{"id":52835,"date":"2019-11-17T00:00:00","date_gmt":"2019-11-16T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/preimushhestva-oblachnogo-raspoznavaniya-lits"},"modified":"2020-02-18T14:00:38","modified_gmt":"2020-02-18T11:00:38","slug":"preimushhestva-oblachnogo-raspoznavaniya-lits","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/preimushhestva-oblachnogo-raspoznavaniya-lits","title":{"rendered":"Vorteile der Cloud-Gesichtserkennung","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Vorteile der Cloud-Gesichtserkennung\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/cca3a82389e2e5a0c33c065afdc35513.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Die nahe Zukunft<\/i><\/p>\n<p>Es gibt mehrere Methoden, mit denen Gesichtserkennungssysteme arbeiten, aber im Allgemeinen handelt es sich um Technologien, die in der Lage sind, eine Person anhand eines digitalen Bildes oder eines Frames aus einer Videoquelle zu identifizieren.<\/p>\n<p>Viele Smartphone-Besitzer nutzen t\u00e4glich die Gesichtserkennung, jedoch ist die Erkennungsgeschwindigkeit auf mobilen Ger\u00e4ten nicht kritisch, und die Anzahl der Nutzer \u00fcbersteigt selten ein oder zwei Personen. F\u00fcr B\u00fcro- und Au\u00dfensysteme (bei der Massen-erkennung) werden andere Technologien eingesetzt. <\/p>\n<p>K\u00fcrzlich wurde auf Habr \u00fcber <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/news\/t\/474190\/\">eine Nachricht<\/a><\/noindex>: die Moskauer Netzwerk-Caf\u00e9s \u201ePravda Coffee\u201c und OneBucksCoffee diskutiert, die in ihren Einrichtungen einen Gesichtserkennungsdienst testen. <\/p>\n<p>Die Caf\u00e9s nutzen unsere technische L\u00f6sung. Heute werden wir detailliertere Informationen dar\u00fcber bereitstellen. Nat\u00fcrlich haben wir bereits \u00fcber die Technologie gesprochen, aber es gibt etwas Neues \u2014 die L\u00f6sung ist nun wirklich cloud-basiert. Und das \u00e4ndert alles.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Wie funktioniert die Gesichtserkennungstechnologie?<\/h2>\n<p>\nDas Erste, was das System tun muss, ist, im Bild ein Gesicht zu erkennen und mithilfe von Algorithmen sicherzustellen, dass es sich tats\u00e4chlich um ein menschliches Gesicht handelt. <\/p>\n<p>Nach der initialen Erkennung werden verschiedene individuelle Merkmale an festen Punkten bestimmt \u2013 beispielsweise wird der Abstand zwischen den Augen sowie eine Vielzahl anderer Parameter ber\u00fccksichtigt. <\/p>\n<p>Anschlie\u00dfend suchen andere Algorithmen in verschiedenen vordefinierten Datenbanken und geben einen Prozentwert f\u00fcr die \u00c4hnlichkeit mit dem gesuchten Datensatz aus. Wenn der \u00c4hnlichkeitswert ausreichend hoch ist, gilt das Gesicht als erkannt.<\/p>\n<p>Ohne auf Details einzugehen (das Foto zur Analyse muss zun\u00e4chst normalisiert werden, bevor es an das neuronale Netzwerk \u00fcbergeben wird, das einen bestimmten Deskriptor ausliest), besteht die Hauptschwierigkeit der L\u00f6sung derzeit nicht in den Technologien (Algorithmen) selbst, sondern in der Umsetzung.<\/p>\n<p>Erkennungssysteme entwickeln sich in mehreren Richtungen, die je nach Ansatz zur Informationsverarbeitung kategorisiert werden. Manchmal ist es schwierig zu entscheiden, welches System die spezifische Aufgabe am besten erf\u00fcllt. <\/p>\n<h2>Vielfalt der Systeme<\/h2>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Vorteile der Cloud-Gesichtserkennung\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/ae40cad194655e1f24ee9f9cb014f3a9.