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Bild- und Videoerkennung

Bild- und Videoerkennung – eine neue Dimension der Automatisierung

Die Bild- und Videoerkennung ist eine umfassende Lösung der KI/ML-Klasse, die in industriellen und wissenschaftlichen Umgebungen die automatische Analyse von Bildern und Videoaufnahmen ermöglicht. Wir setzen sie dort ein, wo herkömmliche Überwachung und manuelle Methoden versagen, z. B. in der Aquakultur, der Schienenlogistik und der Industrie 4.0.

Warum ist diese Lösung wichtig?

KI-gestützte Systeme zur Bild- und Videoerkennung ermöglichen eine kontinuierliche, automatische Analyse mit hoher Genauigkeit – ohne manuellen Eingriff. Sie verarbeiten Daten in Echtzeit, beschleunigen Entscheidungsprozesse deutlich und verbessern die Qualität des Produktionsmanagements.

Traditionelle Methoden der visuellen Datenerfassung – wie manuelles Proben oder Inspektionen – sind zeitaufwendig, ungenau und anfällig für menschliche Fehler. Sie arbeiten mit Verzögerung und ermöglichen keine zeitnahe Reaktion auf operative Veränderungen.

Welche Probleme löst die Bild- und Videoerkennung?

Zeitaufwendige manuelle Messungen

z. B. manuelles Zählen von Organismen oder die Inspektion tausender Videobilder.

Schwierige visuelle Bedingungen

Wechselnde Lichtverhältnisse, hohe Objektdichte (z. B. > 200 Individuen pro Bild), ähnliche Farbgebung von Objekt und Hintergrund sowie industrielle Infrastruktur, die klassische Analysen erschwert.

Betriebsstörungen und Stress bei Organismen

In der Aquakultur beeinträchtigt beispielsweise das manuelle Einfangen von Tieren zur Biomassemessung das Wohlergehen und kann die Produktion stören.

Geringe Präzision und verzögerte Informationen

Stichprobenmessungen oder visuelle Inspektionen führen häufig zu verzögerten Entscheidungen auf Basis unvollständiger Daten.

Wie löst unsere Technologie dieses Problem?

  • Automatische Bild- und Videoanalyse – KI-Systeme analysieren und klassifizieren Bilder sowie Videoaufnahmen automatisch und ermöglichen eine kontinuierliche Prozessüberwachung ohne manuelle Datenverarbeitung.
  • Hohe Genauigkeit unter schwierigen Bedingungen – Unsere Modelle, z. B. der getestete YOLOv5-Detektor, erreichten einen relativen Zählfehler von etwa 6 % in industriellen Umgebungen.
  • Weniger Stress und höheres Tierwohl – In der Aquakultur entfällt das Einfangen von Garnelen zur Vermessung, was Stress und Verletzungsrisiken deutlich reduziert.
  • Reduzierung des Betriebsrisikos für die Infrastruktur – Im Schienenverkehr erkennt das System frühzeitig Schäden an Schwellen, was eine schnelle Reaktion ermöglicht und größere Ausfälle verhindert.
  • Skalierbarkeit der Lösung – Wir entwickeln aus Prototypen produktionsreife Systeme, die in verschiedenen Werken, Zuchtanlagen und Branchen einsetzbar sind.
  • Echtzeitreaktion und bessere operative Daten – Durch kontinuierliches Monitoring (z. B. Bilder alle Minute) und Datenverarbeitung werden schnellere Produktions- und Verkaufsentscheidungen ermöglicht.
  • Technologiepartnerschaft und Expertenwissen – Wir liefern nicht nur ein Tool, sondern unterstützen Sie bei Integration, Datenanalyse, Modelloptimierung und Anwendung im konkreten Geschäftskontext.

