Engineering · Herdenschutz AI Beta

Edge AI Herdenschutz, nah an der Realität

Das Ziel ist eine einfache und robuste Erkennung direkt vor Ort. Eine Edge Einheit erkennt Wolf, Hund und Schaf in Echtzeit und kann definierte Schutzmassnahmen auslösen. Der Ansatz ist bewusst pragmatisch, mit klaren Grenzen und transparenter Weiterentwicklung. Entwickelt aus Eisten im Wallis für reale Einsätze in alpinen Gebieten.

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Ergänzung mit LoRaWAN: Sensorik für Zustand, Zonen und Ereignisse, auch bei wenig Infrastruktur. Fokus auf Offline Fähigkeit, lokale Verarbeitung und nachvollziehbare Auswertung.
Wichtig zu wissen
  • Aktiv in Weiterentwicklung, Beta
  • Edge Verarbeitung, keine Cloud Pflicht
  • LoRaWAN für Sensorik und Trigger
  • Klare Grenzen und transparente Kommunikation
Überblick · Komponenten

Bausteine des Systems

Modular aufgebaut, damit das System unter rauen Bedingungen realistisch und betreibbar bleibt.

Edge AI Erkennung

Core

Erkennung direkt am Gerät, mit geringer Latenz und ohne permanente Internetverbindung.

Fokus

  • Klassen: Wolf, Hund, Schaf
  • Konfigurierbare Zonen und Zeiten
  • Ereignisspeicherung für spätere Auswertung

LoRaWAN Sensorik und Trigger

Empfohlen

Sensorik für Zustände und Ereignisse, auch über grosse Flächen und mit geringem Energiebedarf.

Beispiele

  • Tür, Zaun, Bewegung oder Zonen Meldungen
  • Status Updates von entfernten Punkten
  • Trigger für definierte Aktionen, falls gewünscht

Schutzfunktionen und Automatisierung

Aktion

Automatisierte Reaktionen sind optional und werden bewusst zurückhaltend und regelbasiert umgesetzt.

Optionen

  • Eskalation per Meldung an definierte Kontakte
  • Auslösen von Abschreckung nach Regeln
  • Logik mit Sperrzeiten, damit das System nicht überreagiert

Beta Betrieb, Daten und Transparenz

Beta

Beta bedeutet: aktiv verbessern, messen und nachschärfen. Ihr bekommt klare Informationen dazu, was zuverlässig läuft, was noch in Entwicklung ist und welche Grenzen das System aktuell hat.

Was wir liefern

  • Definition von Szenarien, die getestet werden sollen
  • Auswertung von Ereignissen und Fehlalarmen
  • Iterative Updates in abgestimmten Schritten
Ziel ist ein realistisches System, das in alpinen Bedingungen funktioniert, nicht nur ein Demo Projekt.

Hinweis: Das System ist in aktiver Weiterentwicklung. Wir versprechen keine Wunder, sondern liefern messbare Fortschritte und klare Transparenz.

Wenn ihr mit uns testet, definieren wir gemeinsam Ziele, Grenzen und Verantwortlichkeiten.

Beispiele · Use Cases

Wo Herdenschutz AI helfen kann

Typische Situationen, in denen ein Edge Ansatz sinnvoll ist.

Ruhige Überwachung ohne Dauer Internet

Wenn ein Standort nicht immer online ist oder Energie knapp bleibt.

  • Edge Verarbeitung
  • Lokale Speicherung
  • Gezielte Übertragung nur bei Bedarf

Grosse Flächen mit Sensorpunkten

Wenn über weite Bereiche Status und Ereignisse erfasst werden sollen.

  • LoRaWAN Reichweite
  • Niedriger Energiebedarf
  • Modular erweiterbar

Gezielte Reaktion statt Dauer Alarm

Wenn zuerst geprüft und dann sinnvoll reagiert werden soll.

  • Regelbasierte Eskalation
  • Optionale Schutzfunktionen
  • Transparente Auswertung
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