Vision AI: Das Beste aus IoT-Kameras herausholen

Kameras sind nicht mehr das, was sie einmal waren. Mit den Fortschritten in den IoT-Technologien und der App-Entwicklung ist es jetzt möglich, Kameras in nur wenigen einfachen Schritten IoT-fähig zu machen. Und Vision-KI ist hier besonders relevant. Sie wendet ML-Modelle auf erfasste visuelle Daten an, um Muster zu identifizieren, Objekte zu erkennen und zu klassifizieren oder Bilder zu segmentieren. In diesem Sinne repliziert die KI-Vision nicht nur die menschlichen Sinneskapazitäten, sondern verbessert sie auch. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wo Sie maschinelles Sehen im industriellen IoT einsetzen können.

In der Welt des IoT sind Kameras nur ein weiteres Edge-Gerät, das große Mengen wertvoller Daten streamt und Einblicke in den laufenden Betrieb bietet. Kameras in Industriequalität sind in der Regel mit einer Internetverbindung und Prozessoren ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, intelligente Operationen direkt auf dem Gerät durchzuführen und die ersten Daten zur Generierung zusätzlicher Erkenntnisse zu übertragen.

Bei IoT-Kameras geht es also nicht nur um Sicherheit und Überwachung. Darüber hinaus bieten sie beispiellose Einblicke in den Betrieb, verfolgen die Effizienz und kommunizieren mit größeren IoT-Systemen, um sicherzustellen, dass alles wie geplant läuft.

Vision KI-Anwendungen

Was sind also die Hauptbereiche, in denen Sie Vision AI einsetzen können? Kurz gesagt, das wäre jedes Bildanalyseszenario, mit dem Sie visuelle Objekte in Video- oder statischen Bildern erfassen und verarbeiten können. Die Technologie kann in der industriellen Fertigung, in der Automobilindustrie, im Einzelhandel, in der Logistik oder im Gesundheitswesen eingesetzt werden. Im Folgenden sind einige typische Anwendungen aufgeführt:

• Kantenerkennung. Bei der Kantenerkennung, einer der ältesten Techniken der Computer Vision, wird ein Algorithmus beauftragt, die Grenzen von Objekten innerhalb eines statischen oder bewegten Bildes zu erkennen.
• Objekterkennung. In der Regel wird hier ein ML-Modell trainiert, um bestimmte Objekte in einem Video oder einem statischen Bild zu identifizieren.
• Bildklassifizierung. Hier wenden Algorithmen relationale Inhalte und Kontextdaten auf Objekte in Bildern an, um zu bestimmen, was sie sind, d. h. zu welcher Klasse von Objekten sie gehören.
• Bildsegmentierung. Hier wird ein Bild anhand von Pixeleigenschaften in Bereiche unterteilt. Sie können beispielsweise einen Algorithmus trainieren, um Vordergrund und Hintergrund zu trennen und Texturen, Formen oder Farben zu identifizieren und zwischen ihnen zu unterscheiden.
• Mustererkennung. In diesem Fall wird ein ML-Modell trainiert, um Sätze wiederholter Merkmale oder wiederkehrender Sequenzen zu erkennen.

Kameras intelligent machen

Ihre Computer-Vision-Anwendungen können alles sein, von einfacher Bildverarbeitung zur Objektklassifizierung, Gesichtserkennung in sicherheitsintensiven Umgebungen, Apps zur visuellen Inspektion für Qualitätskontrolllösungen, Bewegtbilderkennung in Videoanalyseszenarien für anspruchsvollere Erkenntnisse bis hin zu komplexen, facettenreichen Lösungen, die auf maßgeschneiderten Deep-Learning-Algorithmen basieren. Wie kommen Sie dorthin?

Mit einer IoT-Plattform das Beste aus der Vision-KI-Technologie herausholen

Mit Record Evolution können Sie Kameras wie jedes andere eingebettete Gerät mit der IoT-Plattform verbinden. Herunterladen Apps aus dem IoT App Store, installieren Sie sie innerhalb weniger Minuten und führen Sie sie sofort aus, um Computer-Vision-Lösungen zu erstellen. Mithilfe des IoT-Entwicklungsstudios der Plattform erstellen oder importieren Sie auch Ihre eigenen Algorithmen für maschinelles Lernen, verpacken diese als Apps auf der Grundlage Ihres KI-Modells und entwickeln KI-Lösungen, die auf Smart-Kameras eingeführt werden können. Ihre benutzerdefinierten Modelle werden auf der Grundlage der visuellen Eingaben aus den Bilddaten aktualisiert.