4D-Methode

Discovery

Verstehen der DNA des Problems, bevor die erste Codezeile entsteht

Die Discovery-Phase ermöglicht ein tiefgehendes Verständnis der geschäftlichen Herausforderung, der Nutzerbedürfnisse und des technologischen Kontexts. Dadurch startet das Projekt auf einer soliden Grundlage, und zentrale Annahmen werden noch vor Beginn der Entwicklung validiert.

Schlüsselartefakt

Standardisiertes Konzeptdokument

Unser Fokus

  • Zieldefinition
  • Problemidentifikation
  • Nutzerforschung
  • Wettbewerbsanalyse
  • Machbarkeitsstudie
  • Technische Anforderungen

Unsere Aktivitäten

Wir analysieren das geschäftliche und technologische Umfeld des Kunden
— von bestehenden Systemen bis hin zu Nutzerbedürfnissen und strategischen Zielen. Wir validieren Geschäftsannahmen, identifizieren Risiken und definieren das zu lösende Problem. Das Ergebnis ist ein konsistentes Produktkonzept als Grundlage für die nächsten Projektphasen.

Definition

Von Erkenntnissen zu einem klaren Produktplan

In der Definitionsphase überführen wir die Erkenntnisse aus der Discovery in ein detailliertes Lösungskonzept. Dabei entstehen Anforderungen, Systemarchitektur und das Konzept der User Experience.

Schlüsselartefakt

Produkt- und Architektur-Blueprint

Unser Fokus

  • Anforderungsanalyse und -erhebung
  • Use-Case-Analyse
  • UX- und Prototyp-Design
  • Systemarchitektur
  • Risikoregister
  • Aufwand- und Kostenschätzung

Unsere Aktivitäten

Wir übersetzen Geschäftsziele in konkrete funktionale und technische Anforderungen. Wir erstellen UX-Prototypen, definieren die Architektur und planen die Umsetzung. So beginnt die Entwicklung mit einem klaren Plan und minimalem Risiko.

Delivery

Entwicklung und Bereitstellung zuverlässiger Software

In der Delivery-Phase entwickeln wir die finale Lösung. Wir legen großen Wert auf Codequalität, klare Kommunikation mit Stakeholdern und ein stabiles Deployment in die Produktion.

Schlüsselartefakt

Produktionsreifes Produkt / Deployment

Unser Fokus

  • Produktentwicklung
  • Stakeholder-Management
  • Testing und Qualitätssicherung
  • Entwicklung

Unsere Aktivitäten

Unsere Teams entwickeln die Lösung auf Basis moderner Entwicklungspraktiken und kontinuierlicher Integration. Wir testen das Produkt regelmäßig und sorgen für eine transparente Kommunikation mit den Stakeholdern, um eine stabile, produktionsreife Lösung zu liefern.

Direction

Transformation eines Produkts in ein wachsendes digitales Geschäft

Direction ist eine Phase der langfristigen Produktentwicklung. Anstatt die Zusammenarbeit nach der Implementierung zu beenden, unterstützen wir unsere Kunden bei der Skalierung von Lösungen, der Einführung von Innovationen und dem Aufbau eines Wettbewerbsvorteils.

Schlüsselartefakt

Roadmap für Produktentwicklung und Innovation

Unser Fokus

  • Produktentwicklung und Roadmap
  • Customer Success und Support
  • Strategische Beratung
  • Innovation und Zukunftsplanung
  • Identifikation neuer Einnahmequellen

Unsere Aktivitäten

Gemeinsam mit dem Kunden analysieren wir Produktdaten, identifizieren neue Wachstumsmöglichkeiten und planen weitere Funktionen. Wir helfen, die Lösung zu skalieren, ihre Leistung zu optimieren und eine langfristige Produktstrategie aufzubauen.

Was gewinnen Sie durch die Zusammenarbeit mit uns?

