Was ist Computer Vision?

Das Ziel von Computer Vision ist es Inhalte von Bildern so genau wie möglich zu erkennen, idealerweise so, wie das menschliche Auge es würde – nur schneller, dank Automatisierung. Das bezieht sich auf jede Art von Inhalt – Fotos, Grafiken und Videos.

Man kann Computern beibringen zu bemerken, zu erkennen und, am wichtigsten, zu identifizieren, was sie sehen. Das kann in verschiedenen Industrien angewendet werden, so wie in der Automobilindustrie, Produktion und im Gesundheitswesen.

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Computer Vision Services und Lösungen

Computer Vision Anwendungen können vielerlei Zwecken dienen. Ihr Hauptziel ist allerdings die Förderung der Geschäftsentwicklung, dank der Automatisierung von Prozessen und der Verbesserung von Geschäftsentscheidungen, speziell weil sie auf der Analyse von gesammelten Daten basieren.

Objekterkennung

Ihr Zweck ist es Dinge in Bildern zu erkennen und zu identifizieren. Die Software kann das basierend auf einer Bibliothek von bereits eingeordneten Bildern tun, einer Angabe von unterscheidbaren Objekteigenschaften (bei klassischen Computer Vision Algorithmen) oder indem es selbst basierend auf Daten lernt (bei Deep Learning).

Außerdem kann es von selbst mit der Zeit immer besser werden. Diese Technologie wird weit verbreitet in Fahrerassistenzsystemen oder bei automatisierten Qualitätskontrollen in der Produktion angewendet, d.h. auf der Suche nach fehlerhaften Artikeln auf Fließbändern.

Gesichtserkennungssoftware

Diese Art von Software kann auf verschiedene Arten funktionieren – Gesichtserfassung (Gesichter auf einem Bild finden), Gesichtserkennung (Identifizierung von bestimmten Personen in Bildern oder Videos) und die Erkennung von Alter, Geschlecht und Emotionen – entscheidende Indikatoren bei Kundenzufriedenheit – um weiter zu analysieren.

Apps, die auf Gesichtserkennung basieren, werden oft im Gesundheitswesen, Verkehrsmanagement, Sicherheitswesen angewendet, oder um automatisch zu bestätigen, dass die Person, die ein Bier kauft, nicht minderjährig ist.

Bildklassifizierung

Computer-Algorithmen kategorisieren, gruppieren und bearbeiten Informationen für eine eingehende Analyse und relevante Insights. Bildklassifizierung verarbeitet Bilder auf so eine Weise, dass sie mit einer Bezeichnung versehen werden (einer Klasse).

Mit hoher Wahrscheinlichkeit weiß das System welches Bild eine Katze, einen Hund, einen Menschen usw. anzeigt. Der Prozess der Kennzeichnung ist sehr wichtig zum Beispiel bei der Klassifizierung von medizinischen Bildern, wenn man die Anzeichen einer Krankheit identifizieren will.

Semantische Segmentierung

Bildsegmentierung ist der Schlüssel zum tiefen und kompletten Verständnis dessen, was auf einem Bild auf der Pixelebene passiert. Diese Lösung dient nicht nur dazu Objekte zu entdecken, sondern auch ihre exakten Grenzen zu finden.

Dies wird weit verbreitet in der Entwicklung von selbstfahrenden Autos, für medizinische Zwecke und für alltägliche Fälle, sowie den Portrait-Modus in unseren Kameras, Bildbearbeitungs-Apps oder virtuellen Umkleidekabinen bei E-Commerce angewendet.

Optische Zeichenerkennung

Die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) erlaubt es Dokumente zu scannen, sowohl gedruckte, als auch handgeschriebene – und sie in komplett editierbare Daten für Suchen und Analysen zu umzuwandeln. Das erlaubt es Firmen ihre Ressourcen zu digitalisieren und Kundenbetreuung zu verbessern, indem man Rechnungen, Visitenkarten und andere Arten von Dokumenten scannt – und sogar ihre originale Formatierung reproduziert.

Die Genauigkeit von OCR kann durch Bildnachbearbeitung verbessert werden, um jegliche Schreibfehler zu korrigieren. Es ist auch möglich Texte, die in Fotos oder Videos vorkommen, zu erkennen, zum Beispiel für Textanalyse, weitere Übersetzung oder um es Personen mit Sehschwäche vorzulesen.

Image post-processing

The OCR’s accuracy can be increased by image post-processing to correct any spelling mistakes. It is also able to recognize text appearing in photos and videos for e.g. text analytics, further translation, or to read it to people with vision impairment.

Lassen Sie uns sprechen und sehen ob wir zu ihrem nächsten IT-Projekt passen.
Tomasz Kowalczyk CEO NeuroSYS
Tomasz Kowalczyk
CEO von NeuroSYS
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Vorteile von Computer Vision Lösungen

Finden Sie heraus wie Ihr Business mit einer gut gemachten Computer Vision Anwendung profitieren kann.

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Automatisierung von Aufgaben und Prozessen

Computer Vision Firmen werden Ihnen helfen eine Vielzahl an Prozessen zu automatisieren, solche wie Qualitätskontrolle/Inspektionsaufgaben. Sie können fehlerhafte Artikel entfernen bevor sie den Kunden erreichen, dank automatisierter Feststellung früh im Produktionsprozess.

Ihr Team wird deutlich weniger Zeit mit der Analyse von Berichten und Daten verbringen. Dadurch können Sie Ergebnisse und Verbesserungen viel schneller liefern.

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Genauigkeit und Präzision

Mit Deep Learning für Computer Vision können Sie die Präzision Ihrer Prozesse verbessern. Die Technologie ist unempfindlich auf optische Illusionen, Annahmen und natürliche Erschöpfung.

Sie analysiert Bilder Pixel um Pixel und zieht direkt objektive Schlüsse. Solch eine hohe Präzision wäre ohne künstliche Intelligenz nicht möglich.

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Kostenreduzierung

Mit Computer Vision Software können Sie die Zeit, die Ihr Team mit stumpfsinnigen Aufgaben verbringt, erheblich senken. Sobald den Computern beigebracht wird, wie sie ihre Arbeit durchführen sollen, kann diese mit minimalen Kosten gemacht werden und dabei unzählige Arbeitsstunden sparen.

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Schnellere Lieferung

Maschinen können 24 Stunden am Tag effektiv arbeiten und ihre Arbeit ist leicht skalierbar. Deswegen können Aufgaben mit Computer Vision viel effizienter und schneller durchgeführt werden, jegliche Fehler können schneller erkannt werden und evidenzbasierte Schlussfolgerungen sind genauer.

Unser Entwicklungsprozess

Unser Entwicklungsprozess besteht aus drei Etappen, welche es unseren Kunden erlauben Risiken und die Kosten ihrer Projekte zu minimieren.

1

Problemanalyse

wir definieren Ihre Herausforderung, führen einen Workshop durch und bieten eine erste Lösung an.

2

Durchführbarkeitsstudie

wir bieten eine komplette, langjährige Lösung und Plan an.

3

Unterprojekte

wir teilen unser Projekt in kleinere Teile, die in 1-2 Sprints abgeschlossen werden können – und wir entwickeln den ersten.

Wir erklären mehr über unseren Ansatz in einem anderen Blogpost in dem es darum geht

Hier bei NeuroSYS haben wir eine eigene Abteilung für Forschung und Entwicklung.

Unsere Computer Vision-Spezialisten stellen sich jeden Tag Herausforderungen mit künstlicher Intelligenz. Wir haben mehrere Computer Vision-Projekte geliefert, für unsere Kunden und für interne Zwecke.
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