Mit künstlicher Intelligenz visuelle Daten verstehen und wertschöpfend nutzen – von der Analyse bis zur praxisnahen Lösung.
Computer Vision ist die Fähigkeit von Maschinen, visuelle Informationen zu verstehen, zu analysieren und auf dieser Basis Entscheidungen zu treffen. Sie bildet die Grundlage vieler moderner Anwendungen, von der Qualitätsprüfung in der Fertigung über automatisierte Dokumentenanalyse bis hin zu visueller Anomalieerkennung in der Infrastrukturüberwachung.
Als IT-Beratung entwickeln wir robuste, skalierbare und nachvollziehbare KI-Lösungen, die Bilddaten effizient in verwertbare Informationen umwandeln. Dabei kombinieren wir Deep Learning, Edge-AI-Konzepte und Explainable AI, um sicherzustellen, dass jedes System nicht nur präzise, sondern auch erklärbar und überprüfbar arbeitet.
Erfolgsgeschichte
Erfahren Sie mehr über eine erfolgreiche Anwendung von KI in der Praxis:
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Dimensionen der Computer-Vision-Systeme
Jedes Computer-Vision-Projekt beginnt mit den Daten. Wir unterstützen bei der strukturierten Erfassung, Anreicherung und Labelung großer Bilddatensätze, von der Definition relevanter Klassen bis zur Qualitätssicherung der Annotationen. Unser Fokus liegt dabei auf der Vermeidung von Bias, der durch unvollständige oder einseitige Datensätze entsteht. So stellen wir sicher, dass Modelle robuste Entscheidungen treffen, unabhängig von Umgebung, Beleuchtung oder Perspektive.
Die Wahl der richtigen Architektur ist entscheidend. Wir entwickeln und evaluieren Modelle für Klassifikation, Segmentierung, Objekterkennung oder Tracking, je nach Use Case. Dabei setzen wir auf moderne Deep-Learning-Frameworks und integrieren vortrainierte Modelle, um Entwicklungszeiten zu verkürzen. Durch Transfer Learning und kontinuierliches Retraining passen wir Modelle an domänenspezifische Anforderungen an.
Ein trainiertes Modell ist nur so gut wie seine kontinuierliche Überwachung. Im Betrieb verändern sich Datenstrukturen, Lichtverhältnisse oder Objektmerkmale, sogenannte „Data Drifts“. Wir etablieren Monitoring-Pipelines, die Abweichungen automatisch erkennen und Feedback-Schleifen in den Trainingsprozess zurückspielen. So bleibt die Performance stabil und Fehlklassifikationen werden frühzeitig erkannt.
Explainable AI sorgt dafür, dass KI-Entscheidungen nachvollziehbar bleiben, auch in Computer Vision-Projekten. Ein klassisches Beispiel: Eine KI soll zwischen Hund und Wolf unterscheiden, lernt aber unbewusst, Tiere nach ihrem Hintergrund (Gras vs. Schnee) zu klassifizieren, statt nach ihrem eigentlichen Erscheinungsbild.
In unserem Ansatz analysieren wir mittels Heatmaps und Grad-CAM-Verfahren, welche Pixelbereiche den größten Einfluss auf die Entscheidung haben: wie im Beispiel unten sichtbar. Dadurch erkennen wir fehlerhafte Lernmuster frühzeitig und verhindern Model-Drift, bevor er sich auf den Produktivbetrieb auswirkt.
Unser Leistungsangebot
- Entwicklung und Implementierung von Computer-Vision-Lösungen auf Basis moderner Deep-Learning-Frameworks
- Integration in bestehende Plattformen und Prozesse (z. B. Cloud-, Edge- oder On-Prem-Umgebungen)
- Aufbau automatisierter Monitoring-Pipelines zur Qualitätssicherung
- Beratung zu Datenqualität, Annotation und Governance im CV-Kontext
- Implementierung von Explainable-AI-Mechanismen zur Nachvollziehbarkeit und Auditierbarkeit
Ergebnisse & Mehrwert
- Präzise, nachvollziehbare Erkennung und Klassifikation
- Reduktion manueller Prüfaufwände und Fehler
- Frühzeitige Erkennung von Data- oder Model-Drift
- Erhöhte Transparenz und Vertrauen in KI-gestützte Entscheidungen