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nDaten k\u00f6nnen in der Cloud, auf lokalen Servern im Sicherheitsperimeter des Unternehmens oder direkt auf den Kameras verarbeitet werden. <\/p>\n<p>Im letzteren Fall wird die gesamte Analyse von der Kamera selbst durchgef\u00fchrt, und die bereits verarbeiteten Informationen gelangen zum Server. Das Hauptmerkmal des Systems ist die hohe Genauigkeit und die M\u00f6glichkeit, viele Ger\u00e4te an einen einzigen Server anzuschlie\u00dfen.<\/p>\n<p>Trotz scheinbarer Einfachheit und Skalierbarkeit hat diese Technologie auch ihre Nachteile. Einer davon ist der hohe Preis. Dar\u00fcber hinaus gibt es momentan keinen einheitlichen Standard f\u00fcr die Darstellungsform von Informationen, die spezialisierte Kameras an Server \u00fcbertragen. Die Datens\u00e4tze k\u00f6nnen sich erheblich zwischen verschiedenen Anbietern unterscheiden.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Vorteile der Cloud-Gesichtserkennung\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/7e05d83ea7bbb2f8e9a8af5aa89e67e9.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Das \u201eeinfache\u201c Gesichtserkennungssystem von <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.businesswire.com\/news\/home\/20180226005603\/en\/Panasonic-Launch-Face-Recognition-Server-Software-Deep\/?feedref=JjAwJuNHiystnCoBq_hl-Q-tiwWZwkcswR1UZtV7eGe24xL9TZOyQUMS3J72mJlQ7fxFuNFTHSunhvli30RlBNXya2izy9YOgHlBiZQk2LOzmn6JePCpHPCiYGaEx4DL1Rq8pNwkf3AarimpDzQGuQ%3D%3D&amp;utm_campaign=crowdfire&amp;utm_content=crowdfire&amp;utm_medium=social&amp;utm_source=pinterest\">Panasonic <\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n<p>IP-Kamerasysteme mit integrierter Videoanalyse sind serverbasierten L\u00f6sungen unterlegen, haben aber auch bei der Verwendung traditioneller Systeme auf Basis von Rekordern und\/oder lokalen Servern keinen Kostenvorteil. <\/p>\n<h2>Programme und Preise* Gesichtserkennung <\/h2>\n<p>\n<i>*Laut Informationen aus \u00f6ffentlichen Quellen. <br \/>\n<\/i><br \/>\nAngesichts der Komplexit\u00e4t der Algorithmen und der hohen Kosten f\u00fcr Serverhardware von Videoanalyse-Modulen waren Gesichtserkennungssysteme lange Zeit teuer. <\/p>\n<p>Zus\u00e4tzlich beeinflusst der w\u00e4hrend des Betriebs generierte hohe Netzwerkverkehr die Gesamtkosten der L\u00f6sung \u2013 neben den Ausgaben f\u00fcr leistungsstarke Server mussten auch in aktive Netzwerkausr\u00fcstung und \u201edicke\u201c Kommunikationsleitungen investiert werden.<\/p>\n<p>Heute gibt es auf dem russischen Markt mehrere gro\u00dfe Anbieter, die qualitativ hochwertige Algorithmen zur Analyse und Verarbeitung von Videodaten anbieten. Gemein ist ihnen das Interesse an Projekten, die mit Gro\u00dfunternehmen verbunden sind. Diese Fokussierung l\u00e4sst sich einfach erkl\u00e4ren \u2013 die Kosten f\u00fcr die L\u00f6sung \u00fcberschreiten bei weitem die M\u00f6glichkeiten kleiner und mittlerer Unternehmen. <\/p>\n<ul>\n<li>ISS<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDie Software \u201eSecurOS Face\u201c. <\/p>\n<p>Die Kosten f\u00fcr die Lizenz des Gesichtserfassungsmoduls betragen 41.275 Rubel pro Kanal. Die Software wird auf einem Server f\u00fcr Gesichtserkennung oder auf einem Server f\u00fcr deren Detektion installiert. <\/p>\n<p>Die Kosten f\u00fcr die Lizenz des Gesichtserkennungsmoduls f\u00fcr 1.000 Personen in der Datenbank betragen 665.760 Rubel. Es wird auf einem Server f\u00fcr Gesichtserkennung installiert.<\/p>\n<ul>\n<li>Sigur<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEin russischer Entwickler von Hardware und Software f\u00fcr Zugangskontrollsysteme. <\/p>\n<p>Die Lizenzkosten f\u00fcr das Verifizierungsmodul f\u00fcr eine Kamera betragen 50.000 Rubel. <\/p>\n<p>Die Lizenzgeb\u00fchr f\u00fcr das Modul zur Gesichtserkennung f\u00fcr eine Kamera betr\u00e4gt 7.000 Rubel. <\/p>\n<p>Der Preis f\u00fcr die Lizenz zur Datenbank f\u00fcr bis zu 1.000 Gesichter betr\u00e4gt 294.000 Rubel.