Wie können wir helfen?
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Schnellfragen
Wir analysieren Ihre Bild- und Videoquellen und bewerten Kamera-Platzierung, Lichtverhältnisse, Auflösung und Frameraten. Wir definieren die Zielklassen und Genauigkeiten.
Unser Team sammelt repräsentative Bilder und labelt Bounding Boxes mit Annotationswerkzeugen. Wir nutzen Datenaugmentation für unterschiedliche Lichtverhältnisse und Winkel.
Wir wählen die optimale Modellarchitektur aus und vergleichen YOLOv8 für Echtzeit-Edge-Processing mit Faster R-CNN für präzise Cloud-Deployments. Wir konfigurieren Hyperparameter.
Wir trainieren das Erkennungsmodell auf GPU-Clustern und überwachen Precision, Recall sowie mAP. Wir verfeinern die Gewichte, um Falsch-Positiv-Erkennungen zu minimieren.
Wir kompilieren das Modell für die Zielhardware mittels TensorRT oder OpenVINO. Dies maximiert die Inferenzgeschwindigkeit und minimiert den Speicherbedarf auf Edge-Geräten.
Wir stellen das System bereit und verbinden die API mit Ihren Video-Feeds oder Sensoren. Wir bauen Dashboards, um Erkennungsereignisse in Echtzeit anzuzeigen.
Wir glauben an radikale Transparenz. Sie werden immer wissen, wo Ihr Projekt steht und was als nächstes kommt.
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Vollständige technische Übergabe
Beginnen wir mit einem Gespräch über Ihre Projektziele.