  1. Schnellere Produktions- und Betriebsentscheidungen dank Automatisierung – Zeitersparnis und weniger Verzögerungen.
  2. Reduzierung der manuellen Arbeitskosten und geringeres Risiko von Messfehlern.
  3. Bessere Betriebsdaten: höhere Qualität, Präzision und Verfügbarkeit von Informationen.
  4. Minimale Auswirkungen auf Umwelt, Organismen und Infrastruktur – weniger invasive Methoden, höhere Nachhaltigkeit.
  5. Skalierbarkeit inklusive – eine Lösung, die mit Ihrem Unternehmen wächst und sich an neue Herausforderungen anpasst.

In welchen Branchen ist unser System einsetzbar?

Aquakultur und Technologien der Wasserwirtschaft – Überwachung der Anzahl und Biomasse von Garnelen, Muscheln und Lachsen.

Schienentransport und Infrastruktur – Erkennung beschädigter Schwellen und Durchführung präventiver Wartung.

Industrie 4.0 / Maschinenbau – Linienüberwachung, Erkennung von Bauteilfehlern und visuelle Montageanalyse.

Logistik und Lagerhaltung – automatische Verpackungsinspektion, Palettenklassifizierung und Echtzeitüberwachung.

Weitere Industrieanlagen – überall dort, wo Bild- oder Videoerkennung unter schwierigen Bedingungen erforderlich ist (z. B. Beleuchtung, Objektedichte, wechselnde Szenarien).

Bild- und Videoerkennung ist Ihr nächster Schritt zur Automatisierung visueller Inspektionen, zur Steigerung der betrieblichen Effizienz und zur Gewinnung besserer Echtzeitdaten. Schauen Sie sich unsere Fallstudien an und nehmen Sie Kontakt mit uns auf – gemeinsam entwickeln wir eine Lösung, die perfekt zu Ihrem Kontext passt.

FAQ

Unsere Lösung ist ein System, das auf KI‑ und Machine‑Learning‑Algorithmen basiert und Bilder sowie Videoaufzeichnungen automatisch in Echtzeit analysiert. Selbst in schwierigen Industrieumgebungen, in denen traditionelle visuelle Inspektionsmethoden versagen, arbeitet es zuverlässig. Das System erkennt Objekte, misst, klassifiziert und weist Unregelmäßigkeiten basierend auf visuellen Daten aus.

Durch die Automatisierung visueller Prozesse erhalten Unternehmen schnelleren Zugriff auf präzise operative Daten, was fundiertere Entscheidungen und das Vermeiden von Verzögerungen ermöglicht. Wir reduzieren die Notwendigkeit manueller Arbeit, minimieren Messfehler und verbessern die Qualität der gewonnenen Informationen. In der Aquakultur beseitigen wir die Notwendigkeit, Organismen für Messungen zu entnehmen, was ihr Wohlergehen verbessert und Verluste reduziert. In der Logistik und Industrie erkennen Systeme Defekte oder Probleme in Echtzeit, verhindern kostspielige Ausfälle und steigern die operative Effizienz.

Der Implementierungsprozess basiert auf unserer Projektmethodik, deren erster Schritt die Identifikation von Geschäftszielen, Betriebsbedingungen und der Art der Eingangsdaten ist – Fotos, Aufnahmen oder Kamerabilder. Anschließend definieren wir die technische Architektur, wählen AI/ML‑Algorithmen aus und planen die Integration mit den Systemen des Kunden. Im nächsten Schritt setzen wir Hardware‑ und Rechenkomponenten ein, konfigurieren die Modelle und starten die Benutzeroberfläche. Nach Abschluss der Implementierung bieten wir Team‑Schulungen, langfristige Unterstützung, Leistungsoptimierung und Skalierung der Lösung.

Ja, unsere Lösung ist vollständig skalierbar und konfigurierbar. Wir können das System an verschiedene Branchen, Umweltbedingungen, Datenquellen und Bildformate anpassen. Das System funktioniert sowohl in der Cloud als auch lokal (on‑premise) und kann in bestehende Datenplattformen, Messgeräte und Netzwerkinfrastrukturen des Kunden integriert werden. Wir wählen Hard‑ und Softwarelösungen so aus, dass sie im jeweiligen Geschäftskontext effektiv arbeiten, unter Berücksichtigung von Beleuchtung, Hintergrund, Objektbewegung und visueller Dichte.