<\/p>\n<ul>\n<li>ITV<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDie Software \u00abIntellect\u00bb zur Gesichtserkennung mit einer Speicherkapazit\u00e4t von 1.000 Referenzgesichtern kostet 314.000 Rubel. <\/p>\n<p>Der Kern des Systems kostet 20.300 Rubel. Die Verbindung eines Video-Kanals kostet 6.000 Rubel.<\/p>\n<ul>\n<li>Macroscop<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDas Modul zur Gesichtserkennung Macroscop Basic mit einer Datenbankgr\u00f6\u00dfe von bis zu 1.000 Gesichtern kostet 240.000 Rubel. <\/p>\n<p>Die Lizenz f\u00fcr die Nutzung einer IP-Kamera betr\u00e4gt 16.500 Rubel.<\/p>\n<p>Bis vor kurzem wurden L\u00f6sungen von Macroscop nur zur Sicherheit besonders wichtiger Objekte mit gro\u00dfer Besucherzahl wie Stadien, Flugh\u00e4fen und Fabriken eingesetzt. Jetzt bietet das Unternehmen sein Produkt auch f\u00fcr den Einzelhandel an. Der Preis betr\u00e4gt 94.000 Rubel pro Modul (Recorder werden nicht verkauft).<\/p>\n<ul>\n<li>TRASSIR<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDie Software kostet 79.000 Rubel + 32.000 Rubel f\u00fcr den Recorder. Die Hauptkunden des Unternehmens sind gro\u00dfe Firmen (Fabriken, Rohstoffunternehmen, Universit\u00e4ten, Sportkomplexe). Der Fokus des Unternehmens liegt jedoch auf traditioneller Video\u00fcberwachung und nicht auf Gesichtserkennung. Obwohl ihre Video-Recorder auch hervorragend f\u00fcr diese Aufgaben geeignet sind.<\/p>\n<ul>\n<li>FindFace<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDas Unternehmen entwickelt und verkauft ausschlie\u00dflich spezialisierte Software zur Gesichtserkennung. Bei der Auswahl der Serverkonfigurationen zur Speicherung und Verarbeitung von Daten sind Sie selbst verantwortlich.<\/p>\n<ul>\n<li>Ivideon<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEin Cloud-Service f\u00fcr Video\u00fcberwachung und Videoanalyse, der Unternehmen mit einem begrenzten Budget Dienstleistungen anbietet. Der Service <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/ru.ivideon.com\/face-recognition\/\">Ivideon Faces<\/a><\/noindex> funktioniert praktisch mit allen Kameras. Die Kosten f\u00fcr die Anbindung eines Ger\u00e4ts beginnen bei 3.150 Rubel, einschlie\u00dflich der Analyse von bis zu 100 einzigartigen Gesichtern pro Tag und einer grundlegenden Aufnahme im Cloud-Archiv f\u00fcr 5 Tage. <\/p>\n<h2>Hardware-Auswahl f\u00fcr Face Recognition-Systeme <\/h2>\n<p>\nMit einer Full HD-Kamera, die einen Video-Stream mit 10 Gesichtern im Bild verarbeitet, ben\u00f6tigen Sie einen CPU-Kern mit einer Frequenz von 2,8 GHz. Wenn im Bild nur wenige Gesichter (von 1 bis 3) zu sehen sind, kann ein einzelner CPU-Kern problemlos auch zwei Video-Streams verarbeiten.<\/p>\n<p>Aus diesem Beispiel wird deutlich, dass selbst in einem einfachen System eine gewisse Hardware-Reserve notwendig ist. Denn wenn gleichzeitig nicht 10, sondern 15 Personen den Raum betreten, wird bereits ein zweiter Kern mit \u00e4hnlicher Leistung ben\u00f6tigt. <\/p>\n<p>Daher ist es erforderlich, f\u00fcr den Betrieb eines traditionellen Systems unter Ber\u00fccksichtigung von Spitzenlasten doppelte Backup-Kapazit\u00e4ten vorzuhalten.<\/p>\n<p>Um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, wie viel ein traditionelles Gesichtserkennungssystem kostet, nehmen wir als Beispiel einen Verkaufsstand und berechnen die Kosten eines traditionellen und eines Cloud-Gesichtserkennungssystems.<\/p>\n<h2>Kostenberechnung: die Kosten eines traditionellen Gesichtserkennungssystems<\/h2>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Vorteile der Cloud-Gesichtserkennung\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/b5726140f7c784705d0bbf96386e4c6d.