Computer Vision
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Unsere KI-Lösungen verarbeiten Bilder und Videos, erkennen Objekte und Szenen und erstellen Beschreibungen und Etiketten für visuelle Inhalte. Mit anderen Worten: Dank Computer Vision verlieren Sie Ihren Geschäftswert nie aus den Augen.
Erkennung von Objekten
Wir entwickeln benutzerdefinierte, leistungsstarke maschinelle Lernmodelle für die Objekterkennung, selbst unter schwierigen realen Bedingungen. Wir passen unseren Ansatz - Datenvorverarbeitung, Modellierung, Abstimmung und Einrichtung - an jeden einzelnen Anwendungsfall an, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Video-Analyse
Schöpfen Sie das volle Potenzial Ihrer Videodaten mit unseren fachkundigen Objektverfolgungstechniken aus. Wir helfen Ihnen bei der Erkennung und Segmentierung von Objekten, der Identifizierung von Aktivitäten und der Bewältigung der einzigartigen Herausforderungen der Videoanalyse, wie Ressourcenmanagement und Modellarchitektur.
Vision am Rande
Edge Processing von Videos kann den Netzwerkverkehr reduzieren und die Datensicherheit erhöhen. Mit unserem von Vlaio geförderten Projekt "Edge Video Analysis" (EVA) wollen wir eine leistungsstarke Lösung für die Anonymisierung und Re-Identifizierung von Videos am Netzwerkrand entwickeln.
Visuelle Kontrolle
Überwachen, steuern und verbessern Sie Ihre Qualitätskontrolle mit fortschrittlicher Bildverarbeitungstechnologie. Unsere Algorithmen erkennen verschiedene Defekte und optimieren die Produktionsprozesse.
Typische Herausforderungen
Der Aufbau einer Computer-Vision-Lösung kann ein komplexer Prozess sein. Werfen wir einen Blick auf einige häufige Herausforderungen.
Datenerhebung & Vielfalt
Bildverarbeitungsalgorithmen benötigen gekennzeichnete Daten, um zu lernen, aber die Beschaffung dieser Daten kann schwierig und teuer sein. Deshalb ist es wichtig, die Daten effektiv zu nutzen, d. h. Daten von guter Qualität zu erhalten und dafür zu sorgen, dass sie ein breites Spektrum an Situationen abdecken. Dies führt zu genaueren und robusteren Computer-Vision-Modellen.
Objekterkennung, Segmentierung und Verfolgung
Das Auffinden und Trennen von Objekten in einem Bild ist für viele Aufgaben der Computer Vision wichtig. Es kann schwierig sein, Objekte im Laufe der Zeit zu verfolgen, vor allem, wenn sie versteckt sind oder komplizierte Formen haben, aber es gibt Möglichkeiten, diese Herausforderungen zu überwinden und die Genauigkeit von Computer-Vision-Modellen zu verbessern.
Bildklassifizierung und -erkennung
Ziel der Computer Vision ist es, Objekte in Bildern genau und effizient zu identifizieren, auch wenn einige Objekte schwer zu unterscheiden sind. Mit dem richtigen Training auf großen Datensätzen können Computer-Vision-Modelle eine hohe Genauigkeit erreichen und unsere Fähigkeit zur Analyse visueller Informationen verbessern.
Auswahl des Modells
Die Wahl des richtigen Modells ist entscheidend für erfolgreiche Computer-Vision-Lösungen. Sie erfordert ein tiefes Verständnis der Algorithmen und eine Feinabstimmung für bestimmte Anwendungsfälle. Auch wenn Transfer Learning nützlich sein kann, ist es für optimale Ergebnisse wichtig, die vortrainierten Modelle an neue Bereiche anzupassen.
Latenzzeit
Bildverarbeitungsanwendungen müssen Daten oft schnell verarbeiten, aber die Algorithmen können anspruchsvoll sein. Das bedeutet, dass es wichtig ist, Wege zu finden, die Algorithmen schneller zu machen, ohne an Genauigkeit zu verlieren. Das richtige Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit zu finden, ist entscheidend.
Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit
Die Funktionsweise von Computer-Vision-Modellen zu erklären, kann schwierig sein, da sie oft komplexe neuronale Netze verwenden. Es gibt jedoch Möglichkeiten, diese Netze verständlicher zu machen, so dass die Beteiligten die Modelle besser verstehen und nutzen können.
Kurzer Überblick über die Lösung
Um mit dem Aufbau einer Computer-Vision-Lösung zu beginnen, müssen Sie zunächst Daten sammeln und aufbereiten. Dazu gehört das Bereinigen und Kommentieren von Bildern oder Videos und das Sammeln eines vielfältigen Datensatzes, der alle möglichen Fälle repräsentiert.
Convolutional Neural Networks (CNNs) und Transformator-basierte Algorithmen sind weit verbreitete Modelle für die Computer Vision. Diese Modelle dienen der Erkennung und Analyse von Merkmalen und Mustern in Bildern mithilfe spezifischer Architekturen.
Damit das Computer-Vision-Modell funktioniert, muss es anhand der gesammelten Daten trainiert werden. Dieser Prozess umfasst die Minimierung des Fehlers zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Ergebnissen, wofür leistungsstarke Hardware, wie z. B. GPUs, erforderlich ist.
Nachdem das Modell trainiert wurde, wird es anhand verschiedener Bewertungskennzahlen wie Präzision, Recall, mIoU und mAP auf seine Leistungsfähigkeit hin überprüft.
Sobald das Modell trainiert und ausgewertet ist, kann es für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Bildsegmentierung verwendet werden. Je nach den verfügbaren Ressourcen und der Infrastruktur kann die Bereitstellung vor Ort oder in der Cloud erfolgen.
Wenn neue Daten zur Verfügung stehen oder sich die Anwendung des Modells ändert, muss es möglicherweise feinabgestimmt oder angepasst werden. Ein erneutes Trainieren des Modells anhand neuer Daten oder die Aktualisierung seiner Parameter kann Teil dieses Prozesses sein.
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