Home Assistant: Wasserzähler mit AI-on-the-edge gegen Fehlablesungen absichern

AI-on-the-edge liest meinen mechanischen Wasserzähler zuverlässig per Kamera aus – meistens. Einzelne OCR-Fehlablesungen wie 288 → 0 → 121 → 288 haben mir allerdings die Langzeitstatistik in Home Assistant zerlegt. Deshalb sitzt jetzt ein Plausibilitätsfilter zwischen Rohdaten und Energy Dashboard.

Die Ausgangslage

AI-on-the-edge liefert bei mir zwei Werte:

sensor.watermeter_main_value
sensor.watermeter_sub_value

Der Main-Wert enthält die ganzen Kubikmeter, der Sub-Wert die drei Nachkommastellen. Aus 288 und 732 wird damit 288,732 m³.

Vom Kamerawert bis zur bereinigten Home-Assistant-Statistik.

Warum ein einfacher Filter nicht reicht

Der Sub-Wert läuft regulär von 000 bis 999. Ein Rücksprung des Sub-Werts ist daher beim Überlauf völlig korrekt:

Gefiltert werden muss deshalb der zusammengesetzte Gesamtzählerstand – mit zusätzlichen Plausibilitätsregeln.

Die Regeln

Der Gesamtzähler darf niemals rückwärts laufen.
Der Main-Wert darf nicht kleiner werden und maximal um 2 m³ springen.
Der Sub-Wert muss zwischen 000 und 999 liegen.
Der Überlauf 999 → 000 bleibt erlaubt.
Pro Messung werden maximal 0,100 m³ bzw. 100 Liter zusätzlicher Verbrauch akzeptiert.
Ungültige Messungen werden verworfen; der letzte gültige Wert bleibt stehen.

Warum 100 Liter? AI-on-the-edge aktualisiert bei mir ungefähr alle fünf bis zehn Minuten. 100 Liter pro Update sind damit bereits großzügig genug für normalen Haushaltsverbrauch, aber klein genug, um typische OCR-Ausreißer abzufangen.

Home Assistant Package

Die Logik liegt nicht in meiner großen configuration.yaml, sondern in einem eigenen Package:

/homeassistant/packages/watermeter.yaml

Packages werden einmalig eingebunden:

homeassistant:
  packages: !include_dir_named packages

Rohwert zusammensetzen

template:
  - sensor:
      - name: "Watermeter Raw Total"
        unique_id: watermeter_raw_total
        unit_of_measurement: "m³"
        device_class: water
        state_class: total_increasing
        icon: mdi:water
        state: >
          {% set main = states('sensor.watermeter_main_value') | int(none) %}
          {% set sub = states('sensor.watermeter_sub_value') | int(none) %}
          {% if main is not none and sub is not none and 0 <= sub <= 999 %}
            {{ (main + (sub / 1000)) | round(3) }}
          {% else %}
            {{ none }}
          {% endif %}

Bereinigten Sensor erzeugen

  - trigger:
      - platform: homeassistant
        event: start
      - platform: state
        entity_id:
          - sensor.watermeter_main_value
          - sensor.watermeter_sub_value
      - platform: time_pattern
        minutes: "/5"

    sensor:
      - name: "Watermeter Clean"
        unique_id: watermeter_clean
        unit_of_measurement: "m³"
        device_class: water
        state_class: total_increasing
        icon: mdi:water-check
        state: >
          {% set main = states('sensor.watermeter_main_value') | int(none) %}
          {% set sub = states('sensor.watermeter_sub_value') | int(none) %}
          {% set old = this.state | float(none) %}

          {% if main is none or sub is none %}
            {{ old }}
          {% elif sub < 0 or sub > 999 %}
            {{ old }}
          {% else %}
            {% set new = main + (sub / 1000) %}
            {% if old is none or old <= 0 %}
              {{ new | round(3) }}
            {% else %}
              {% set old_main = old | int %}
              {% set delta = new - old %}
              {% if main >= old_main
                    and main <= old_main + 2
                    and delta >= 0
                    and delta <= 0.100 %}
                {{ new | round(3) }}
              {% else %}
                {{ old }}
              {% endif %}
            {% endif %}
          {% endif %}

Was passiert bei einem Ausreißer?

AI-on-the-edge RAW	Watermeter Clean	Bewertung
288.732	288.732	✓ gültig
288.735	288.735	✓ +3 Liter
121.500	288.735	✗ Rücksprung
0.000	288.735	✗ Rücksprung
288.740	288.740	✓ wieder plausibel

Energy Dashboard

Im Energy Dashboard verwende ich ab der Umstellung ausschließlich sensor.watermeter_clean als Wasserverbrauch. Einen separaten Durchflusssensor brauche ich nicht. Die von AI-on-the-edge gelieferten Rate-Werte können bei einer OCR-Fehlablesung ebenfalls extreme Werte erzeugen.

Fazit

Die Kamera darf sich weiterhin einmal verlesen. Entscheidend ist, dass eine einzelne Fehlmessung nicht mehr ungeprüft in der Langzeitstatistik landet. AI-on-the-edge liefert die Rohdaten, Home Assistant prüft deren Plausibilität und Watermeter Clean wird zur vertrauenswürdigen Quelle für Dashboard und Statistik.