Deine Kamera sieht längst, ob das Garagentor offen steht – Home Assistant weiß davon nur nichts. Genau diese Lücke will VisionState schließen: Das Open-Source-Projekt macht aus Kamerabildern ganz normale Sensoren, komplett lokal und ohne Grafikkarte. Auf GitHub sammelt es gerade fleißig Sterne, also haben wir uns die Sache genauer angeschaut.

Drei Arten von Sensoren
- Zustände: Garagentor offen, zu oder halb offen, Gartentor geschlossen, Licht im Schuppen an. Du klickst ein paar Beispielbilder pro Zustand an, ein kleines Modell lernt daraus laut Entwickler in rund einer Sekunde.
- Objekte und Personen: 80 Objektklassen (Person, Auto, Katze …) ohne Training. Dazu optional Gesichtserkennung („Emma ist zu Hause“) und das eigene Auto, das sich von fremden Autos unterscheiden lässt. Die Gesichtserkennung ist ab Werk aus und wird pro Kamera eingeschaltet.
- Zählerstände: Rahmen um die Ziffern ziehen, fertig. Gelesen werden die Zahlenrollen von Wasser- und Gaszählern und LCD-/LED-Anzeigen von Stromzählern. Werte, die rückwärts laufen oder unplausibel springen, verwirft VisionState, der Rest landet im Energie-Dashboard.
Technisch steckt ein Mix aus vortrainierten Modellen dahinter (DINOv2, D-FINE, PaddleOCR, für Gesichter YuNet und SFace), die per ONNX auf der CPU laufen: Intel, AMD oder Raspberry Pi 4/5. Keine Cloud, kein Abo, keine Telemetrie. Die Sensoren kommen per MQTT Discovery als ganz normale Geräte in Home Assistant an und lassen sich in Automationen nutzen wie jeder Türkontakt. Prüfen muss VisionState nicht im Dauerlauf: Es kann bei Bewegung, einem Türkontakt oder einer Bildänderung nachschauen.
Konkurrenz für AI-on-the-edge?

Beim Zählerablesen ist der Platzhirsch klar: AI-on-the-edge, bei dem die Auswertung direkt auf der ESP32-CAM läuft. VisionState geht den umgekehrten Weg: Die ESP32-CAM (per ESPHome) oder jede andere Kamera liefert nur das Bild, gerechnet wird auf deinem Home-Assistant-Server. Das ist bequemer einzurichten, braucht aber etwas CPU auf dem Server. Wer das Thema Zähler grundsätzlich angehen will, findet im Megabeitrag zu Strom, Wasser und Gas alle Wege im Überblick, und in der Community läuft ein Thread zum Wasserzähler smart machen.
Bei Objekten und Personen kommt einem natürlich Frigate in den Sinn. VisionState will aber kein Videorekorder sein, sondern ganz gezielt Sensoren liefern. Es nimmt jede camera.*-Entität, also auch Reolink- oder Frigate-Kameras, oder eine RTSP-/Snapshot-URL. Mehr zu Kameras in Home Assistant steht im Kamera-Guide, und wer das Garagentor auch schalten statt nur beobachten will, schaut in den Beitrag zu smarten Garagentoröffnern.
Installation und Einordnung
VisionState ist eine Home-Assistant-App (früher Add-on), braucht also Home Assistant OS oder Supervised ab 2025.10, dazu den Mosquitto-Broker und die MQTT-Integration. Bei einer reinen Docker-Installation ohne Supervisor ist Schluss. Installiert wird über das App-Repository https://github.com/oleost/VisionState unter Einstellungen → Apps → App Store → Repositories. Unterstützt werden amd64 und aarch64.
Ausprobiert haben wir es nicht, deshalb die ehrliche Einordnung nach Papierlage: Das Repo gibt es erst seit dem 28. September 2026, aktuell stabil ist Version 0.10.1, neue Funktionen kommen zuerst in einer separaten Beta-App. Fast 100 Releases in vier Wochen zeigen: Hier wird sehr aktiv gebaut, aber eben auch noch kräftig umgebaut. Rund 155 Sterne und erste positive Erfahrungsberichte im Home-Assistant-Forum sind ein guter Start. Lizenz ist Apache 2.0. Wer gern früh dabei ist und eine Kamera am Garagentor oder am Zähler hat, kann loslegen. Wer es stabil braucht, wartet noch ein paar Versionen. Projekt und Doku: github.com/oleost/VisionState.
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