Objekterkennung mit KI

Was zeigt diese Erlebnisstation?

Diese KI-Erlebnisstation zeigt, wie Künstliche Intelligenz (KI) in der Lage ist, Objekte in einem Live-Bild zu erkennen und zu kategorisieren. Eine angeschlossene Webcam erfasst den Raum in Echtzeit, und die KI analysiert die Umgebung, um Objekte wie Personen, Möbel, Fahrzeuge oder Alltagsgegenstände zu identifizieren.

Jedes erkannte Objekt wird visuell hervorgehoben und mit einer Kategorie versehen, z.B. „Person“ oder „Tisch“. Zusätzlich zeigt die KI eine prozentuale Wahrscheinlichkeit an, die angibt, wie sicher sie sich bei der Erkennung des jeweiligen Objekts ist.

Anwendungsbereiche für Unternehmen

Die Objekterkennungstechnologie bietet Unternehmen in verschiedensten Branchen nützliche Einsatzmöglichkeiten, um Prozesse zu automatisieren und Effizienz zu steigern:

Industrie: Die Objekterkennung kann in der Produktion zur Qualitätssicherung verwendet werden. Produkte werden automatisch auf Mängel geprüft, um sicherzustellen, dass nur einwandfreie Ware die Produktion verlässt. Das spart Zeit und Kosten.
Sicherheitsüberwachung: Durch die Erkennung von verdächtigen Objekten kann die Sicherheit z.B. in öffentlichen Gebäuden oder Flughäfen verbessert werden.
Logistik: In Lagerhäusern oder Versandzentren hilft die Objekterkennung bei der Automatisierung von Sortier- und Verpackungsprozessen. Die KI erkennt und kategorisiert Waren, sodass der Verpackungsprozess schneller und genauer ablaufen kann.
Smart Cities: In Städten kann die Technologie zur intelligenten Verkehrsüberwachung eingesetzt werden. Kameras erkennen automatisch Fahrzeuge, Fußgänger und Fahrräder, um den Verkehrsfluss in Echtzeit zu steuern.
Einzelhandel: Überwachung des Bestands und automatische Bestellung

Management bei großen Menschenmengen: Durch Analyse von Bewegungen und Anzahl von Menschen kann der Besucher-Fluss optimiert werden (z.B. Bei verschiedenen Eingängen von Großveranstaltungen)

Technische Funktionsweise

Die Technik hinter der KI-Objekterkennung basiert auf maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken. Das Bild wird in Segmente zerlegt, und jedes Segment wird von der KI analysiert. Diese sucht nach Mustern und vergleicht das Bild mit den in den Trainingsdaten gespeicherten Informationen, um die erkannten Objekte zu kategorisieren. Dabei werden verschiedene Klassen wie „Person“, „Fahrzeug“ oder „Tisch“ genutzt. Die KI gibt eine Wahrscheinlichkeit für jede erkannte Kategorie an, die zeigt, wie sicher sie sich bei ihrer Vorhersage ist.

Je besser die Qualität der Trainingsdaten und des Bildes, desto genauer kann die KI Objekte erkennen. Modernste Algorithmen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) kommen zum Einsatz, um die Bilder auf verschiedenen Ebenen zu analysieren.

Showroom besuchen.

Sie möchten die Erlebnisstation selbst ausprobieren? Gerne laden wir Sie in unseren Showroom ein oder zeigen die Station auf Ihrer Veranstaltung oder Messe. Für Anfragen erreichen Sie uns per E- Mail: info@digitalzentrum.berlin.