01 / Erkennung und Verfolgung
Folgen Sie jedem Objekt. Verstehen Sie jede Bewegung.
Original KI-Analyse
Objektklasse · Track-ID · Anzahl · Richtung
Ihre Bilddaten. Arbeitende Intelligenz.
Computer Vision nach Maß. Gebaut für den Betrieb.
Wir machen aus eigenen Bildern, Video und Sensordaten Computer-Vision-Systeme, die sich in reale Produkte und Abläufe integrieren lassen.
01 / Erkennung und VerfolgungIllustrative Demonstrationen, keine freigegebenen Kundenfälle.
Original KI-Analyse
Objektklasse · Track-ID · Anzahl · Richtung
Sehen Sie, was Ihre Kameras verstehen können.
Sehen Sie die Originalaufnahme und die Analyse, die sie liefern kann. Die Darstellungen zeigen das vorgesehene Ergebnis; die Leistung wird an Ihren Daten geprüft.
02 / Fehlererkennung
Finden Sie Fehler, bevor sie die Linie verlassen.
Original KI-Analyse
Fehlerposition · Typ · Prüfentscheidung
03 / Bildsegmentierung
Gehen Sie über Boxen hinaus. Sehen Sie genaue Grenzen.
Original KI-Analyse
Pixelmasken · Abdeckung · Kalibrierte Fläche
04 / Anomalieerkennung
Heben Sie Abweichungen vom normalen Erscheinungsbild hervor.
Original KI-Analyse
Anomalie-Heatmap · Wert · Prüfbereiche
05 / Farbanalyse
Machen Sie visuelle Konsistenz messbar.
Original KI-Analyse
Referenzvergleich · Farbabweichung
06 / OCR und Etikettenprüfung
Verwandeln Sie Etiketten und Codes in strukturierte Daten.
Original KI-Analyse
Erkannter Text · Formatprüfung · Abgleich
Weitere Wege, mit Bilddaten zu arbeiten.
Klassifikation · Zählen · Posenschätzung · Thermalanalyse · 3D-Vision · LiDAR und Sensorfusion
Farb- und physikalische Messungen brauchen eine passende Kalibrierung.
Ablauf
Von Rohdaten zu echten Abläufen.
Ein technischer Partner für die gesamte Kette. Wir starten mit einer konkreten Frage und bauen dann gegen vereinbarte Abnahmekriterien.
Anwendungsfall besprechen →- 01
Ergebnis festlegen
Übersetzen Sie den Prozess in messbare Anforderungen und Betriebsgrenzen.
- 02
Daten prüfen
Qualität, Annotationsbedarf und fehlende Szenarien prüfen. Machbarkeit klären.
- 03
Bauen und validieren
Eine Baseline trainieren, auf zurückgehaltenen Daten bewerten und Fehlerfälle dokumentieren.
- 04
Optimieren und integrieren
Modell und Inferenzpipeline für Edge oder Cloud vorbereiten.
- 05
Mit der Zeit verbessern
Neue Beispiele gegen Drift nutzen, Abdeckung erweitern und bei Bedarf neu trainieren.
Zusammenarbeit
Beginnen Sie mit dem Umfang, der zum Projekt passt.
01 / Entscheiden
Machbarkeitsprüfung
Für Teams, die wissen müssen, ob ein Anwendungsfall technisch und wirtschaftlich tragfähig ist.
- Bewertung der Datenqualität
- Technische Machbarkeit
- Empfohlene Architektur
- Annotationsschätzung und Pilotumfang
02 / Belegen
Pilot zur Modellentwicklung
Ein fokussiertes Vorhaben, das ein erstes Modell an repräsentativen Daten erstellt und prüft.
- Vorbereiteter Bewertungsdatensatz
- Basismodell
- Kennzahlen und Fehleranalyse
- Empfehlung zur Einführung
03 / Einführen
Computer-Vision-System für den Betrieb
Entwicklung eines Systems, das für Integration und Einsatz vorbereitet ist.
- Daten- und Annotationspipeline
- Trainiertes und geprüftes Modell
- Inferenzsoftware, API oder SDK
- Abnahmetests und Unterstützung bei der Einführung
04 / Pflegen
Laufende Verbesserung
Begleitung, wenn sich Produkte, Kameras oder Betriebsbedingungen ändern.
- Leistungsüberwachung
- Datenerweiterung und Nachtraining
- Regressionstests
- Aktualisierung der Bereitstellung
Umfang, Ergebnisse und Abnahmekriterien werden vor der Entwicklung festgelegt.
Pilotprojekte beginnen bei 2.500 EUR, abhängig von Daten, Umfang und technischen Anforderungen.
Was Sie erhalten
Ein Ergebnis, mit dem Ihr Engineering-Team arbeiten kann.
Je nach Umfang kann eine Lieferung enthalten:
Entwicklung mit Blick auf den Einsatz
Modelle werden für die tatsächliche Zielumgebung ausgelegt: Cloud, Server, Industrie-PC oder Edge-Gerät.
