{"id":10358,"date":"2026-09-06T12:30:00","date_gmt":"2026-09-06T10:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/?p=10358"},"modified":"2026-09-04T23:51:27","modified_gmt":"2026-09-04T21:51:27","slug":"inferenzbudget-kameras-mal-bildrate-gegen-eine-tpu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/de\/cctv-de\/inferenzbudget-kameras-mal-bildrate-gegen-eine-tpu\/","title":{"rendered":"Frigate und Coral TPU: Wie viele Kameras ein Beschleuniger schafft"},"content":{"rendered":"

Vor jeder Frigate-Installation steht die Frage, wie viele Kameras eine Coral tr\u00e4gt, und die Antwort ist immer eine Spanne – weil die Frage in dieser Form falsch gestellt ist. Eine TPU verarbeitet keine Kameras. Sie verarbeitet Inferenzen, und daf\u00fcr hat sie genau tausend Millisekunden je Sekunde.<\/p>\n

Alles \u00dcbrige folgt daraus: wie viele Erkennungen je Sekunde die Anlage erzeugt, wie lange eine davon auf dem gew\u00e4hlten Beschleuniger dauert und wie viel von der Sekunde \u00fcbrig bleibt, wenn mehrere Kameras gleichzeitig etwas zu tun haben. Drei Zahlen, eine Multiplikation.<\/p>\n

\n\"Drei
Eine Sekunde TPU-Zeit. Der dritte Balken ist nicht langsamer – dort wird die H\u00e4lfte der Bilder eingereiht und dann weggeworfen.<\/figcaption><\/figure>\n

Was eine Erkennung wirklich kostet<\/h2>\n

Frigate schickt nicht jedes Bild an den Detektor. Zuerst sucht ein billiger CPU-Durchlauf nach Bewegung und schneidet die Fl\u00e4chen heraus, in denen sich etwas ge\u00e4ndert hat; nur diese Bereiche gehen an die TPU, jeder als eigene Inferenz. Eine ruhige Szene kostet deshalb gar nichts, und eine Szene mit zwei getrennten bewegten Fl\u00e4chen kostet zwei Inferenzen je Bild statt einer.<\/p>\n

Genau diese Feinheit macht aus Kamerazahlen eine Sch\u00e4tzerei. Die Last ist nicht Kameras mal Bildrate, sondern Kameras mal Bildrate mal Anzahl der Bewegungsbereiche – und der letzte Faktor ist eine Eigenschaft des Blickfelds, nicht der Hardware. Eine Kamera auf eine Hecke im Wind erzeugt den ganzen Tag Bereiche, eine auf ein geschlossenes Tor stundenlang keinen einzigen.<\/p>\n

