Mit Gesichts- und Objekterkennung kann auf Ereignisse angemessen reagiert werden. 

Die dahinter stehende k√ľnstliche Intelligenz kann mittels Machine Learning auf alle Arten von Objekten trainiert werden. Dies ist, neben der normalen √úberwachung in Produktionsprozessen, auch besonders interessant um z.B. automatisch Fehlerstellen zu erkennen. Gesichter k√∂nnen ebenfalls unterschieden und Namen oder beliebigen Parametern zugeordnet werden. Erkannte Gesichter k√∂nnen gegen eine Datenbank abgeglichen werden, um zul√§ssige Bewegungen zu erkennen. 

Durch die Objekterkennung (z.B. Boot, Auto, Paket, Motorrad usw…) k√∂nnen bestimmte Alarme gegeben und Ereignisse ausgel√∂st werden.

Ein Auszug der Objekte, die erkannt werden können:

Person, Fahrrad, Wagen, Motorrad, Flugzeug, Bus, Zug, LKW, Boot, Ampel, Feuerhydrant, Stoppschild, Parkuhr, Bank, Vogel, Katze, Hund, Pferd, Schaf, Kuh, Elefant, B√§r, Zebra, Giraffe, Rucksack, Regenschirm, Handtasche, Krawatte, Koffer, Frisbeescheibe, Ski, Snowboard, Sportball, Drachen, Baseballschl√§ger, Baseballhandschuh, Skateboard, Surfbrett, Tennisschl√§ger, Flasche, Weinglas, Tasse, Gabel, Messer, L√∂ffel, Sch√ľssel, Banane, Apfel, Sandwich, Orange, Brokkoli, Karotte, Hotdog, Pizza, Krapfen, Kuchen, Stuhl, Couch, Topfpflanze, Bett, Esstisch, Toilette, Fernseher, Laptop, Maus, Fernbedienung, Tastatur, Mobiltelefon, Mikrowelle, Ofen, Toaster, Sp√ľlbecken, K√ľhlschrank, Buch, Uhr, Vase, Schere, Teddyb√§r, F√∂n, Zahnb√ľrste

Wir k√∂nnen unsere Systeme je nach Bedarf auf weitere Objekte trainieren, um spezielle Anforderungen zu erf√ľllen. 

In Produktionsprozessen spielt die Erkennung von Unterschieden eine bedeutende Rolle, auch hier k√∂nnen wir Muster auf Ver√§nderungen √ľberpr√ľfen.

 

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