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Sind Sie bereit für die Demokratisierung von KI?

Haben Sie sich schon einmal gefragt, was es mit Computer-Vision-Lösungen auf sich hat? Haben Sie darüber nachgedacht, die ersten eigenen Schritte mittels Künstlicher Intelligenz zu machen? Starten Sie jetzt durch und entwickeln Sie Ihre eigenen Projekte für zukünftige komplexe KI-Anwendung mit der einzigartigen No-Code AI-Workstation, entwickelt von Robotron und Kontron!

Die Erstellung von KI basierten Computer-Vision-Modellen war noch nie so einfach

Sie benötigen keine Coding-Kenntnisse oder zusätzliche Cloud-Umgebungen und müssen keine komplizierte Software installieren. Alles was Sie brauchen ist das neue AI-Workstation Basissystem von Kontron, um Ihre eigenen KI-Modelle zu kreieren - mit Hilfe des Robotron RCV Software Bundle. Die Software ist lauffertig vorinstalliert und die Hardware für den Einsatz der Realtime-Computer-Vision-Lösung optimiert und sofort einsatzbereit.

Lesen Sie hier die ausführliche Application Story "Computer Vision made easy" Jetzt individuellen Präsentationstermin anfordern

Realtime Computer Vision für alle Anwender:

Geeignet für Einsteiger und erfahrene User

Selbstständige Durchführung von Projekten und PoCs

Sofort einsatzbereit

Sichere on-premises-Lösung für sensible Daten

Komplettpaket bestehend aus Hardware und vorinstalliertem Software Bundle

Intuitive No-Code-Umgebung mit integrierter Onlinehilfe und ausführlichen Tutorials

Modellerstellung benötigt keine Programmierkenntnisse

Auswahl von vortrainierten and individualisierbaren AI-Modellen

Funktionsweise der AI-Workstation

Die AI-Workstation von Robotron und Kontron verfügt bereits über eine komplett vorinstallierte Softwarelösung und bietet eine intuitiv nutzbare Benutzeroberfläche, die sich sowohl an Anfänger als auch an fortgeschrittene Benutzer richtet. Die "Cockpit-GUI" erleichtert den Import, die Standardisierung und die Vorverarbeitung von Bildern und dient als zentrales Verwaltungstool für Ihre KI-Projekte.

Tutorialvideos (englisch)

RCV - Cockpit Überblick

Das Tutorial stellt das Realtime Computer Vision (RCV) Cockpit GUI von Robotron vor - die Verwaltungszentrale für das zentrale Toolkit. Es erklärt die wichtigsten Merkmale und Funktionalitäten.

RCV - Thema erstellen und Bildimport

Das Tutorial zeigt, wie man Bilder importiert und sie für Anmerkungen vorbereitet, z. B. durch die Definition von Objektklassen.

RCV - Labeltool

Das Tutorial erklärt umfassend die wichtigsten Funktionen wie die Objektklassifikation, das Zeichnen von Bounding Boxen oder das Durchführen von Bildsegmentierungen und liefert Details und Tipps zur Navigation, zu Anpassungen und Einstellungen.

RCV - Bildtransformationen

Das Tutorial zeigt, wie Bildtransformationen wie Skalieren, Beschneiden oder Füllen realisiert werden können.

RCV - KI Modell-Training

Das Tutorial zeigt die Implementierung eines KI-Modelltrainings im RCV Toolkit und gibt wichtige und nützliche Tipps sowie Ratschläge zu den Einstellungen und der Durchführung des Trainings.

RCV - Thema erstellen - Zusatzfunktionen

Das Tutorial erklärt, wie man die Annotationen von Bildern mit den zusätzlichen Funktionen 3D Bounding Boxes, Tracking ID und Tiefeninformationen, die das RCV Toolkit zur Verfügung stellt, weiter verbessern kann.

RCV - Virtuelle Themen erstellen

Das Tutorial gibt nützliche Tipps zur Strukturierung und Buchführung großer Datenmengen durch die Nutzung der zusätzlichen Funktionen des Toolkits zur Erstellung virtueller Themen oder Filteroptionen.

RCV - Bereinigung und Löschen

Das Tutorial erklärt die Unterschiede zwischen den Funktionen Bereinigen und Löschen und zeigt, wie beide ausgeführt werden.

RCV - Thema kopieren

Das Tutorial zeigt, wie man ein Thema kopiert und welche Parameter und Optionen zur Verfügung stehen und berücksichtigt werden sollten.

RCV - Thema exportieren

Das Video erklärt die Exportfunktionen einschließlich der wichtigsten Einstellungen dafür.

