Hardware- und Software-Lösungen für Bildanalyse
KI-basierte Bildanalyse
Unsere Services rund um die KI-basierte Bildanalyse helfen Ihnen, AI-Algorithmen in Ihre Bildverarbeitungsanwendung einzubinden. Leistungspakete reichen vom Training von Convolutional Neural Networks (CNNs) über die KI-Modelloptimierung bis hin zur Implementierung in der Zielapplikation.
Daten und KI-Modelle
Beispiel-Leistungen:
Datenvorbereitung:
Bereinigung und Vorbereitung von Datensätzen, einschließlich Datenaugmentation und Vorverarbeitungsschritten wie Normalisierung, Feature-Engineering, etc.
KI-Modelloptimierung:
Optimierung der Hyperparameter, Auswahl geeigneter Optimierer, Verlustfunktionen und Regularisierungstechniken.
Einsatz von Techniken wie Transfer Learning und Fine-Tuning, um bestehende KI-Modelle für spezifische Anwendungsfälle anzupassen.
KI-Modellvalidierung:
Metriken zur Bewertung der KI-Modellleistung (z. B. Genauigkeit, F1-Score, ROC-AUC, etc.).
Durchführung von Cross-Validation: Testen des KI-Modells auf verschiedenen Datensätzen, um eine Generalisierung sicherzustellen.
Bereitstellung und Skalierung in Zielanwendungen
Beispiel-Leistungen:
Deployment von KI-Modellen:
Bereitstellung von KI-Modellen für das Produktivsystem
Integration der KI-Modelle in bestehende Softwarearchitekturen (APIs, Microservices) und sicherstellen, dass die Modelle in Echtzeit oder effizient auf Anfragen reagieren können.
Überwachung und Wartung von KI-Modellen:
Monitoring der KI-Modelle für konsistente und genaue Vorhersagen
Anpassung oder Retraining der KI-Modelle bei Konzeptverschiebungen (Concept Drift) oder neuen Datenanforderungen.
Hardware-Lösungen für AI-Bildanalyse
FPGAs ermöglichen eine Verarbeitung von Bilddaten direkt auf einem Framegrabber oder einem Embedded Vision Gerät – von der Bildaufnahme bis zum Analyseergebnis. Dank der Integration von AI-Beschleunigern und NPUs sind auch Industrie-PCs in der Lange, die rechenintensiven Anwendungen mit CNNs umzusetzen.
KI mit Basler Framegrabber und VisualApplets
Über die grafische FPGA-Programmierung mit VisualApplets lassen sich passende Netzarchitekturen unterschiedlicher Größe und Komplexität integrieren. Dabei lassen sich auch Informationen über Netze und Parameter aus Drittsoftware und Trainingstools wie TensorFlow importieren.
Beispiel-Leistungen:
Implementierung: Haben Sie bereits ein Netz aufgesetzt und dieses trainiert, übertragen und implementieren wir es zusammen mit den Gewichten (Parametern) auf den Framegrabber-FPGA.
Vollentwicklung: Wir übernehmen Aufbau und Training des Netzes und auch die FPGA-Implementierung komplett.
KI-Anwendungen in Embedded Umgebungen
Die kompaktesten und kostengünstigsten KI-Vision Systeme können mit Hilfe von Embedded Technologie entwickelt werden: Intelligente Edge-Geräte bieten schnelle Laufzeiten, geringe Latenzzeiten und mehr Datenschutz und Sicherheit.
Beispiel-Leistungen:
Entwicklung von neuronalen Netzen mit unterschiedlichen Architekturen, beispielsweise U-Net Architektur, MobileNet backbone
Anpassung und Training bestehender neuronalen Netzen
Integration und Ansteuerung von KI-Beschleunigern
Integration in Zielsystem
Weitere Informationen rund um Bildanalyse
