilden. Verantwortliche können rechtzeitig eine weitere Kasse öffnen oder Mitarbeitende neu positionieren, bevor die Kundenzufriedenheit darunter leidet.
Heatmaps und Analysen der Kundenbewegungen zeigen, wie sich Menschen tatsächlich durch ein Geschäft oder Einkaufszentrum bewegen. Das liefert eine belastbare Grundlage, um Layouts neu zu gestalten, Mieter gezielter zu platzieren und Verkaufsflächen auf Basis der Besucherfrequenz statt nach Bauchgefühl zu bewerten.
Die Belegungsmessung wiederum gibt Facility-Teams die Daten an die Hand, um Energiekosten zu senken und Reinigungs- sowie Personaleinsatzpläne an die tatsächliche Gebäudenutzung anzupassen.
Woche für Woche und Saison für Saison entsteht daraus etwas Wertvolleres als ein einzelner Bericht: ein kontinuierliches, datengestütztes Verständnis dafür, wie Ihr Standort funktioniert – und wo er besser funktionieren kann.
Im folgenden Video spricht unser Market Development Director Mark King über die KI-Funktionen von PFM für Videoüberwachung. Die Aufnahme entstand bei unserem Kundenevent auf der Future Stores in London im Juni 2026.
Zusammengenommen verwandeln diese Erkenntnisse die Videoüberwachung von einem passiven Aufzeichnungssystem in eine kontinuierliche Quelle für Business Intelligence.
Einzelhändler erkennen, wie sich Merchandising-Entscheidungen auf das Kundenverhalten auswirken. Einkaufszentren messen die Effekte von Veranstaltungen, Mieterwechseln oder neuen Eingängen. Flughäfen erhalten ein klareres Bild der Passagierströme. Kommunen verstehen besser, wie Fußgänger und Radfahrer öffentliche Räume nutzen.
Die Kamera ist damit mehr als ein Sicherheitsgerät. Sie wird zum Werkzeug für bessere Entscheidungen.
Ist kamerabasierte Analyse DSGVO-konform?
Sobald künstliche Intelligenz und Kameras gemeinsam diskutiert werden, spielt Datenschutz zwangsläufig eine zentrale Rolle. Das verstehen wir sehr gut.
Verantwortungsvolle Innovation braucht Vertrauen. Bei PFM sind wir stolz darauf, dass unsere Lösungen nach dem Prinzip „Privacy by Design“ entwickelt werden.
Moderne, DSGVO-konforme Videoanalyse unterscheidet sich deutlich von den Überwachungssystemen, die viele Menschen dabei vor Augen haben.
Die Verarbeitung erfolgt lokal auf spezieller Hardware am Standort des Kunden. Videodaten müssen für die Analyse nicht in eine Cloud übertragen werden. Gesichter und Kennzeichen werden in Echtzeit anonymisiert. Die Plattform übermittelt Metadaten statt Bildern.
In den Dashboards erscheinen Belegungsdaten, Besucherfrequenz, Verweildauer und Bewegungsstatistiken – keine identifizierbaren Videoaufnahmen.
„Die Kamera erkennt eine Bewegung“, sagt l’Amie. „Die Software zählt sie und verwirft das Bild sofort. Was Ihr Gebäude verlässt, ist eine Zahl – kein Gesicht.“
Dieser Privacy-by-Design-Ansatz liefert Organisationen wertvolle betriebliche Erkenntnisse, ohne die Anonymität einzelner Personen aufzugeben. 'Big-Brother' nicht erwünscht: Intelligente Gebäude dürfen keine Überwachungsräume sein.
Warum PFM diesen Weg eingeschlagen hat
Unser Ziel bei PFM war schon immer klar: Wir möchten Organisationen dabei helfen, mit Bewegungsintelligenz das volle Potenzial ihrer Standorte zu entfalten.
Spezialisierte Präzisionssensoren bleiben ein wesentlicher Bestandteil dieser Vision. Kosteneffiziente IoT-Personenzähler spielen ebenfalls weiterhin eine wichtige Rolle. Doch wenn wir Organisationen wirklich dabei unterstützen möchten, ihre Standorte besser zu verstehen, müssen wir auch die Infrastruktur nutzen, die längst vorhanden ist.
Wir verbinden die KI-Videoanalysesoftware mit der Bewegungsintelligenz-Plattform von PFM. So werden vorhandene IP-Kameras zu intelligenten Business-Sensoren.
Organisationen können mit kamerabasierter Personenzählung und Besucherfrequenzanalyse beginnen. Anschließend lassen sich Verweildaueranalysen, Belegungsmessung, Kundenstromanalysen, Heatmaps und weiterführende betriebliche Erkenntnisse ergänzen – mit den Kameras, die bereits installiert sind.
Die Daten werden sicher von der Kamera an PFM's Plattform übertragen, die auf mehr als 40 Jahren Erfahrung in der Umwandlung von Besucherfrequenzdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse basiert.
Unser Leitprinzip ist klar: Wir liefern Daten, die präzise, zuverlässig und konsistent (accurate, reliable, consistent) sind. Dieser ARC-Standard schafft die Grundlage dafür, dass unsere Kunden aktiv mit den über CCTV gewonnenen Daten arbeiten und sie in Business Insights übersetzen können, die bessere operative und strategische Entscheidungen ermöglichen.
