Question 1

Müssen wir teure neue 4K-Kameras kaufen?

Accepted Answer

Meistens nicht. Moderne Computer Vision-Modelle sind robust gebaut. Zwar hilft eine hohe Auflösung bei winzigen Details (Mikrokratzer auf Glas), aber für Objektracking, Personenzählung und Standard-Defekterkennung reichen handelsübliche 1080p- oder sogar 720p-Kameras völlig aus.

Question 2

Was ist 'Edge Deployment' und warum ist es wichtig?

Accepted Answer

Edge Deployment bedeutet, dass das KI-Modell direkt auf einem lokalen Gerät (wie einem NVIDIA Jetson an der Kamera) läuft, anstatt das Video in die Cloud zu senden. Das ist kritisch für: 1) Null Latenz (sofortige Entscheidungen), 2) Privatsphäre (kein Video verlässt das Gebäude) und 3) Bandbreite (kein Netzwerk-Crash durch 24/7 4K-Video-Uploads).

Question 3

Wie viele Trainingsdaten werden für ein benutzerdefiniertes Modell benötigt?

Accepted Answer

Das hängt von der Komplexität ab. Dank 'Transfer Learning' fangen wir nicht bei Null an. Wir nehmen ein Modell, das bereits 'sehen' kann, und trainieren es auf Ihre speziellen Objekte um. Dafür reichen oft 500 bis 5.000 annotierte Bilder pro Objektkategorie für eine hohe Genauigkeit.

Question 4

Funktioniert Computer Vision auch bei schlechtem Licht oder Wetter?

Accepted Answer

Ja, erfordert aber spezifisches Training. Muss das Modell nachts arbeiten, trainieren wir es mit Nachtaufnahmen oder Infrarot-Feeds. Wir nutzen Data Augmentation, um Regen, Nebel und Blendung beim Training zu simulieren, damit die KI nicht verwirrt wird.

Question 5

Was ist der Unterschied zwischen Object Detection und Segmentierung?

Accepted Answer

Object Detection zeichnet eine rechteckige Box ('Bounding Box') um ein Objekt ('Hier ist ein Auto'). Bildsegmentierung ist viel präziser; sie färbt exakt die Pixel des Objekts ein und zeichnet die genauen Umrisse nach. Segmentierung ist rechenintensiver, aber essenziell für z.B. medizinische Bilder oder exakte Fehlervermessung.

Question 6

Können Sie Text von verschwommenen oder gekrümmten Oberflächen extrahieren?

Accepted Answer

Ja. Herkömmliche OCR (wie beim Lesen von PDFs) scheitert in der realen Welt. Wir nutzen Deep-Learning-basierte 'OCR in the wild', die Text auf gekrümmten Flaschen, fahrenden Nummernschildern oder leicht verschwommenen Versandetiketten lesen kann.

Question 7

Wie gehen Sie mit Datenschutz bei der Gesichtserkennung um?

Accepted Answer

Ist Gesichtserkennung nicht das Hauptziel (z.B. nur Personenzählung im Geschäft), konfigurieren wir die KI am Edge so, dass Gesichter sofort unscharf gemacht oder Personen in anonyme Strichmännchen (Pose Estimation) verwandelt werden, bevor Daten gespeichert werden (DSGVO-konform).

Question 8

Wie lange dauert es, ein Custom-Vision-Modell zu trainieren und zu deployen?

Accepted Answer

Ein Standard-Modell zur Objekterkennung (z.B. Schutzhelme auf dem Bau) dauert inkl. Daten-Annotation ca. 4-6 Wochen. Komplexe Projekte wie mikroskopische Fehlererkennung mit spezieller Edge-Hardware können 3-4 Monate in Anspruch nehmen.

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