Media Layer
MediaMTX bündelt RTSP- und RTMP-Streams und stellt sie der Analysepipeline stabil bereit.
Pilotprojekt
Automatisierte Bildanalyse für schnelle Wasserrettung.
RescueVision AI erkennt gekenterte Segelboote in Livestreams, dokumentiert Ereignisse automatisch und stellt sie in einer Webanwendung mit Karte, Belegen und Rollenmodell bereit.
LiveanalyseRTSP/RTMP Streams
YOLOgekenterte Segelboote
WebappDesktop und mobil
Projektziel
Eine modulare Plattform für kamerabasierte Einsatzunterstützung.
Die erste Ausbaustufe konzentriert sich auf die Echtzeiterkennung gekenterter Segelboote. Mehrere Kameraquellen werden zentral verarbeitet, per KI ausgewertet und als nachvollziehbare Ereignisse mit Screenshot, Zeitstempel, Standortbezug und Status dokumentiert.
3Pilotstationen
24/7Streamprüfung
0externe Cloud-Dienste
WebappDesktop und mobil
Funktionen der ersten Ausbaustufe
- Verarbeitung mehrerer RTSP- und RTMP-Livestreams
- Echtzeit-KI-Auswertung mit YOLO und GPU-Beschleunigung
- Automatische Ereigniserkennung für gekenterte Segelboote
- Speicherung von Ereignissen, Screenshots und Statusverlauf
- Kartendarstellung mit geschätzter Ereignisposition
- Benutzer-, Rollen- und Rechteverwaltung
- Trainingsmodul zur Verbesserung der KI-Modelle
- Progressive Webapp für Einsatzleitung und Auswertung
Architektur
Zentral betrieben, containerisiert und erweiterbar.
Alle Kamerastandorte werden per WireGuard-VPN angebunden. Die Kameras bleiben nicht öffentlich erreichbar; die Verarbeitung erfolgt zentral auf einem Linux-Server mit Docker, Datenbank, Stream-Gateway, Backend, Frontend und GPU-Inferenz.
AI Pipeline
YOLO-Modelle erkennen gekenterte Segelboote in Echtzeit und schreiben Treffer mit Belegbild.
Datenhaltung
PostgreSQL/PostGIS speichert Ereignisse, Geodaten, Kameras, Rollen und Trainingsdaten.
Webanwendung
FastAPI liefert die API, React/Next.js stellt Karte, Ereignisliste und Webapp-Oberfläche bereit.
Serverbasis für den Pilotbetrieb
Für die Pilotphase ist ein zentraler Linux-Server mit Docker, ausreichend Arbeitsspeicher, schneller SSD und NVIDIA-GPU vorgesehen. Die GPU übernimmt die KI-Inferenz und bietet Reserven für spätere Trainingsaufgaben.
Die konkrete Hardware wird nach Anzahl der Kameras, Bildrate und Trainingsumfang dimensioniert.
Die Plattform bleibt modular: Streamverarbeitung, Backend, Datenbank, KI-Auswertung und Webapp können getrennt betrieben und später erweitert werden.
Pilotphase
Validierung an drei Berliner Wasserrettungsstationen.
Die Pilotphase prüft Erkennungsqualität, Kamerapositionen, VPN-Anbindung und den Gesamtbetrieb unter realen Bedingungen auf der Unterhavel.
214 - SchildhornWasserrettungsstation Schildhorn, Straße am Schildhorn 7
215 - KuhhornWasserrettungsstation Kuhhorn, Havelchaussee 83
219 - RadfahrerwieseWasserrettungsstation Radfahrerwiese, Havelchaussee 25
Pilotkarte
Stationen direkt in Google Maps.
Wähle eine Station aus. Google Maps zeigt den offiziellen Standort anschließend mit dem nativen Kartenpunkt an.
Station 214
214 - Schildhorn
Wasserrettungsstation Schildhorn an der Straße am Schildhorn. Nördlicher Pilotpunkt für die Beobachtung der Unterhavel im Bereich Schildhorn und angrenzender Fahrwasserabschnitte.
In Google Maps öffnenSelfhosted und datenschutzfreundlich
Kameras werden über GL.iNet-Router und WireGuard angebunden. Es gibt keine öffentlich erreichbaren Kameras und keine Abhängigkeit von externer Cloud-Verarbeitung.
WireGuard VPNVerschlüsselte KommunikationZentrale VerarbeitungRollenbasierter Zugriff
Zukunftsperspektive
Vorbereitet für weitere Sensorik und Einsatzlagen.
WärmebildkamerasDJI-DrohnenintegrationSonaranalyseMulti-Kamera-AuswertungAutomatische EinsatzunterstützungErweiterte Lagebilder
Verantwortung
Projektteam und Kooperation
Projektleiter ist Jannick Roitsch. Weitere Projektverantwortliche sind Canpolat Inanc und Sven Neumann. Das Projekt erfolgt in Kooperation mit dem DLRG Landesverband Berlin e.V.
Jannick Roitsch - ProjektleiterCanpolat InancSven Neumann
Impressum
Angaben gemäß § 5 TMG
RescueVision AI
Projektleitung: Jannick Roitsch
Projektverantwortliche: Canpolat Inanc, Sven Neumann, Jannick Roitsch
Projekt in Kooperation mit dem DLRG Landesverband Berlin e.V.
Kontakt: Bitte über die bekannten Projektkontakte der Verantwortlichen.
Hinweis
Diese Website stellt ein Pilotprojekt zur technischen Einsatzunterstützung vor. Sie ist kein offizielles Notfallmeldesystem. In Notfällen gilt der Notruf 112.
Bildnachweise
Hero-Bild: KI-generiert. Weitere Bildmotive: Unsplash, frei nutzbar unter Unsplash License.
Kontakt
Fragen zum Projekt oder du willst das Projekt unterstützen?
Schreibe dem Projektteam eine Nachricht. Die Anfrage wird an Jannick Roitsch weitergeleitet.