KI & maschinelles Lernen
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Jahre im Produktivbetrieb
Was es ist
Computer Vision ist der KI-Bereich, der Systemen das Verständnis visueller Daten ermöglicht – Bildklassifikation, Objekterkennung und Segmentierung, Anomalieerkennung in Kamera-Feeds und Videoanalyse-Pipelines.
Was Sie erhalten
Wie wir Systeme entwickeln
Wir beginnen mit der Datenstrategie: Welche Bilder oder Videosequenzen stehen zur Verfügung, wie werden Grundwahrheits-Labels erstellt, und sind die Klassen ausgewogen genug für zuverlässiges Training? Dann wählen wir die Modellarchitektur – YOLO-Varianten für Echtzeiterkennung, ResNet oder EfficientNet-Derivate für Klassifikation, Transformer-basierte Modelle für komplexere Aufgaben. Deployment-Ziele beeinflussen Architekturentscheidungen: Edge-Geräte mit begrenzter Rechenleistung erfordern andere Kompromisse als Cloud-Inferenz.
Computer-Vision-Projekte beginnen mit einer Analyse Ihrer visuellen Daten und der Definition der Erkennungsgenauigkeit, die Ihr Anwendungsfall erfordert. Wir liefern trainierte Modelle mit dokumentierten Metriken (Precision, Recall, mAP), Trainingspipelines für kontinuierliches Nachtraining und Deployment-Pakete für Ihre Zielplattform — Cloud, Edge oder hybrid.
Kernkompetenzen
Jedes Engagement wird auf Ihre Anforderungen zugeschnitten — dies sind die Kernkompetenzen, die wir einbringen.
Edge-Deployment auf industrielle Kamera-Hardware und eingebettete Systeme
Datenerweiterung und synthetische Datengenerierung für kleine Trainingsdatensätze
Modellerklärung mit visuellen Saliency-Maps für Audit-Anforderungen
Edge-Deployment und Modelloptimierung für eingebettete Systeme
3D-Computer-Vision und Punktwolkenverarbeitung
Unser Prozess
Ein strukturierter, Engineering-geführter Ansatz, der von Ihren Zielen zu einem Produktivsystem führt — ohne Überraschungen bei der Übergabe.
Typisches Engagement
8–16 WOCHEN
Wir erfassen Ihre Ziele, Rahmenbedingungen und vorhandene Infrastruktur. Der Umfang wird definiert und Erfolgskriterien vereinbart, bevor die Entwicklung beginnt.
Wir entwerfen den technischen Ansatz, wählen die richtigen Werkzeuge und erstellen einen meilensteinbasierten Lieferplan ohne Unklarheiten.
Iterative Entwicklung mit regelmäßigen Demos. Code-Reviews, Testabdeckung und Dokumentation laufen parallel — nicht erst am Ende.
Produktivrelease mit Monitoring-Setup und Übergabedokumentation. Wir bleiben in den ersten Wochen nach dem Launch eng an Ihrer Seite.
Entwickelt mit
FAQ
Computer Vision automatisiert visuelle Inspektions- und Analyseaufgaben: Qualitätskontrolle in der Fertigung, medizinische Bildanalyse, Dokumentenverarbeitung, Gesichtserkennung, Objekterkennung in Echtzeit, Videoüberwachung und autonome Navigation. Der gemeinsame Nenner ist, dass ein Mensch derzeit Bilder oder Videos ansieht und Entscheidungen trifft, die sich in Regeln formalisieren lassen.
Es kommt auf den Anwendungsfall an. Transfer Learning von vortrainierten Modellen (ResNet, YOLO, Vision Transformers) reduziert den Datenbedarf erheblich — oft reichen wenige hundert annotierte Bilder für eine gute Performance. Für hoch spezialisierte Aufgaben setzen wir Datenaugmentierung, synthetische Datengenerierung und aktives Lernen ein, um den Annotationsaufwand zu minimieren.
Ja. Wir optimieren Modelle für Edge-Deployment mittels Quantisierung, Pruning und architekturspezifischer Kompilierung (TensorRT für NVIDIA, Core ML für Apple, TFLite für mobile Geräte). Die resultierende Inferenzlatenz liegt typischerweise unter 50ms, was Echtzeit-Verarbeitung auf eingebetteter Hardware ermöglicht.
Mit uns arbeiten
Teilen Sie uns mit, woran Sie arbeiten — wir antworten innerhalb eines Werktags mit Rückfragen oder einem Angebotsentwurf.
