SportsTech · Fallstudie

Forschungszulage für Computer Vision: Videoanalyse auf Edge-Hardware

Praxisbeispiel auf Basis realer Projekte · anonymisiert, Zahlen gerundet · Stand: 24. September 2026

Ein Sportstech-Startup ließ seine Echtzeit-Videoanalyse auf eigener Edge-Hardware über mehrere Jahre fördern: Bemessungsgrundlage rund 1,3 Mio. €, vollständig interne Personalkosten.

380.000 €

Forschungszulage festgesetzt

1,3 Mio. €

Bemessungsgrundlage

Bis zu 35 %

KMU-Fördersatz

Kostenlose Fördereinschätzung anfordern Fallstudie lesen

Auf einen Blick

Das Mandat in Zahlen

BrancheSportsTech / VisionComputer Vision auf Edge-Hardware

Forschungszulage festgesetzt380.000 €Nur eigenes Personal

Bemessungsgrundlage1,3 Mio. €

ErgebnisBescheinigt, mehrjährige Laufzeit

Projekte1

KMU-FördersatzBis zu 35 %

Über das Unternehmen

Das Unternehmen und seine F&E

Das Unternehmen entwickelt eine Echtzeit-Videoanalyse für den Amateursport, die auf einem eigenen modularen Hardware-Setup läuft. Der Reiz und die Schwierigkeit liegen in der Kombination: Bewegungen, Spielsituationen und relevante Ereignisse zuverlässig in Echtzeit zu erkennen, nicht in einem Rechenzentrum, sondern direkt auf kompakter, kostengünstiger Hardware an der Seitenlinie.

Diese Kombination aus anspruchsvoller Bildverarbeitung und knappen Hardware-Budgets ist kein gelöstes Standardproblem. Sie verlangt eigene Entwicklungsentscheidungen mit offenem Ausgang, der Kern der Förderfähigkeit.

Die Herausforderung

Wo der förderfähige Kern lag

Computer-Vision-Anwendungen haben zwei typische Stolpersteine. Erstens die Abgrenzung zum Stand der Technik. Bildverarbeitung ist ein reifes Feld; vieles ist verfügbar. Förderfähig ist nur, was darüber hinausgeht, hier die zuverlässige Echtzeitanalyse unter den engen Bedingungen proprietärer Edge-Hardware. Diese spezifische Schwierigkeit muss klar herausgearbeitet werden.

Zweitens die saubere Erfassung der Arbeitszeit des eigenen Teams über einen langen Förderhorizont. Wenn die Förderung allein an den Personalkosten hängt und das Projekt über viele Jahre läuft, muss die förderfähige Personalarbeit Jahr für Jahr erfasst und zugeordnet werden.

Neuheit Technisches Risiko / Unsicherheit Systematisches Vorgehen

Unser Ansatz

So haben wir den Fall aufgebaut

Wir haben das Projekt um die eigentliche Unwägbarkeit herum gebaut: zuverlässige Echtzeit-Bilderkennung innerhalb der Rechen- und Energiegrenzen kompakter Hardware. Wir haben den Stand der Technik zum Zeitpunkt des Projektstarts recherchiert und die etablierten Methoden benannt, von denen sich die Eigenentwicklung abhebt. Der Lösungsweg wurde als kausale Kette mit Metriken dargestellt, Erkennungsqualität, Latenz, Ressourcenbudget.

Wir haben die internen Personalkosten über die gesamte, mehrjährige Laufzeit sauber erfasst und den Wirtschaftsjahren zugeordnet. Das Projekt wurde ohne Einwände bescheinigt.

So verlief der Fall

↻

Abgegrenzt

Echtzeit unter knappen Budgets

↻

Dokumentiert

Eigenes Team, Jahr für Jahr

✓

Bescheinigt

Langer Förderhorizont

Woraus die Bemessungsgrundlage bestand

Intern 100 %

Interne Personalkosten

Bemessungsgrundlage rund 1,3 Mio. €, vollständig eigene Arbeit im Haus über die Wirtschaftsjahre 2022 bis 2025. Die gezeigte Zahl ist illustrativ.

Das Ergebnis

Eine Forschungszulage von 380.000 €.

Die Bemessungsgrundlage liegt bei rund 1,3 Mio. € über die Wirtschaftsjahre 2022 bis 2025, vollständig aus internen Personalkosten. Mit 25 % auf die Aufwendungen bis März 2024 und dem KMU-Satz von 35 % danach ergibt das rund 380.000 € Forschungszulage. Dank des langen Förderhorizonts begleitet die Forschungszulage die Entwicklung über mehrere Jahre.

Bemessungsgrundlage 1,3 Mio. € · KMU-Satz bis zu 35 %

Bescheinigt, mehrjährige LaufzeitDas Ergebnis des Mandats.

Bemessungsgrundlage 1,3 Mio. €Anerkannte Kosten, auf denen die Zulage berechnet wird.

KMU-Fördersatz bis zu 35 %Auf die Bemessungsgrundlage angewendet.

Die wichtigsten Erkenntnisse

Was andere Unternehmen lernen können

Computer Vision auf proprietärer Hardware ist ein guter Förderfall, mit der richtigen Schärfung. Drei Punkte sind entscheidend:

01

Benenne die konkrete Schwierigkeit

Nicht "wir machen Bildverarbeitung", sondern die konkrete Unsicherheit – hier Echtzeit unter engem Hardware-Budget – trägt den Antrag.

02

Stand der Technik bei Projektstart

In einem reifen Feld entscheidet die zeitliche Verankerung über die Neuheit.

03

Interne Arbeit Jahr für Jahr erfassen

Bei langen Laufzeiten und ausschließlich eigener Arbeit kommt es vor allem auf die saubere, jährliche Zuordnung der Personalkosten an.

Mehr zur Forschungszulage: Der Leitfaden Forschungszulage: Voraussetzungen, Höhe und Antrag erklärt das Programm Schritt für Schritt. Wie wir dein Vorhaben begleiten, steht unter Forschungszulage-Beratung.

“

Echtzeit-Bildverarbeitung auf kleiner, proprietärer Hardware ist ein doppelt anspruchsvolles Feld: ausgefeilte Algorithmen treffen auf knappe Rechen- und Energiebudgets.

BeFunded Zur Forschungszulage

FAQ

Häufige Fragen zur Forschungszulage

Die häufigsten Fragen zu dieser Art von Fall. Kurze Antwort zuerst, Details danach.

Ja, wenn die Entwicklung über den Stand der Technik hinausgeht und ein echtes technisches Risiko trägt, etwa zuverlässige Echtzeitanalyse unter knappen Ressourcenbedingungen. Das bloße Anwenden fertiger Modelle nicht.

Entwicklungsarbeit an einem neuen oder wesentlich verbesserten Hardware-Software-System mit offenem Ausgang ist förderfähig. Die internen Personalkosten fallen meist am stärksten ins Gewicht.

Die Forschungszulage wird pro Wirtschaftsjahr berechnet. Bei mehrjährigen Projekten summiert sich die Förderung über die Jahre, sofern die Personalkosten Jahr für Jahr erfasst werden.

Nein. Auch ohne externe Aufträge kann die Bemessungsgrundlage erheblich sein, wenn die eigene Entwicklungsarbeit des Unternehmens sauber als förderfähige Personalarbeit erfasst wird.

Mehr Fallstudien

Biotechnologie

Mechanik, Steuerung und Biologie – gefördert als ein interdisziplinäres F&E-Projekt.