Computer Vision und Bildverarbeitung
Individuelle Bildanalyse für Objekt-, Positions-, Bewegungs- und Qualitätsinformationen aus Kameradaten.
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SOPON entwickelt Computer Vision, maschinelles Lernen, Edge AI und individuelle KI-Software für industrielle und betriebliche Anwendungen.
Individuelle Bildanalyse für Objekt-, Positions-, Bewegungs- und Qualitätsinformationen aus Kameradaten.
Mehr erfahrenObjekterkennung mit individuellen Datensätzen, Modelltraining und Kameraintegration.
Mehr erfahrenDatenangepasste Modelle für Klassifikation, Regression, Anomalieerkennung und Prognosen.
Mehr erfahrenNeuronale Modelle für Bilder und komplexe Daten.
Mehr erfahrenLokale KI-Verarbeitung von Kameradaten nahe der Quelle.
Mehr erfahrenSoftware für Modellintegration in Prozesse, APIs, Web- und Mobilanwendungen.
Mehr erfahrenKI für Qualitätsprüfung, Produktionsdaten und Betriebsunterstützung.
Mehr erfahrenDaten-, Modell- und Softwareentwicklung für branchenspezifische Aufgaben.
Mehr erfahrenSpezifikationen, Hardwarekompatibilität und Module werden im Angebot bestätigt.
Bild- und Datenanalyse kann für Produktion, Logistik, Handel, Unternehmenssoftware und datenintensive Abläufe geprüft werden. Zählung, Prüfung, Dokument-/Bildanalyse und Prognose sind Anwendungsszenarien, keine Kundenreferenzen.
Mehr erfahrenZiele, Systeme, Daten und Einsatzbedingungen werden gemeinsam geprüft. Umfang, Schnittstellen und Zuständigkeiten werden vor dem Angebot geklärt.
Hardware und Software folgen einem klaren technischen Entwurf. Versionierte Entwicklung und Tests respektieren Eingriffsgrenzen bestehender Systeme.
Normal- und Fehlerszenarien werden anhand von Kriterien geprüft. Lieferung, Dokumentation, Backups und Wartungszugang folgen dem vereinbarten Umfang.
Ein Kamerabild ist noch keine Entscheidung. Computer Vision verarbeitet Bilder, um eine konkrete Frage zu beantworten. Eine sinnvolle Anwendung beginnt mit dieser Frage und den vorgesehenen Betriebsbedingungen.
Beitrag lesenDie YOLO-Familie kann definierte Objektklassen in Bildern lokalisieren. Für den betrieblichen Einsatz zählen zusätzlich einheitliche Annotationen, Entscheidungsregeln und Tests vor Ort, nicht allein die Modellwahl.
Beitrag lesenMaschinelles Lernen lernt Zusammenhänge aus Beispielen, um neue Eingaben zu bewerten. Zu Beginn wird festgelegt, welche Entscheidung verbessert und wie dies gemessen werden soll; erst danach folgt die Algorithmuswahl.
Beitrag lesenTeilen Sie Anforderungen, bestehende Systeme und Abnahmekriterien mit uns. Gemeinsam bewerten wir Lösung und Umsetzung.