Ich wollte schon lange eine Überwachungskamera, die 100 % lokal läuft, keine Cloud braucht und sich perfekt in Home Assistant integrieren lässt. Als bei uns im Dorf einige Gartenhütten abgebrannt sind, war der Zeitpunkt gekommen: Ich baue mir meine Kamera einfach selbst – mit einem Raspberry Pi, einer HQ-Kamera, 3D-gedrucktem Gehäuse und ESPHome-Steuerung. In diesem Blogartikel zeige ich dir Schritt für Schritt, wie ich dabei vorgegangen bin – inklusive aller Stolpersteine und Tipps, wie du es besser machst.

Warum DIY? Was eine eigene Kamera bringen kann
- Keine App-Pflicht, keine Cloud, kein Tracking
- Volle Kontrolle über Hardware und Software
- Individuell anpassbar (Beleuchtung, Automationen, KI-Erkennung)
- Perfekte Integration in Home Assistant
- Lernfaktor: Du verstehst wirklich, wie alles funktioniert
Klar, das Ganze ist aufwendiger als eine Plug-and-play-Kamera. Aber wenn du etwas Technikbegeisterung mitbringst, ist das Projekt absolut machbar – und richtig spannend!
Die Hardware: Das brauchst du für deine DIY-Kamera
Hier die wichtigsten Komponenten, die ich verwendet habe:
| Komponente | Beschreibung |
|---|---|
| Raspberry Pi 5 | Hauptrechner, versorgt Kamera & Software |
| HQ Kamera Modul | Raspberry Pi High Quality Kamera |
| 6mm Linse (C-Mount) | Austauschbare Linse mit gutem Sichtfeld |
| 12V Netzteil | Versorgt das gesamte System (über Wandler) |
| 5V Buck Converter | Wandelt 12V auf 5V für den Pi um |
| MicroSD-Karte (64 GB) | Möglichst schnell, besser „High Endurance“ |
| 3D-Druck Gehäuse | Selbst entworfen für Pi + Kamera + Lüfter |
| Kühlung (Lüfter + Heatsink) | Notwendig bei Dauerbetrieb |
| ESP8266 mit Relais | Zur Steuerung von Licht/IR-Modulen |
| IR-LED Modul (optional) | Für Nachtsicht, später mit ESP steuerbar |
| UV-Filterglas (Fotozubehör) | Für die Frontabdeckung (wetterfest) |
Schritt 1: Betriebssystem auf dem Pi installieren

Zuerst musst du Raspberry Pi OS Lite auf eine SD-Karte schreiben. Ich habe dafür den offiziellen Raspberry Pi Imager verwendet.
- Imager starten → Raspberry Pi OS Lite (64-bit) auswählen
- WLAN-Daten, SSH und Hostnamen konfigurieren
→ z. B. hostname:raspicam, user:pi - SD-Karte einlegen und flashen

Nach dem ersten Boot kannst du dich direkt per SSH verbinden:
Schritt 2: Kamera anschließen und aktivieren
Jetzt wird die HQ-Kamera verbunden:
- Flachbandkabel in Kamera und Cam Displayport 0 auf dem Pi einstecken
- Auf richtige Polung achten (Metallkontakte nach vorne)
- Die C-Mount Linse auf Kameramodul schrauben