Nachvollziehbare Bewertung
Wir dokumentieren Leistung, Grenzen und Fehlerfälle statt einer einzelnen Genauigkeitszahl.
Ihre Daten bleiben Ihre Daten
Projekte beruhen auf Vertraulichkeit, kontrolliertem Zugriff und klarer Zuordnung von Kundendaten und Ergebnissen.
Was Sie erhalten
- 01Trainierte Modellgewichte
- 02ONNX- oder TensorRT-Modell
- 03Inferenzpipeline
- 04Docker-Container
- 05API oder SDK
- 06Spezifikation von Datensatz und Annotation
- 07Bewertungsdatensatz
- 08Leistungsbericht und Fehleranalyse
- 09Hardware-Benchmark
- 10Integrationsleitfaden
- 11Im Vertrag festgelegter Quellcode
- 12Unterstützung bei Einführung und Validierung
Jedes Projekt legt Ergebnisse und Abnahmekriterien vor Beginn der Entwicklung fest.
Branchen
Verschiedene Branchen. Derselbe Fokus auf die Auslieferung.
01
Fertigung und Qualitätskontrolle
Fehlererkennung, Bauteilprüfung, Montagekontrolle, Farbprüfung und Produktionsüberwachung.
02
Logistik und Lager
Zählen, Verfolgen, Packstückerkennung, Schadenserkennung und Bewegungsanalyse.
03
Robotik und autonome Systeme
Erkennung, Segmentierung, Lokalisierung, Kartierung, Hinderniswahrnehmung und Sensorfusion.
04
Infrastruktur und Energie
Anlagenprüfung, Änderungserkennung, Wärmebildanalyse und Anomalieüberwachung.
05
Landwirtschaft und Umweltmonitoring
Bestandsanalyse, Objektzählung, Flächensegmentierung, Zustandsüberwachung und Luftbilder.
06
Technologieprodukte
Eigene Computer-Vision-Module für Software, Hardware und vernetzte Produkte.
Über uns
Visuelle Intelligenz, mit Absicht gebaut.
Veyren Systems ist ein Engineering-Unternehmen für Computer Vision. Wir bauen produktionsreife visuelle KI-Systeme aus eigenen Bildern, Video und Sensordaten. Wir übernehmen die gesamte Kette, von der Datenbewertung und Modellentwicklung bis zu Validierung, Optimierung und Einführung.
Unsicher, ob Branche oder Anwendungsfall passen? Senden Sie eine kurze Beschreibung und repräsentative Beispiele.
Bevor wir beginnen
Gute Fragen. Klare Antworten.
Brauchen wir annotierte Daten?
Nein. Wir können vorhandene Annotationen prüfen oder eine Annotationsstrategie für unmarkierte Daten festlegen. Umfang und Art hängen von der Aufgabe ab.
Wie viele Daten werden benötigt?
Es gibt kein allgemeines Minimum. Der Bedarf hängt von visueller Varianz, Klassenzahl, Betriebsbedingungen und der geforderten Leistung ab. Für eine erste Machbarkeitsprüfung reicht meist eine repräsentative Stichprobe.
Können Sie mit vertraulichen Daten arbeiten?
Ja. Vertrauliche Projekte können mit einer Geheimhaltungsvereinbarung beginnen, inklusive Zugriff, Speicherung und Löschung.
Wem gehören Modell und Ergebnisse?
Eigentum und Lizenz stehen im Projektvertrag. Kundenspezifische Daten bleiben Eigentum des Kunden.
Kann das Modell auf unserer Hardware laufen?
Ja. Modelle lassen sich für Cloud, lokale Server, Industrie-PCs, NVIDIA Jetson und andere unterstützte Umgebungen vorbereiten.
Können Sie ein vorhandenes Modell verbessern?
Ja. Wir können ein bestehendes System bewerten, die wichtigsten Fehlerbilder benennen und klären, ob die Verbesserung aus Daten, Training, Architektur oder Bereitstellung kommen sollte.
Garantieren Sie eine bestimmte Genauigkeit?
Leistungsziele lassen sich festlegen, hängen aber von Datenqualität und Aufgabe ab. Realistische Abnahmekriterien legen wir nach Prüfung repräsentativer Daten fest.
Wie lange dauert ein Projekt?
Eine fokussierte Machbarkeitsprüfung oder ein Pilot kann mehrere Wochen dauern. Produktionstermine hängen von Datenreife, Annotationsumfang, Integration und Zielhardware ab.
Was kostet ein Pilot?
Piloten beginnen üblicherweise bei 2.500 EUR. Produktionssysteme werden einzeln nach Daten, Komplexität, Integration und Einsatzanforderungen kalkuliert.
Kontakt
Was sollen Ihre Kameras verstehen?
Beschreiben Sie Daten, heutigen Ablauf und gewünschtes Ergebnis. Wir prüfen den Anwendungsfall und nennen den passenden nächsten Schritt.
Ein eigenes Machine-Learning-Team ist nicht erforderlich.