Expertise
Computer Vision
Von der klassischen Bildbearbeitung bis hin zu hochkomplexen Bildverarbeitungsanwendungen verfügen wir über das Fachwissen, um die industriellen Herausforderungen zu meistern und robuste Lösungen für verschiedene Anwendungen im Innen- und Außenbereich anzubieten. Unser Computer Vision-Labor ist ein Innovationszentrum mit energiegeladenen und vielseitigen Teammitgliedern, die über umfangreiche Fachkenntnisse verfügen.
Use Cases Beispiele
Object Detection
Ein entscheidender Schritt zum Verstehen einer Szene aus 2D/3D-Bildern ist die Objekterkennung. Um Objekte in einem Bild/einer Szene zu identifizieren und zu lokalisieren, basiert unsere Implementierung nicht nur auf SOTA-Methoden, sondern kann darüber hinaus skaliert und auf jeder Plattform eingesetzt werden.
Segmentation
Neben der Objekterkennung ermöglichen unsere Lösungen auch die Abgrenzung von gewünschten Objekten im Bild, um eine Analyse der spezifizierten Bereiche durchzuführen. Dies erfordert eine umfangreiche Modellkomprimierung und -bereinigung, um eine Echtzeitleistung zu erzielen.
Pose Estimation
Verschiedene Anwendungen erfordern die Schätzung der Pose des zugrundeliegenden Objekts, z. B. von Menschen, Fahrzeugen usw. aus monokularen Bildern. Obwohl die Echtzeit-Positionsschätzung in vielen Anwendungen intensiv genutzt wird, ist es ein interessanter Aspekt, Lösungen für das gemeinsame Verständnis der Umgebung zu entwickeln.
Tracking & Re-identification
Klassische Computer Vision- und SOTA-Machine Learning-Methoden bieten eine qualitativ hochwertige Verfolgung des Interessensobjekts, jedoch erfordern Anwendungen häufig eine Re-Identifizierung (um erkannte Objekte mit der gleichen Identität in der gesamten Sequenz zu identifizieren).
Depth Estimation
Eine wichtige, anspruchsvolle und schwierige Bildverarbeitungsaufgabe, insbesondere mit einer einzigen Kamera. Mit zusätzlicher Konsistenz und Skalierungsanpassung bieten wir eine robuste und effiziente Lösung, die nicht nur für Anwendungen wie Robotik, intelligente visuelle Überwachung und intelligente Fahrerassistenzsysteme, sondern auch für künstlerische Anwendungen wie Bildfokussierung, Simulationen und Spezialeffekte genutzt werden kann.
Classical Computer Vision
Um eine Leistung in Echtzeit zu erzielen, mangelnde Trainingsdaten oder Aufgabenabhängigkeit usw. zu vermeiden, ist es manchmal sinnvoll, analytische Ansätze zu verwenden. Dies erfordert ein konkretes Verständnis und Fachwissen, um robuste Ergebnisse zu erzielen. Unser interdisziplinäres Fachwissen bietet kompatible Lösungen für solche Herausforderungen.
Künstliche Intelligenz
Unser KI-Team befasst sich mit den wesentlichsten Herausforderungen im Bereich der Computer Vision, indem es fortschrittliche KI- und ML-gesteuerte Techniken einsetzt. Damit werden nicht nur spezifische Herausforderungen gelöst, sondern bieten zeitgleich auch erhebliche Fortschritte in der globalen KI-Welt.
Use Cases Beispiele
Hyperparameter Optimierung
Einsatz von SOTA-Methoden zur Suche in hochdimensionalen Parameterräumen und für den Ausschluss von wenig aussichtsreichen Optimierungsversuchen um höhere Inferenzgeschwindigkeiten bei gleichbleibender Qualität zu erzielen.
Skalierbare AI
Um den Einsatz-Umfang des entwickelten ML-Modells zu erhöhen, bieten wir eine datenzentrierte End-to-End-Lösung für die Skalierbarkeit in verschiedenen Phasen des ML-Lebenszyklus.
Domain Anpassung*
Bei der Nutzung von unterschiedlichen Datensätzen, Sensoren oder die Anwendung auf neue Umgebungen können wir unsere Erfahrungen einsetzten damit die KI-Modelle und die Software robust und zuverlässig unter verschiedene Einsatzbedingungen läuft.
Autonomes Fahren & ADAS
Technologie als Ersatz für menschliche Sinne. Die Unterstützung und Ablösung des Menschen vom Fahrersitz erfordert eine zeitgemäße Umsetzung. Unser Ziel ist es, die Automobilindustrie durch unsere Angebote zu unterstützen, die mit modernen technologischen Innovationen im Einklang stehen. Entdecken Sie unser umfangreiches Fachwissen in den Bereichen der automatisierten Fahrzeuge, um das Fahren der nächsten Generation zu fördern.
Use Cases Beispiele
Trajektorie Planung
Suche und Erkennung von Freiräumen und Wegen, in denen ein Fahrzeug ohne Kollisionsgefahr fahren kann. Wie kann die Integration von Informationen über erkannte Fahrzeuge und Straßenobjekte ermöglicht werden, um reibungslose Trajektorien zu erstellen?
Distanz Schätzung
In autonomen Umgebungen ist die Berechnung des Abstands zwischen vorausfahrendem und nachfolgendem Fahrzeug ein entscheidender Aspekt. Dies erfordert nicht nur ausgefeilte Techniken zur Formulierung reibungsloser Abstandsvorhersagen, sondern auch geeignete Sensoren und eine insgesamt sensible Handhabung sowie Prüfung.
Szene Verständnis
Durch die gleichzeitige Durchführung von Low-Level-Vision-Aufgaben, wie z. B. Erkennung, Verfolgung und Segmentierung der umgebenden Fahrzeuge oder anderer Objekte, können die Szenen grob interpretiert werden. Für das autonome Fahren sind Low-Level-Vision-Aufgaben alleine jedoch unzureichend, um ein vollständiges Verständnis der Szene zu ermöglichen und benötigen mehr Intelligenz.
SERVICES
Consulting
Sie fragen sich wie Sie die Vorteile von KI-Anwendungen für sich nutzen können oder brauchen Beratung hinsichtlich der Umsetzung? Holen Sie sich hier Unterstützung von unseren Experten.
Engineering Lösungen
Dienstleistungen und Projekte können gemeinsam geplant und von uns durchgeführt werden. Profitieren Sie dabei von unserer agilen Arbeitsweise und kontaktieren Sie uns für ein Erstgespräch.
Kooperation
Sie erkennen gemeinsame Interessen oder möchten eine Partnerschaft eingehen? Tauschen Sie sich hierbei mit uns aus und lassen Sie uns gemeinsame Ziele ins Auge fassen.