Computer Vision
Videoanalyse in Echtzeit, Objekterkennung, Defektprüfung und multimodale Bildgenerierung. Wir bringen Computer Vision in den Produktivbetrieb – für Sicherheit, Handel, Fertigung und kreative Anwendungen.
01Überblick
Wir entwickeln Computer-Vision-Systeme für den Produktivbetrieb, nicht nur für Notebooks. Asynchrone Videosegmentierung, Erkennungs-Pipelines mit mehreren Modellen und kreative Generierung – bereitgestellt auf Cloud-Infrastruktur mit sauberem Monitoring und CI/CD.
02Warum diese Leistung
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YOLO für die Erkennung, Gemini für das Kontextverständnis, Gesichts- und Emotionserkennung – alles gemeinsam orchestriert.
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Von Live-Videostreams mit Webhook-Callbacks bis zur Batch-Verarbeitung ganzer Bildkataloge.
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Containerisiert, überwacht, mit CI/CD und Observability von Anfang an.
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Annotierte Videos, strukturierte Metadaten, Embeddings oder generierte Inhalte – je nachdem, was die Folgesysteme brauchen.
03So arbeiten wir
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Welche Objekte, Ereignisse oder Inhalte soll das System erkennen? Welche Genauigkeit und Latenz sind erforderlich?
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YOLO, Gemini, individuelles Fine-Tuning. Benchmarks mit Ihren Daten, bevor wir uns festlegen.
03
Asynchrone Verarbeitung, Job-Queues, Speicher und Anbindung an Folgesysteme.
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Cloud-Deployment, Monitoring und Weiterentwicklung, sobald neue Daten hinzukommen.
04Anwendungen
05Technologien
06FAQ
Ja. Wir unterstützen RTSP-Streams, Datei-Uploads und die Batch-Verarbeitung von Videos aus S3 oder vergleichbaren Quellen.
Ja. Wir haben individuelle YOLO-Modelle für proprietäre Erkennungsaufgaben trainiert.
Standardmäßig optimieren wir für die Cloud. Edge-Deployment unterstützen wir nach Einzelfallprüfung.
07Mehr entdecken
KI-gestützte Pipelines, die große Datenmengen einlesen, klassifizieren und analysieren. Von ETL und Klassifizierung bis zu Dashboards und Predictive Analytics.
Webanwendungen aus einer Hand mit modernen Technologien. Vom MVP bis zur skalierten Produktionsplattform, geliefert von einem einzigen Team.
Plattformübergreifende iOS- und Android-Apps mit React Native. Native Module, wo nötig, gemeinsamer Code, wo sinnvoll.
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