Sie verbinden Kameras mit Ihrer IoT-Plattform, installieren und führen Apps darauf aus und visualisieren die Ergebnisse in benutzerdefinierten Dashboards.

Darüber hinaus führen Sie Aktualisierungen der Kamerasoftware drahtlos durch und nutzen die verschiedenen Plattformmöglichkeiten. Diese können von Visualisierungen bis hin zur Modelloptimierung für maschinelles Lernen variieren oder Integration mit AR-Lösungen. IoT-Apps bieten Kameras eine Fülle von Funktionen, die Fertigungsbetrieben den nötigen Vorsprung im digitalen Universum verschaffen. Computer-Vision-Anwendungen können alles umfassen, von einfacher Bildverarbeitung zur Objektklassifizierung, Gesichtserkennung in sicherheitsintensiven Umgebungen, Apps zur visuellen Inspektion für Qualitätskontrolllösungen, Bewegtbilderkennung in Videoanalyseszenarien für anspruchsvollere Analysen bis hin zu komplexen, facettenreichen Lösungen, die auf maßgeschneiderten Deep-Learning-Algorithmen basieren. Und Ihre benutzerdefinierten Modelle werden auf der Grundlage der visuellen Eingaben aus den Bilddaten aktualisiert.

Hinzufügen weiterer industrieller Anwendungsfälle für Smart-Kameras

Neben der Fertigung werden KI-gestützte IoT-Kameras bereits in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, darunter Einzelhandel, Logistik, Transport, Eventmanagement und Landwirtschaft. Ausgehend von nur wenigen grundlegenden Funktionen können Sie die Funktionalität Ihrer IoT-Kameras erweitern, indem Sie noch mehr IoT-Apps erstellen und zu der vorhandenen Vision-KI-Lösung hinzufügen. Auf diese Weise nutzen Sie das volle Potenzial von Edge-KI und holen das Beste aus den visuellen Informationen Ihrer Vision-KI-Systeme heraus. So schaffen Sie den Grundstein für noch wertvollere Erkenntnisse.

Und natürlich entsprechen die mit der IoT-Plattform verbundenen Kameras den neuesten Cybersicherheits- und Datenschutzstandards. Benutzerdefinierte IoT-Apps stellen sicher, dass nur die benötigten Daten in die Cloud übertragen werden. Darüber hinaus gibt es eine klare Trennlinie zwischen Cloud-Daten und Datenvorverarbeitung auf dem Edge-Gerät. Auf diese Weise gewährleistet Ihre IoT-Kameralösung jederzeit die Einhaltung der DSGVO und schützt alle personenbezogenen Daten von Anfang an effektiv.

Einsatzmöglichkeiten intelligenter Kameras: Ein Beispiel

Was sind die Einsatzmöglichkeiten von intelligenten IoT-Kameras? Kameras können in Szenarien eingreifen, in denen die menschliche Wahrnehmung nicht ausreicht, um Gefahren zu erkennen. Beispielsweise können intelligente Kameras ein Feuer erkennen, bevor Menschen es erkennen können. Auf diese Weise geht die KI-gestützte Bildverarbeitung über klassische Brandbekämpfungsmaßnahmen hinaus, die auf Überwachung und einfacher Sensortechnologie zur Raucherkennung beruhen.

Wie? Ansätze, die von der Überwachung (durch Menschen) abhängen, können fehlerhaft sein, weil man sich zu sehr auf das menschliche Auge verlässt. Das menschliche Auge kann Rauch jedoch erst erkennen, wenn er begonnen hat, sich auszubreiten und technisch sichtbar geworden ist. Infolgedessen kommt es zu einer erheblichen Verzögerung bei der Reaktion auf die Brandgefahr. KI-gestützte Kameras, die an wichtigen Stellen in der Werkstatt installiert sind, können hier den entscheidenden Unterschied ausmachen. Und sie können nicht nur die Brandgefahr frühzeitig erkennen, sondern auch automatische Warnmeldungen senden.

Dies ist nur ein Beispiel für die vielen Möglichkeiten, die KI-gestützte IoT-Kameras bieten. Für detaillierte Informationen kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie unser Smart-Kamerasystem Ihnen helfen kann, die Potenziale von KI und Computer Vision auszuschöpfen.

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