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nAngenommen, wir setzen ein Gesichtserkennungssystem in einem Netzwerk von 16 Apotheken ein. Im Durchschnitt besuchen t\u00e4glich 500 Kunden jede Apotheke.<\/p>\n<p>Um Gesichter effektiv zu erkennen, kann an jedem \u00dcberwachungsobjekt eine Drehkamera oder eine Kamera mit motorisiertem Objektiv installiert werden.<\/p>\n<p>Bei der Verwendung eines traditionellen Systems w\u00fcrden die Kosten wie folgt aussehen:<\/p>\n<ol>\n<li>F\u00fcr jede Apotheke wird mindestens ein spezialisierter Video-Recorder ben\u00f6tigt. Der Einzelhandelspreis betr\u00e4gt etwa 400 \u20ac.<\/li>\n<li>Jeder Rekorder ben\u00f6tigt zudem eine spezielle Festplatte (nicht zu verwechseln mit einer herk\u00f6mmlichen HDD f\u00fcr PCs) mit einer Kapazit\u00e4t von mindestens 4 TB, um den Videostream in einer Aufl\u00f6sung von 1920x1080 bei hoher Bewegungsintensit\u00e4t aufzuzeichnen. Der durchschnittliche Einzelhandelspreis liegt bei 10.000 Rubel.<\/li>\n<li>Im Budget sollte auch die Kosten f\u00fcr die Wartungsarbeiten des \u00dcberwachungssystems eingeplant werden (zum Beispiel die Anfahrt eines Technikers zur Fehlerbehebung, Softwareaktualisierung oder Festplattentausch). Die Kosten f\u00fcr solche Arbeiten betragen 12.000 Rubel\/Jahr (Vierteljahresbesuch) f\u00fcr jedes Objekt (gem\u00e4\u00df der Preisliste eines Installationsteams).<\/li>\n<li>Die Mindestkosten f\u00fcr eine voll funktionsf\u00e4hige Software zur Gesichts- erkennung liegen im Durchschnitt bei 120.000 Rubel pro Kamera (unbegrenzte Lizenzdauer).<\/li>\n<li>Laut dem Unternehmen Backblaze m\u00fcssen etwa 50 % aller Festplatten nach 6 Jahren Nutzung ersetzt werden. Somit fallen nach 5 Jahren ununterbrochener Nutzung etwa 8 Festplatten aus, und wenn in einem solchen System keine Redundanz vorgesehen ist, sollten im Durchschnitt zus\u00e4tzliche Kosten von 1,6 Festplatten pro Jahr eingeplant werden, was 16.000 Rubel\/Jahr entspricht.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\n<b>Die Investitionskosten (ohne die Kosten f\u00fcr Kameras) betragen 2.928.000 Rubel\/Jahr.<\/b><\/p>\n<h2>Kosten f\u00fcr das Cloud-System<\/h2>\n<p>\nIm Falle des Cloud-Systems betr\u00e4gt der Tarif f\u00fcr die Video\u00fcberwachung mit der Erkennung von 500 Gesichtern pro Tag <b>4.750 Rubel\/Monat (57.000 Rubel\/Jahr) pro Kamera oder 912.000 Rubel\/Jahr f\u00fcr 16 Kameras<\/b>.<\/p>\n<p>Es sei daran erinnert, dass der Netzwerkbesitzer kein zus\u00e4tzliches \u201eHardware\u201c anschaffen muss. Wartungskosten sind ebenfalls nicht erforderlich, da alle Cloud-Server vom Cloud-Dienstanbieter im Rechenzentrum gewartet werden.<\/p>\n<p>Es ergibt sich eine Einsparung von \u00fcber dem Dreifachen im ersten Jahr der Systemnutzung.<\/p>\n<h2>Zwischenergebnis und zus\u00e4tzliche Vorteile<\/h2>\n<p>\nIn den obigen Berechnungen gibt es einen wichtigen Punkt: Nach 3 Jahren Betrieb wird das traditionelle System hinsichtlich der Gesamtkosten g\u00fcnstiger als die Cloud-Gesichtserkennung sein. Hier sollten zwei Faktoren ber\u00fccksichtigt werden.<\/p>\n<p><b>Erstens<\/b>, die Ausr\u00fcstung, die der Netzwerkbesitzer kauft, wird nach 3 Jahren Nutzung veraltet sein. Aber sicher werden neue, fortschrittlichere Technologien und Algorithmen zur Gesichtserkennung entstehen, die auf leistungsf\u00e4higerer Hardware basieren. Und nach 3 Jahren wird es h\u00f6chstwahrscheinlich erforderlich sein, die Ausr\u00fcstung an den Standorten vollst\u00e4ndig zu ersetzen.<\/p>\n<p>Mit einem Cloud-System ist das nicht notwendig \u2013 der Service verbessert sich st\u00e4ndig durch die Entwicklung von Algorithmen und das Wachstum der Rechenleistung der Rechenzentren. Die Unterst\u00fctzung von Sicherheitsstandards ist ebenfalls nicht an die Hardware gebunden. <\/p>\n<p><b>, versucht der MLFQ<\/b>, die Einsparungen in den ersten Jahren erm\u00f6glichen es, dieses Geld mehrfach zu reinvestieren, wodurch zus\u00e4tzliches Einkommen f\u00fcr das Unternehmen generiert wird.