Komplexe Bild- und Videoanalyse
Ein Bild sagt mehr als tausend Worte. Ein Video sagt Millionen von Datenpunkten. Wir lesen sie alle.
Hochauflösende Bilder, kontinuierliche Videostreams, Drohnenaufnahmen, thermografische Aufzeichnungen, medizinische Scans: Visuelle Daten sind überall, wachsen schneller als jede andere Quelle und werden in den meisten Fällen manuell analysiert — langsam, teilweise, mit wachsenden Fehlermargen.
Wir bauen Computer-Vision-Systeme, die Bilder und Videos mit einer Präzision und Skalierung analysieren, die das menschliche Auge nicht erreichen kann.
Probleme, die wir lösen
Blockiertes Wissen, kritische Abhängigkeiten und Ineffizienzen, die das Wachstum bremsen
Manuelle visuelle Analyse, die nicht skaliert
Bilder inspizieren, Aufnahmen überprüfen, visuelle Inhalte klassifizieren mit dediziertem Personal ist langsam, kostspielig und bei hohen Volumina nicht nachhaltig.
Anomalien und Muster, die das menschliche Auge nicht erkennt
Mikrofehler auf Oberflächen, fehlplatzierte Objekte, thermische Variationen, anomale Bewegungen.
Gesammelte, aber nicht analysierte visuelle Daten
Kameras, Drohnen, Wärmebildkameras, Scanner: Viele Unternehmen sammeln bereits enorme Mengen visueller Daten.
Komplexe operative Kontexte
Motion Blur, Beleuchtungsvariationen, bewegte Perspektiven, variable Qualität: Generische Modelle halten realen Bedingungen nicht stand.
Anwendungsfälle
Echte Projekte, messbare Ergebnisse
Computer-Vision-System, das Drohnenaufnahmen analysiert, um automatisch fehlplatzierte Objekte auf …
Öl & Gas — Erkennung von sturzmährdeten Objekten
Computer-Vision-System, das Drohnenaufnahmen analysiert, um automatisch fehlplatzierte Objekte auf Ölplattformen zu identifizieren und Position sowie Risikostufe zu melden.
Pipeline, die von Drohnen gesammelte RGB- und thermografische Bilder integriert, um defekte Zellen,…
Solarenergie — Fehlerinspektion an Photovoltaikpanelen
Pipeline, die von Drohnen gesammelte RGB- und thermografische Bilder integriert, um defekte Zellen, Hotspots und Strukturschäden an großen Solarparks zu erkennen.
Computer Vision und LLM in Kombination zum Lesen und Interpretieren von Lieferscheinen, die per Sca…
Logistik und Textil — Datenextraktion aus visuellen Dokumenten
Computer Vision und LLM in Kombination zum Lesen und Interpretieren von Lieferscheinen, die per Scan oder Mobilfoto erfasst wurden.
Technologie-Ecke
Die Architektur und Technologien, die den Unterschied machen
Unsere Projekte stützen sich nicht auf vorgefertigte Lösungen. Jedes System wird auf der richtigen Architektur für das spezifische Problem aufgebaut — und die Technologiewahl macht den Unterschied zwischen einem Tool, das in der Demo funktioniert, und einem, das in der Produktion standhält.
Objekterkennung und Segmentierung
- ✓ State-of-the-Art-ArchitekturenYOLO, DETR und Varianten für Objekterkennung in Bildern und Videos
- ✓ Semantische und panoptische SegmentierungPixel-Level-Klassifizierung komplexer Szenen
- ✓ Instanz-SegmentierungIdentifizierung und Trennung mehrerer Objekte in derselben Szene
Videoanalyse und Tracking
- ✓ Frame-für-Frame-Analyseauf hochauflösenden Videostreams
- ✓ Multi-Objekt-TrackingVerfolgung von Subjekten und Objekten über die Zeit in Videosequenzen
- ✓ Erkennung anomaler Ereignissein kontinuierlichen Videostreams
Multimodale Analyse
- ✓ Fusion heterogener visueller QuellenRGB, thermisch, multispektral, Tiefe
- ✓ Vision-Language Models (VLM)kombiniertes kontextuelles Verständnis von Bildern und Text
- ✓ Synthetische Daten und Transfer Learningfür schnelle Anpassung an neue Kontexte und Domänen
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