Die Rechnung in einer Zeile<\/h2>\n
Inferenzen\/s = Kameras × Erkennungsbildrate × Bereiche je Bild\nBelegung     = Inferenzen\/s × Inferenzzeit\nReserve      = 1000 ms\/s − Belegung\n\n8 Kameras × 5 B\/s × 1,5 Bereiche = 60 Inferenzen\/s\n60\/s × 8 ms                       = 480 ms\/s   →  48 % einer Coral<\/code><\/pre>\n
Der Faktor 1,5 Bereiche je Bild ist ein brauchbarer Arbeitswert f\u00fcr gemischte Au\u00dfenansichten; eine belebte Stra\u00dfe braucht zwei bis drei, ein stiller Flur kaum einen. Diesen Wert zu messen statt anzunehmen lohnt sich, weil er der einzige in der Zeile ist, der auf keinem Datenblatt steht.<\/p>\n
Warum der Mittelwert die falsche Zahl ist<\/h2>\n
Eine Auslegung auf den Mittelwert ergibt eine Anlage, die monatelang gl\u00e4nzend l\u00e4uft. Der Mittelwert ist niedrig, weil die meisten Kameras die meiste Zeit nichts sehen, Ein darauf gebautes Budget hat keine Reserve f\u00fcr den Nachmittag, an dem eine Lieferung kommt, der Hund im Garten ist und der Wind auffrischt – drei Kameras besch\u00e4ftigt in derselben Sekunde, und zwar in der wichtigsten.<\/p>\n
Der brauchbare Auslegungsfall ist der gleichzeitige: alle Kameras, die plausibel zusammen etwas zu tun haben k\u00f6nnen, gleichzeitig besch\u00e4ftigt, bei der eingestellten Bildrate. Passt dieser Fall in eine Sekunde TPU-Zeit, hat die Anlage keine schlechten Nachmittage. Passt er nicht, ist der Fehler im Protokoll unsichtbar und im fehlenden Ausschnitt offensichtlich.<\/p>\n
Was welcher Detektor liefert<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Detektor<\/th>\nInferenzzeit<\/th>\nInferenzen\/s<\/th>\nKameras bei 5 B\/s<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Coral M.2 \/ PCIe<\/td>\n~7 ms<\/td>\n143<\/td>\n19<\/td>\n<\/tr>\n
Coral USB am USB-3.0-Anschluss<\/td>\n~8 ms<\/td>\n125<\/td>\n16<\/td>\n<\/tr>\n
Coral USB am USB-2.0-Anschluss<\/td>\n~22 ms<\/td>\n45<\/td>\n6<\/td>\n<\/tr>\n
OpenVINO auf einer Intel-iGPU<\/td>\n~15 ms<\/td>\n66<\/td>\n8<\/td>\n<\/tr>\n
Nur CPU, vier Kerne<\/td>\n~90 ms<\/td>\n11<\/td>\n1<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
Die dritte Zeile ist die h\u00e4ufigste selbst zugef\u00fcgte Wunde: derselbe Stick, dasselbe Modell, derselbe Code, nur in einer schwarzen statt einer blauen Buchse – und ein Drittel der Geschwindigkeit. Die letzte Zeile erkl\u00e4rt, warum der CPU-Detektor eher ein Machbarkeitsnachweis als eine M\u00f6glichkeit ist: Eine Kamera ist keine Anlage.<\/p>\n
Zwei Beschleuniger verdoppeln die Obergrenze ungef\u00e4hr, weil Frigate die Arbeit dem gerade freien Detektor gibt. Was sie nicht halbieren, steht im n\u00e4chsten Abschnitt.<\/p>\n
Der Engpass ist meist nicht die TPU<\/h2>\n
Bevor ein Bild beim Detektor ankommt, muss es dekodiert werden, und Dekodieren ist reine CPU-Arbeit, an die kein Beschleuniger dieses Budgets r\u00fchrt. Einen 1280×720-Nebenstrom bei 5 B\/s zu dekodieren, ist Kleingeld. Einen 4K-Hauptstrom bei 20 B\/s zu dekodieren, kostet rund einen Kern je Kamera – weshalb eine Anlage mit acht Kameras eine Maschine flachlegen kann, w\u00e4hrend die TPU bei elf Prozent steht.<\/p>\n
Die Anordnung, die das vermeidet, ist die \u00fcbliche und verdient es, ausgesprochen zu werden: Die Erkennung l\u00e4uft auf dem Nebenstrom, in der Aufl\u00f6sung, die die Kamera ohnehin liefert, mit f\u00fcnf Bildern je Sekunde. Die Aufzeichnung l\u00e4uft auf dem Hauptstrom und wird kopiert, nicht neu kodiert – die volle Aufl\u00f6sung landet auf der Platte, ohne dass daf\u00fcr ein einziges Bild dekodiert wird. Der Detektor sieht nie 4K und muss es auch nie: Eine Person wird aus ein paar hundert Pixeln Umriss gefunden, und der Ausschnitt, den sp\u00e4ter jemand ansieht, ist der unangetastete Hauptstrom.<\/p>\n
Woran sich S\u00e4ttigung ank\u00fcndigt<\/h2>\n
Frigate meldet zwei Zahlen, die die Frage entscheiden. Die Inferenzgeschwindigkeit ist die Millisekundenzahl je Erkennung; steigt sie \u00fcber den Wert aus der Tabelle, drosselt der Beschleuniger – eine Coral am USB, warm genug zum Langsamerwerden, ist im geschlossenen Schrank ein vertrauter Anblick. Die Erkennungsbildrate ist die tats\u00e4chlich erreichte Rate; liegt sie unter der eingestellten, werden Bilder eingereiht und verworfen.<\/p>\n
Von au\u00dfen zeigen sich beide St\u00f6rungen gleich, und zwar auf die denkbar unfreundlichste Art: Die Aufzeichnung ist da, der Zeitstrahl ist l\u00fcckenlos, und am Ereignis h\u00e4ngt einfach kein Objekt. Nichts ist laut ausgefallen. Das Budget war vier Sekunden lang \u00fcberzogen, und es waren die vier Sekunden, auf die es ankam.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Eine Coral hat 1000 Millisekunden je Sekunde und gibt rund acht davon je Erkennung aus. Alles Weitere – Kamerazahl, Erkennungsbildrate, Bewegungsbereiche – ist eine Rechnung, die in eine Zeile passt.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":15153,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[100],"tags":[92451,92208],"class_list":["post-10358","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-cctv-de","tag-monitoring-cctv-pl-de","tag-raspberry-pi-de"],"yoast_head":"\nFrigate und Coral TPU: Wie viele Kameras ein Beschleuniger schafft - Lukas Wojcik - Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Wie viele Kameras eine Coral-TPU tr\u00e4gt: Inferenzen je Sekunde, Inferenzzeit und warum meist die dekodierende CPU eher am Ende ist als der Beschleuniger.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/de\/cctv-de\/inferenzbudget-kameras-mal-bildrate-gegen-eine-tpu\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Frigate und Coral TPU: Wie viele Kameras ein Beschleuniger schafft - 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