Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAISIntelligente Systeme müssen Personen und Objekte anhand von visueller Information aus Bildern oder Videos zuverlässig erkennen und ein Verständnis für komplexe Umgebungen entwickeln. Dies ist eine Grundvoraussetzung für das sichere Interagieren von Fahrzeugen und mobilen Robotern mit ihrer Umwelt. Auch der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Zustandsüberwachung und Qualitätskontrolle stellt hohe Anforderungen an die Verarbeitung visueller Informationen.
Langjährige Erfahrung mit Maschinellem Lernen in der Bildverarbeitung verschafft uns eine starke Position. Unsere Systeme haben sich bereits in der Praxis im Einsatz in unterschiedlichen Anwendungsgebieten und Branchen bewährt: Wir bieten beispielsweise Lösungen zur Erkennung von Verkehrszeichen, zur Zustandsüberwachung für Infrastrukturen, zur Schadenserkennung und Qualitätsanalyse.
Für die echtzeitfähige Erkennung von Objekten und die Umfeldanalyse können wir auf einen eigenen Technologiekern für Bildverarbeitung und ein Framework für neuronale Netze zurückgreifen. Zur Analyse eines komplexen Umfeldes, beispielsweise einer Verkehrssituation, ist es oft nötig, Informationen aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und auf verteilten Geräten zu verarbeiten.
Diese kollaborierenden Systeme stellen besondere Ansprüche an Ressourceneffizienz und erfordern spezielle Techniken für die Fusion von Daten aus verschiedenen Sensoren. Daher arbeiten wir an eigen¬ständigen Edge-Computing-Systemen und Techniken, die beispielsweise ein Tracking von Objekten durch mehrere Sichtbereiche ohne eine zentrale Cloud ermöglichen.
Bei der Erkennung von Fehlern und Qualitätsmängeln in der industriellen Produktion stoßen klassische Verfahren des Maschinellen Lernens oft an ihre Grenzen. Für Fehler und Probleme, die selten auftreten, steht naturgemäß eine eher kleine Datenbasis zur Verfügung. Wir können für diese Anwendungsszenarien Hybridverfahren und Modelle entwickeln, die domänenspezifisches Expertenwissen einbinden und somit auch mit kleineren Datensätzen erfolgreich trainiert und eingesetzt werden können.
KI-basierte Systeme müssen ihr Umfeld zuverlässig erkennen, um sicher mit Menschen und der Umwelt interagieren zu können.
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Computer Vision
Leistungsportfolio
Unsere Kunden stammen aus den Bereichen Automobil, Verkehr, Logistik, Infrastruktur und Medien. Mit unseren Systemen zur Bilderkennung und -analyse sind wir in der Lage, Personen und Objekte zu erkennen sowie Fehler und Qualitätsmängel zu identifizieren.