KI-Technologien
Vision AI
Bild- und videobasierte KI, gewachsen aus langjähriger Erfahrung in der industriellen Bildverarbeitung.
KI-Technologien
Multimodal AI
Multimodale KI: Text, Bild, Audio und Sensordaten gemeinsam verstehen
Jede Datenquelle hat ihre Stärken und Grenzen. Verlässlich wird das Ergebnis, wenn Text, Bild, Audio, Sensor- und Geodaten gemeinsam interpretiert werden.
Methoden und Verfahren
- Vision-Language Models für Bild und Text im Zusammenhang
- Anreicherung mit Referenzwissen, zum Beispiel Normdaten
- Zusammenführen, Gewichten und Plausibilisieren mehrerer Quellen
- Qualitätsprüfung des Gesamtergebnisses
Typische Daten
- Text und Dokumentenbilder
- Fotos und Videos
- Audio
- Sensordaten
- Geodaten
- Strukturierte technische Daten
Anwendungsbeispiele
- Verkehrszeichen erkennen: Bildausschnitt, Normbeschreibung und Beispielsymbol werden gemeinsam ausgewertet
- Dokumente als Objekte aus Text, Bild, Zeichen und Layout verstehen
Mit der Fusion von Sensordaten beschäftigen wir uns seit der Gründung. Heute ergänzen wir Bilder, Radar- und Laserdaten um Texte, Symbole, Datenbanken, Karten und Normen. Aus Sensorfusion wird multimodale KI.
Beispiel: Verkehrszeichen erkennen
Ein Verkehrszeichen im Kamerabild ist klein, oft verwittert, teilweise verdeckt oder im Gegenlicht. Wir kombinieren drei Wege zur Erkennung:
| Weg | Was zusammengeführt wird | Wirkung |
|---|---|---|
| Textuelle Fusion | Semantische Suche in einer Wissensbasis mit amtlichen Normdaten | Der Kontext wird um Beschreibungen angereichert |
| Visuelle Fusion | Text und Bildausschnitt | Höhere Präzision durch die Bildanalyse |
| Multimodale Fusion | Text, Bildausschnitt und normierte Beispielsymbole | Robust durch den Vergleich mit dem Sollbild |
Ein Bild-Sprach-Modell wertet den Bildausschnitt zusammen mit diesem Kontext aus. Die Arbeitsschritte verteilen wir auf spezialisierte Agenten; ein Qualitätsmechanismus prüft, ob die Entscheidung plausibel und belastbar ist.
Dasselbe Prinzip, andere Daten
Historische Dokumente wirken weit entfernt von autonomer Mobilität. Technologisch sind sie sehr ähnlich: komplexe visuelle Strukturen, Texte, Zeichen, Layouts und Zusammenhänge, die sich erst aus dem Ganzen ergeben. Deshalb übertragen wir unser Vorgehen von der Fahrzeugwahrnehmung auf Dokumente, Geodaten und Entwicklungsdaten.
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