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Computer Vision Use Cases @ Deutsche Bahn 

DB Systel
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Wie können KI-Bildanalysen bei der Graffiti-Erkennung helfen und welche Potentiale birgt das für die Bahn?
Im Rahmen des Data Festivals 2021 präsentierte das DB Systel Venture vsion.ai gemeinsam mit der Data Science Beratung Alexander Thamm Einsatzmöglichkeiten von KI-Analysen auf Bildern im Bahnkontext. Am Beispiel der automatischen Erkennung von Graffiti auf Zügen zeigt Peco Elenchevski die Besonderheiten des Use Cases auf sowie die technische Umsetzung eines Proof of Concept. Nico Becker knüpft dort an und beschreibt die Herausforderungen, welche sich aus dem Deployment von KI-Modellen ergeben. Dabei skizziert er einen Weg, wie sich ein Proof of Concept zu einem robusten Produktivsystem weiterentwickeln lässt.
Der Vortrag wurde vor internationalem Publikum gehalten und ist daher auf Englisch.
#KI #DataFestival #Bildanalyse
Erfahre mehr zum Thema:
vsion.ai - Analysing Visual Data @ DB Systel: www.dbsystel.d...
vsion.ai bei Twitter: / vsionai
Alexander Thamm GmbH: www.alexandert...
DATA Festival Homepage: datafestival.d...
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Die DB Systel GmbH mit Sitz in Frankfurt am Main ist hundertprozentige Tochter der DB AG und Digitalpartner für alle Konzern-Gesellschaften.
Mit unserem ganzheitlichen, kundenspezifischen Angebot, das höchsten IT-Standards entspricht, treiben wir die Digitalisierung aller Gesellschaften der DB AG erfolgreich, integrativ und wertschaffend voran. Dafür entwickeln wir effektive und effiziente Kundenlösungen auf Basis innovativer Themen wie Cloud, Big Data, Internet of Things und künstliche Intelligenz. Als langfristiger Partner bringen wir fundierte Bahn- und IT-Kompetenz ein und agieren anbieterneutral für die gemeinsame Zielsetzung.
Mehr dazu: www.dbsystel.de

Опубликовано:

 

28 авг 2024

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Комментарии : 7   
@mutiurrehman7467
@mutiurrehman7467 3 года назад
Interesting! Looking forward to seeing interesting career opportunities in Computer Vision at DB Systel.
@ReviveMusic
@ReviveMusic 3 года назад
Funktioniert eure KI mit Bildern von Überwachungskameras?
@DBSystelGmbH
@DBSystelGmbH 3 года назад
Wichtig ist in erster Linie, welches Problem man überhaupt mit KI lösen möchte - umso mehr auf kleine Details geachtet werden muss, umso besser muss die Auflösung der Bilder sein. Je nach Use Case können prinzipiell auch Aufnahmen von Überwachungskameras genutzt werden. Das kann dann auf einer Case-by-Case Basis entschieden werden.
@adoniskomplex91
@adoniskomplex91 2 года назад
Würde an sich keine Herausforderung sein. Um das Modell möglichst robust zu bekommen, verwendet man Bilddaten aus verschiedenen Winkeln, mit unterschiedlicher Beleuchtung, Auflösung etc.
@adoniskomplex91
@adoniskomplex91 2 года назад
Habt ihr Data Augmentation benutzt für das Graffiti-Projekt? 200 Bilder ist vieeeel zu wenig.
@DBSystelGmbH
@DBSystelGmbH 2 года назад
Im Rahmen eines Proof of Concept geht es in erster Linie darum, die Machbarkeit des Projektes aufzuzeigen. In dem Fall waren wenige Bilder also vollkommen ausreichend, da wir sowohl Augmentation, als auch Transfer Learning verwendet haben. Außerdem liegt unserem KI-Modell U-Net zugrunde, welches auch bei wenig Trainingsdaten gute Ergebnisse erzielt.
@adoniskomplex91
@adoniskomplex91 2 года назад
@@DBSystelGmbH Wieso habt ihr ein vortrainiertes Modell verwendet? Wären für diesen PoC zwei Klassen (Graffiti / sonstiges) nicht bereits ausreichend gewesen? In Welcher Form liegen die Labels vor? Eine Matrix pro Klasse, also binär? Oder eine Matrix mit Integern gefüllt? Habt ihr YOLO ausprobiert?
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