Die Anforderungen hängen von der Größe des Einsatzes und der Art der analysierten Daten ab. Für die meisten Anwendungen sind eine Bildquelle erforderlich (Kamera, Fotos, Videoaufnahmen), eine Rechenumgebung (lokaler Server oder Cloud), Zugriff auf Betriebssysteme sowie die Möglichkeit der Integration über API oder Daten‑Schnittstellen erforderlich. Unser Team führt eine Infrastrukturprüfung durch und wählt die passende Technologie für einen reibungslosen Betrieb in der Umgebung des Kunden aus.

Datensicherheit und Datenschutz sind für uns von zentraler Bedeutung. Das System verarbeitet ausschließlich visuelle Daten aus vereinbarten Quellen und arbeitet in einer kontrollierten Umgebung – lokal oder in einer sicheren Cloud. Ohne Zustimmung des Kunden speichern wir keine Materialien außerhalb seiner Infrastruktur. Wir implementieren Systeme, die den Sicherheitsrichtlinien der Organisation entsprechen, einschließlich Protokollierung, Benutzerautorisierung und verschlüsselter Kommunikation. Außerdem unterstützen wir das Team des Kunden bei der Vorbereitung einer Umgebung, die den Branchenstandards entspricht.

Nach der Implementierung bieten wir umfassenden technischen und fachlichen Support. Wir überwachen die Effektivität der Modelle, optimieren Parameter, unterstützen die Weiterentwicklung des Systems und seine Integration mit weiteren Datenquellen oder neuen Standorten. Unser Team begleitet Kunden in jeder Phase – von der Datenanalyse über die Systemwartung bis hin zur Entwicklung neuer Funktionen und Einsatzvarianten. Wir stellen auch Wissenstransfer, Schulungen und betriebliche Dokumentation bereit, die auf die jeweilige Organisation zugeschnitten sind.

Unternehmen, die unsere Lösungen zur Erkennung von Bildern und Videos eingeführt haben, verzeichnen einen deutlichen Anstieg der Messgenauigkeit, eine Verkürzung der Analysezeiten und eine bessere Qualität operativer Entscheidungen. In der Aquakultur wurden Biomasse‑ und Bestandsmessungen mit einer Genauigkeit von wenigen Prozent ohne Eingriffe in die Umgebung der Tiere erzielt. In der Schieneninfrastruktur ermöglicht das System die Erkennung von Schienenschäden in einem frühen Stadium, was das Risiko von Ausfällen reduziert. In Industrie und Logistik automatisiert die Lösung visuelle Kontrollen, reagiert schneller auf Probleme und steigert Produktions‑ und Sicherheitsstandards.

Unsere Systeme kommen in Branchen zum Einsatz, in denen die Analyse von Bildern und Videos manuell in großem Umfang schwierig oder unmöglich ist. In der Aquakultur nutzen wir sie zur Überwachung von Biomasse und Anzahl der Wassertiere. Im Schienenverkehr helfen sie bei der Erkennung von Infrastrukturschäden. Im Industrie‑4.0‑Umfeld unterstützen sie die Qualitätskontrolle in Produktionslinien und Montageprozessen. In der Logistik ermöglichen sie die automatische Inspektion von Paletten, Paketen und Verpackungen. Diese Systeme sind überall dort effektiv, wo variable Lichtverhältnisse, hohe Objektzelldichten oder hohe Arbeitsgeschwindigkeiten klassische Inspektionsmethoden erschweren.

Welches Team benötigen Sie, um die Arbeit an Ihren Projekten zu beschleunigen? Sprechen Sie mit unseren Spezialisten über Ihre Anforderungen.

Jakub Orczyk Mitglied des Vorstands / Vertriebsleiter VM.PL
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