PFM Advantage, unsere Intelligence-Plattform, führt diese Erkenntnisse in einer vernetzten Umgebung zusammen. Unterstützt von unseren Datenanalysten, die kontinuierlich mit den Daten unserer Kunden arbeiten und deren Qualität überwachen, hilft die Plattform Unternehmen dabei, im Laufe der Zeit ein umfassenderes und fundierteres Verständnis für die Performance ihrer Standorte aufzubauen.
Dabei geht es ausdrücklich nicht darum, jede vorhandene Lösung durch kamerabasierte Analyse zu ersetzen. Einige Umgebungen werden immer die unerreichte Präzision spezieller Sensoren zur Personenzählung benötigen. In anderen Fällen reichen unkomplizierte IoT-Zähler vollkommen aus.
Unsere Aufgabe besteht nicht darin, eine bestimmte Technologie zu verkaufen.Unsere Aufgabe besteht darin, die Technologie zu empfehlen, mit der jeder Kunde seine konkrete Herausforderung am besten lösen kann. Nach diesem Grundsatz handeln wir.
Jede Kamera kann mehr sein
Technologische Revolutionen wirken im Rückblick oft selbstverständlich.
Heute erscheint es völlig normal, dass ein Smartphone zugleich Kamera, Karte, Geldbörse und Navigationssystem ist. Doch all diese Funktionen entstanden erst, als Software den Wert bereits vorhandener Hardware freisetzte.
Genau dieser Wandel erreicht nun die Millionen von Videoüberwachungskameras in Geschäften, Flughäfen, auf Campusgeländen und in Städten.
Dreißig Jahre lang zeichneten sie auf, was geschehen war. Heute können sie dabei helfen zu entscheiden, was als Nächstes geschieht. Die Investition wurde bereits getätigt. Die Infrastruktur ist vorhanden. Bislang fehlte die Intelligenz, um das Gesehene in Entscheidungen zu verwandeln – und vierzig Jahre Erfahrung darin, Besucherfrequenzdaten in verwertbare Erkenntnisse zu übersetzen.
Michel l’Amie bringt es auf den Punkt:
„Unser Ziel ist es, Standortpotenzial überall zu entfalten. Jede Kamera ist ein Sensor, der nur darauf wartet, aktiviert zu werden.“
Auch Ihre.
Häufig gestellte Fragen
Kann ich vorhandene Videoüberwachungskameras zur Personenzählung nutzen?
Ja. Jede IP-Kamera, die das Standardprotokoll RTSP unterstützt, kann zur Personenzählung eingesetzt werden. Ein Austausch der Kameras ist nicht erforderlich.
Eine einzige KI-Recheneinheit an Ihrem Standort verbindet sich mit den bereits vorhandenen Kameras und erzeugt Daten zur Besucherfrequenz, Belegung, Verweildauer, Besucherdichte sowie Heatmaps.
Wie genau ist KI-gestützte Personenzählung mit Videoüberwachungskameras?
KI-gestützte Personenzählung mit vorhandenen Videoüberwachungskameras erreicht eine Genauigkeit von mehr als 95 %. Das reicht für die große Mehrheit betrieblicher Anwendungsfälle aus.
Ist eine garantierte Genauigkeit von mehr als 99 % unverzichtbar – etwa für Abrechnungsverträge oder verbindliche Service Level Agreements –, bleiben spezielle 3D-Sensoren wie Xovis die richtige Wahl. Genau diese Lösung wird PFM in einem solchen Fall empfehlen.
Beide Technologien ergänzen sich. Sie stehen nicht miteinander im Wettbewerb.
Ist KI-Videoanalyse DSGVO-konform?
Ja. KI-Videoanalyse kann vollständig DSGVO-konform sein, wenn sie nach dem Prinzip „Privacy by Design“ entwickelt wird.
Videodaten werden lokal verarbeitet, in Echtzeit anonymisiert und weder gespeichert noch übertragen. Die gesamte Verarbeitung erfolgt auf Hardware an Ihrem eigenen Standort. Gesichter und Kennzeichen werden während der Analyse verpixelt. Anschließend wird das Bild sofort verworfen.
Was Ihr Gebäude verlässt, ist eine Zahl – kein Gesicht.
Für Ihre Due-Diligence-Prüfung stehen umfassende technische und rechtliche Unterlagen zur Verfügung. Dazu gehört auch die unabhängig auditierte Zertifizierung nach ISO/IEC 27001:2022.
Welche Hardware benötige ich für die Personenzählung mit Videoüberwachung?
Sie benötigen keine neuen Kameras. Eine einzige KI-Recheneinheit verbindet sich mit Ihrer vorhandenen Videoüberwachungsinfrastruktur.
Jede RTSP-kompatible IP-Kamera ist geeignet. Eine übliche Full-HD-Auflösung reicht aus.
Da kein aufwendiges Sensorinstallationsprojekt erforderlich ist, kann eine Organisation mit Hunderten Kameras innerhalb weniger Wochen statt erst nach mehreren Monaten erste Erkenntnisse gewinnen.
Woher weiß ich, ob KI-Videoanalyse mit meinen Kameras funktioniert?
Sie können die Lösung vorab mit Ihrem eigenen Videomaterial testen.
PFM verarbeitet dafür einen kurzen Clip Ihrer Kameras. Zehn Minuten reichen bereits aus. Anschließend zeigen wir Ihnen die Ergebnisse.
Sie sehen die Erkennungsgenauigkeit und die Anonymisierung in Echtzeit unter den tatsächlichen Bedingungen Ihres Standorts – einschließlich der vorhandenen Umgebung und Lichtverhältnisse.
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