RCV - Ordnerstruktur und Startskripte

Das Video veranschaulicht die Ordnerstruktur des RCV Toolkits, einschließlich Details zu den Unterordnern und deren Inhalt, sowie einen Überblick über den Logs-Ordner. Informationen zu den erforderlichen Pytorch- und Tensorflow-Skripten werden ebenfalls besprochen.

RCV - Trainiertes Modell und Vorschlagsfunktion (Pytorch)

Das Video zeigt die Unterordner im Pytorch-Ordner und die Schritte, die erforderlich sind, um ein trainiertes Modell für die Inferenz mit der Vorschlagsfunktion für neue Bilder zu verwenden.

RCV - Trainiertes Modell und Vorschlagsfunktion (Tensorflow)

Das Video zeigt die Unterordner im Tensorflow-Ordner und die Schritte, die notwendig sind, um ein trainiertes Modell für die Inferenz mit der Suggest-Funktion für neue Bilder zu verwenden.

RCV - Problembehebungen

Das Tutorial zeigt einige der bekannten Probleme und wie man sie behebt.

RCV - Anonymisierung

Erfahren Sie, wie Sie die Anonymisierungsdienste nutzen können, um sensible Informationen zu verbergen.

Sie haben nicht genügend Bilder, um ein KI-Modell zu erstellen?

Das ist kein Problem. Das "Cockpit" bietet eine Sammlung von Skripten zur Datenerweiterung, mit denen Sie Ihren Datensatz vergrößern können. Mit den in das "Cockpit" eingebetteten Werkzeugen zur Erzeugung synthetischer Bilder können Sie schnell einen neuen Datensatz der Komponente erstellen, der auf generischen Hintergründen oder mit generativen Modellen überlagert wird.

Die Beschriftung von Bildern (Labeling bzw. Annotation) in allen Anwendungsbereichen, wie z.B. Klassifizierungen, Bounding Boxes und Segmentierung, kann mit einfachen und intuitiven Werkzeugen, die im Labeltool zur Verfügung stehen, realisiert werden. Diese intuitiv gestaltete Benutzeroberfläche bietet sowohl Drop-Down-Menüs als auch Hot-Keys und wird damit den Bedürfnissen von Einsteigern und Profis gerecht.

Haben Sie einen großen Datenbestand und wollen nicht alle Bilder mühsam separat labeln?

Nutzen Sie die ins Labeltool integrierten offenen Schnittstellen, um vortrainierte Modelle einzubinden und den Prozess des Labelings mit Hilfe der Assisted-Labeling-Funktion zu beschleunigen.

Die Lösung wird mit einer Auswahl an vortrainierten und anpassbaren KI-Modellen geliefert. Durch die Auswahl eines Datensatzes und eines vortrainierten Modells in der Trainingsoberfläche können Sie den Transfer-Learning-Prozess im Sinne einer One-Click-Solution starten.

Falls Sie sich nicht sicher sind, welche Hyperparameter Sie verwenden wollen, lassen Sie sich einfach von der Trainingsoberfläche eine auf Ihr System zugeschnittene Voreinstellung liefern. Der Fortschritt des Modelltrainings kann mit Hilfe der Live-Logs oder dem grafischen Visualisierungstool Tensorboard überwacht werden. Sobald das Training abgeschlossen ist, können die offenen Schnittstellen des Toolkits wieder genutzt werden, um das Modell einzusetzen und Inferenzen direkt im Labeltool durchzuführen oder diese mit anderen API's zu verbinden.

Die AI-Workstation macht die Erstellung von KI-basierten Computer-Vision-Modellen so einfach wie das Verfassen und Versenden einer E-Mail. Probieren Sie es selbst aus und vereinbaren Sie einen unverbindlichen Präsentationstermin!

Robotron & Kontron:
Creating the Future of AI together

Kontron ist ein weltweit führender Anbieter von IoT/Embedded Computer Technologie (ECT). Als Teil des Technologiekonzerns S&T bietet Kontron über ein kombiniertes Portfolio aus Hardware, Software und Services individuelle Lösungen in den Bereichen Internet der Dinge (IoT) und Industrie 4.0 an. Mit seinen Standard- und kundenspezifischen Produkten auf Basis neuester, hoch zuverlässiger Technologien ermöglicht Kontron sichere und innovative Anwendungen für verschiedenste Branchen. Dadurch profitieren Kunden von einer schnelleren Time-to-Market, niedrigerer Total-Cost-of-Ownership, längeren Produktlebenszyklen und ganzheitlich integrierten Applikationen.

Weitere Informationen finden Sie unter: www.kontron.de

Vertrieb Industrie: Kay Fischer
Ihr Ansprechpartner:
Kay Fischer
Systemberater Vertrieb Industrie