Computer Vision
Erkennung, Segmentierung, Inspektion und visuelle KI: auf Ihren Bildern trainiert, dort betrieben, wo Sie sie brauchen.
Noch immer schauen Menschen auf Bildschirme und prüfen Teile mit dem Auge, weil das System nicht sehen kann. Wir bauen Computer Vision, die es kann: Objekte erkennen und zählen, Defekte finden, Sicherheit prüfen, Etiketten lesen und Videos analysieren, mit trainierten Modellen, wo Präzision und Tempo zählen, und multimodalen LLMs, wo Vielfalt zählt. Die Modelle werden an Ihren Bildern gemessen und in der Cloud oder auf Edge-Geräten direkt an der Kamera betrieben.
01 / Was es löst
Objekte, Personen, Fahrzeuge oder Produkte in Bildern und Videostreams gefunden und gezählt.
Defekte, fehlende Teile und Schutzausrüstung einheitlich geprüft, mit gespeichertem Bild zu jeder Entscheidung.
Optimierte Modelle auf Geräten der Jetson-Klasse neben der Kamera – geringe Latenz, kein Video verlässt den Standort.
Multimodale LLMs, die Szenen beschreiben, Fragen zu Bildern beantworten und Text unter realen Bedingungen lesen.
02 / Stack
Branchenstandard, langweilig im besten Sinne: Werkzeuge mit Zukunft, die auch der nächste Entwickler kennt.
Modelle
YOLO
Objekterkennung in Echtzeit
Segment Anything
Promptbare Segmentierung
Vision transformers
Klassifizierung und Embeddings
Multimodal LLMs
Bilder beschreiben und darüber schlussfolgern
Training & Daten
PyTorch
Training und Fine-Tuning
OpenCV
Bildverarbeitung und Geometrie
Label Studio
Labeling- und Prüfabläufe
Synthetic data
Seltene Fälle generiert oder augmentiert
Bereitstellung
NVIDIA Jetson
Edge-KI-Hardware neben der Kamera
TensorRT
Optimierte Inferenz auf NVIDIA-GPUs
ONNX Runtime
Portable Inferenz über Hardware hinweg
Cloud GPUs
Batch- und Stream-Verarbeitung im großen Maßstab
03 / Vorgehen
Ein gelabelter Datensatz aus Ihren Kameras und Bedingungen – Licht, Winkel, seltene Defekte – bevor ein Modell gewählt wird.
Übersehene Defekte, Fehlalarme oder Zählfehler, mit Ihnen vereinbart und von Release zu Release verfolgt.
Latenz, Bandbreite und Datenschutz entscheiden, wo die Inferenz läuft, nicht Gewohnheit.
Unsichere Bilder gehen zurück ins Labeling, sodass das Modell mit echten Daten besser wird.
04 / Standards
Wir halten uns bei jedem Projekt an Branchenstandards und bewährte Methoden – sie sorgen dafür, dass der Kostenvoranschlag hält.
05 / Infrastruktur
Gute Fragen
Klare Antworten auf das, was Kunden vor dem Start wissen wollen.
Objekte erkennen und zählen, Fehler an einer Produktionslinie finden, Schutzausrüstung prüfen, Etiketten und Zähler ablesen, Bestände im Regal verfolgen oder Videos auswerten – überall dort, wo heute Menschen auf Bilder oder Bildschirme schauen und entscheiden.
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Start
Erzählen Sie uns, was wo erkannt werden soll. Ein Senior Engineer antwortet mit ehrlichem Umfang und Preis.
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