Kamera im Linux Terminal aktivieren:
Raspberry Pi OS vorbereiten
sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y # System frisch halten
sudo raspi-config nonint do_camera 0 # Kameraoverlay aktivieren
sudo reboot
Warum: Die Pi-5-Kamerakette (PiSP-ISP + libcamera) braucht das Device-Tree-Overlay.
Richtige rpicam-Apps + FFmpeg installieren
Lite-Build entfernen, Vollversion holen – nur sie enthält libav:
sudo apt purge -y rpicam-apps-lite
sudo apt install -y rpicam-apps ffmpeg
Schnelltest:
rpicam-hello -t 2000 # muss 2-s-Bild aufnehmen, sonst Verkabelung prüfen
Schritt 3: Docker installieren
Damit wir später Frigate (für die Objekterkennung und den Stream) verwenden können, brauchst du Docker:
curl -sSL <https://get.docker.com> | sh
sudo usermod -aG docker $USER
sudo reboot
Dann abmelden und wieder anmelden oder reboot:
docker pull bluenviron/mediamtx:latest
docker run -d --name mediamtx --restart unless-stopped \\
-p 1935:1935 -p 8554:8554 -p 8888:8888 -p 8889:8889 \\
bluenviron/mediamtx
Jetzt brauchen wir noch einen Systemdienst, dazu
einmal das ausführen
sudo usermod -aG video admin
sudo usermod -aG video,docker admin
sudo reboot
sudo nano /etc/systemd/system/hqcam.service
[Unit]
Description=HQ Camera → MediaMTX (RTMP)
After=network-online.target docker.service
Wants=network-online.target
ExecStartPre=/bin/bash -c 'until nc -z 127.0.0.1 1935; do sleep 2; done'
[Service]
Type=simple
User=admin
# Bitte hier deinen Nutzer anpassen. Ich habe beim Aufspielen des Images admin im Pi Installer eingetragen.
Environment=LIBCAMERA_LOG_LEVELS=*:0
# logge nur Fehler
ExecStart=/usr/bin/rpicam-vid -t 0 -n \
--width 1920 --height 1080 --framerate 30 \
--codec libav --libav-format flv \
--libav-video-codec libx264 --low-latency \
-b 4000000 \
-o rtmp://127.0.0.1:1935/hqcam
Restart=always
RestartSec=5
[Install]
WantedBy=multi-user.target
Speichern jetzt mit STRG X und dann bestätigen
Dann nochmal Neustarten bzw den Dienst laden
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now hqcam.service
Kontrolle:
journalctl -u hqcam.service -f
→ sollte „**Output #0, flv, to ‘rtmp://…’**“ zeigen.
Schritt 4: Frigate installieren und konfigurieren
Frigate ist eine lokale Open-Source-Lösung zur Objekterkennung via Kamera.
Das ist Inhalt für ein neues Video, wenns dich interessiert, schreibt in die Kommentare 🙂
Schritt 5: Kamera in Home Assistant integrieren
In Home Assistant kannst du die Kamera einfach über eine Generic Camera Integration einbinden:
Dann einfach deine IP nutzen z.b.
rtsp://192.168.1.113:8554/hqcam
Schritt 6: ESPHome für Licht- und IR-Steuerung
Zur Steuerung von Scheinwerfern oder IR-LEDs habe ich einen ESP8266 mit zwei Relais verwendet.
Schritt 7: Gehäuse designen und drucken
Ein normales Kameragehäuse hat mir optisch nicht gefallen. Also habe ich im CAD (Fusion 360) ein eigenes Gehäuse entworfen:
- Platz für Raspberry Pi + HQ Kamera
- Schraublöcher für Wandmontage
- UV-Filter für die Front (Wasser-/Staubschutz)
- Platz für Spannungswandler und ESP
🔧 Die STL-Dateien findest du in meinem [Downloadbereich].
Gedruckt wurde in PETG, 0.2 mm Layerhöhe, 30 % Infill. Wichtig: Wenn du IR-LEDs verbaust, denk an passende Öffnungen oder Lichtleiter!

Optional: Nachtsicht mit IR und Automationen
Die größte Herausforderung bei der DIY-Kamera war für mich die Nachtsicht.
Meine erste Lösung: Ein IR-LED-Modul und ein einfacher Streuscheibe.
Bessere Lösung: Gesteuertes Flutlicht (warm/kaltweiß) via ESP + Automation.
Beispielautomation in Home Assistant:
Fazit: DIY-Kamera = Freiheit mit Aufwand
Die eigene Kamera mit dem Raspberry Pi zu bauen hat mir riesig Spaß gemacht – aber auch einige Nerven gekostet. Es ist definitiv kein Plug-and-Play-Projekt, sondern eher ein „Ich-bau-mir-mein-eigenes-Überwachungssystem“-Projekt.
Vorteile:
- 100 % lokal
- Open Source
- Erweiterbar, lernintensiv
- Kein App-Zwang
Nachteile:
- Aufwand & Debugging
- Nachtsicht schwer umzusetzen
- Teils instabil (Netzwerk, CPU)
Ich werde die Kamera weiter verbessern – z. B. mit besserem Licht und optimierter Kühlung. Wenn du Lust auf Technik hast und was Eigenes willst: Go for it!
Wenn du’s einfacher magst, ist eine Reolink eine gute Alternative.
Noch Fragen oder Lust auf mehr?
Dann schau gern auf meinem YouTube-Kanal vorbei oder abonniere den Newsletter. In der nächsten Ausgabe zeige ich, wie du mit Frygate und Coral Stick deine Bilderkennung auf das nächste Level hebst – komplett lokal.

Hi,
Ich bin sehr begeistert von deiner Schritt für Schritt Anleitung.
Kann man das ganze noch mit einer App fürs Handy verbinden indem es die Möglichkeit:
– Liveaufnahme mit lokaler Möglichkeit zur Speicherung des soeben erfassten Objekts bzw Sequenz
– Speicherung der Sequenzen vor zb 15min
gibt?
Liebe Grüße
Freut mich!
Gute Frage 😀
Ist mir nicht direkt bekannt. Geht es darum auch unterwegs nutzen oder nur im Netzwerk?