<\/p>\n<h2>Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft der Cloud-Gesichtserkennung<br \/>\n<\/h2>\n<p>\nDie Evolution von Erkennungssystemen hat sich in den letzten Jahren beschleunigt. Noch vor kurzer Zeit verglich ein gew\u00f6hnlicher Mitarbeiter der Sicherheitsabteilung mit Hilfe eines Computers einfach die von der Software erfassten Gesichter mit Datenbanken und notierte, wer all diese Personen waren.<\/p>\n<p>Au\u00dferdem arbeiteten die Systeme \u00fcber lokale Server. Daher war es notwendig, einen dedizierten PC oder einen speziellen Video-Recorder zu installieren, um den Dienst nutzen zu k\u00f6nnen. Das bedeutet zus\u00e4tzliche Kosten f\u00fcr die Hardware und Betriebskosten.<\/p>\n<p>Cloud-gest\u00fctzte Gesichtserkennung erfordert keine Anschaffung oder Einrichtung weiterer Hardware au\u00dfer den Kameras und funktioniert mit den bereits installierten Ger\u00e4ten vor Ort.<\/p>\n<p>Es ist nicht notwendig, ein Team von Spezialisten zur Wartung der Hardware zu besch\u00e4ftigen. Probleme mit dem technischen Zustand der Ger\u00e4te werden vom Serviceanbieter selbst gel\u00f6st, und das in der Regel effizienter als von nicht spezialisierten Unternehmen. <\/p>\n<p>Cloud-gest\u00fctzte Gesichtserkennung verwandelt ein unhandliches und anf\u00e4lliges System lokaler Analyse-Server in eine flexible und ausfallsichere Cloud-Infrastruktur. In der Praxis bedeutet das, dass das Erkennungssystem nicht mehr von den Kapazit\u00e4ten eines bestimmten Servers abh\u00e4ngt, der in den B\u00fcror\u00e4umen des Kunden gekauft und installiert wurde, noch von der IT-Infrastruktur, die dieser Kunde hat. Es ist nicht n\u00f6tig, neue Hardware zu erwerben und lange Abstimmungen mit dem Anbieter bez\u00fcglich der Konfiguration und Skalierbarkeit vorzunehmen.<\/p>\n<p>Die Cloud verteilt automatisch die Last auf die gesamte verf\u00fcgbare Infrastruktur mit leistungsstarken Servern. Der Kunde muss keine selten genutzten Ressourcen f\u00fcr unerwartete Lastspitzen (z.B. Feiertage, Wochenenden) bereithalten. Detaillierte Informationen zu den M\u00f6glichkeiten des Systems erhalten Sie, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"mailto:videoanalytics@ivideon.com\">indem Sie sich beraten lassen<\/a><\/noindex> bei uns. <\/p>\n<p>Aktuell sorgen \u201eTruth Coffee\u201c und OneBucksCoffee f\u00fcr viel Diskussion, doch bald wird kaum ein Unternehmen im station\u00e4ren Gesch\u00e4ft ohne Videoanalytik auskommen. Die Akteure des Verbrauchermarktes haben ein dringendes Bed\u00fcrfnis, ihre Kunden pers\u00f6nlich zu erkennen: Dienstleistungen und Angebote zu personalisieren, die Stimmung der G\u00e4ste zu analysieren, Kosten zu senken und Kunden zur\u00fcckzugewinnen, anstatt nur technologische L\u00f6sungen f\u00fcr die Berichterstattung zu kaufen.<br \/>\n<br \/>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ivideon\/blog\/475888\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0411\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435 \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b 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Im Wesentlichen handelt es sich um eine Technologie, die in der Lage ist, eine Person anhand eines digitalen Bildes oder eines Frames aus einer Videoquelle zu identifizieren. Viele Smartphone-Besitzer nutzen t\u00e4glich die Gesichtserkennung; jedoch ist die Geschwindigkeit der Erkennung auf mobilen Ger\u00e4ten nicht kritisch, und die Anzahl der Benutzer liegt selten \u00fcber ein oder zwei Personen. 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