Smarte Katzentränke: Kamera erkennt die Katze, Home Assistant öffnet den Wasserhahn

Susi (BKH) und Loki (Maine Coon) trinken nicht aus dem Napf. Punkt. Was sie wollen, ist frisches, fließendes Wasser aus dem Wasserhahn am Waschbecken im Bad. Trinkbrunnen? Wird ignoriert. Also habe ich jahrelang den Hahn ein kleines Stück aufgedreht, damit ein dünner Strahl für sie läuft. Das eigentliche Problem war nicht die Katzen — das war ich. Ich habe ständig vergessen, den Hahn wieder zuzudrehen. Mehr als einmal lief das Wasser die ganze Nacht durch. Oder den kompletten Arbeitstag, während ich in der Schicht war. Bei den Wasserpreisen läppert sich das, und nötig ist es auch nicht. Klar war: Die Katzen ändern sich nicht. Also muss die Technik das Vergessen übernehmen.

Der naheliegende Weg: ein PIR-Bewegungsmelder überm Waschbecken plus ein smartes Ventil in der Wasserleitung. Katze kommt, Bewegung erkannt, Wasser an. Katze geht, Wasser aus. Hat auch funktioniert. Nur: Ein PIR-Sensor unterscheidet nicht zwischen Katze und Mensch. Jedes Mal, wenn ich morgens verschlafen ins Bad kam, ging der Hahn auf. Zähneputzen mit Automatik-Wasserstrahl daneben nervt schneller, als man denkt. Was ich brauchte, war keine Bewegungserkennung, sondern eine Antwort auf die Frage: Ist das da im Waschbecken eine Katze — oder ich?

Die Antwort liefert Objekterkennung. Auf meinem Server läuft Frigate — ein Open-Source-NVR, der Kamerastreams in Echtzeit analysiert. Ein Coral USB Accelerator* übernimmt die eigentliche Erkennung, damit die CPU nichts davon merkt. Der Ablauf: 1. Eine kleine ESP32-Kamera überm Waschbecken streamt das Bild an Frigate 2. Frigate erkennt, ob eine Katze im Bild ist — nicht nur "irgendwas bewegt sich" 3. Eine Zone liegt exakt auf dem Waschbecken, damit eine Katze daneben nicht zählt 4. Das Ergebnis geht per MQTT an Home Assistant, der Rest ist eine Automation Der Unterschied zum Bewegungsmelder: Frigate sagt nicht "Bewegung", sondern "cat, 81%". Und wenn ich selbst am Waschbecken stehe, sagt es "person" — und das Ventil bleibt zu. Genau das wollte ich.

Eine fertige IP-Kamera fürs Bad wollte ich nicht — zu groß, zu teuer, und ehrlich gesagt baue ich sowas lieber selbst. Geworden ist es ein Freenove ESP32-S3 WROOM CAM Board* (16 MB Flash, 8 MB PSRAM) mit einem OV5640-Sensor. Die Firmware ist mit PlatformIO gebaut und streamt MJPEG über RTSP — 1280x720 mit rund 10 fps. Frigate braucht für die Erkennung sowieso nur 5 fps, das reicht dicke. Updates gehen über OTA, ich muss also nicht mit dem USB-Kabel ins Bad. Zwei Dinge sollte man wissen: - Der ESP32-S3 hat kein H.264 in Hardware. MJPEG erzeugt bei Frigate etwas mehr CPU-Last — bei einer einzelnen Kamera völlig unkritisch. - Die Kamera sollte von schräg oben aufs Becken schauen, sodass die Katze als ganzes Tier im Bild ist. Nur ein Kopf im Anschnitt reicht dem Modell oft nicht für eine sichere Erkennung. Und ja: Das Board hängt aktuell noch nackt an der Wand. Das Gehäuse ist in der 3D-Druck-Warteschlange — wie sich das für ein ordentliches Bastelprojekt gehört.

In der Wasserleitung zum Hahn sitzt ein Sonoff SWV* — ein Zigbee-Wasserventil, das Home Assistant schalten kann. Achtung beim Kauf: Das Ventil gibt es als BSP-Variante (G3/4-Gewinde, EU) und als US-Version mit NPT-Gewinde — auf hiesige Installationen passt nur BSP. Die Logik besteht aus vier Automationen: 1. Auf: Frigate meldet eine Katze in der Waschbecken-Zone → Ventil öffnet 2. Nachlauf: Katze verlässt das Becken → ein 45-Sekunden-Timer startet 3. Zu: Timer abgelaufen → Ventil schließt 4. Sicherheits-Cutoff: Nach spätestens 3 Minuten wird immer geschlossen — falls Frigate nachts um drei ein Handtuch für eine Katze hält Dazu kommt ein Master-Schalter (input_boolean), mit dem ich die ganze Automatik abschalten kann, wenn sie mal nicht laufen soll. Ein Detail gefällt mir besonders: Das Wasser läuft durch einen Auftisch-Wasserfilter, bevor es aus dem Hahn kommt. Die Katzen trinken hier also gefiltertes Wasser. Streng genommen trinken sie besseres Wasser als ich.

Der lustigste Bug des Projekts: Loki ist dem Erkennungsmodell zu groß für eine Katze. Das COCO-Modell, mit dem Frigate standardmäßig arbeitet, stuft den Maine Coon regelmäßig als dog ein — mit 79% Sicherheit, das Modell ist sich da also durchaus sicher. Die pragmatische Lösung: Da hier kein Hund wohnt, trackt Frigate bei dieser Kamera einfach `cat` und `dog`, und die Automation behandelt beides gleich. Problem gelöst. Was Lokis Würde angeht, schweigen wir uns aus. Das System läuft inzwischen rund um die Uhr stabil — auch nachts um halb fünf, wenn Susi ihren Frühschoppen nimmt. Der Hahn läuft seither genau dann, wenn eine Katze davor sitzt. Und keine Minute länger. Wobei Loki das System inzwischen großzügig auslegt: Er legt sich einfach ins Becken und genießt das laufende Wasser als Ambiente — Katze in der Zone ist schließlich Katze in der Zone. Immerhin: Nach drei Minuten dreht ihm der Sicherheits-Cutoff das Ambiente wieder ab. (Das Foto ist echt, ich habe nur ein hässliches Gitter im Hintergrund per KI-Retusche entfernt.) Als Nächstes kommt das gedruckte Gehäuse für die Kamera, und eventuell eine dezente Nachtbeleuchtung, damit das Modell bei Dunkelheit noch zuverlässiger trifft. Die Configs (Frigate-Snippet, die vier HA-Automationen, PlatformIO-Firmware) teile ich auf Anfrage gern.