Augmented Reality

COMPUTER VISION UND AUGMENTED REALITY

Computer Vision (CV) und Augmented Reality (AR) sind bahnbrechende Technologien, die sich in vielen Bereichen schnell zu einem Game Changer entwickeln, da sie die Interaktion zwischen Mensch und Maschine verändern. Dies eröffnet letztlich neue Möglichkeiten, die zuvor unerreichbar waren. So ermöglicht die AR-Technologie beispielsweise die Diagnose von Fehlern und die Wartung von Industriemaschinen, indem sie die physische Form des Geräts in Echtzeit mit einem digitalen Modell verknüpft. Dieser Ansatz reduziert menschliche Fehler und die Prozesszeit erheblich. Andere Anwendungen sind Infotainment, Personenflussmanagement, Navigation, Qualitätskontrolle usw. Als erfahrene Experten für eingebettete Systeme bieten wir eine effiziente CNN/DNN-Portierung auf eingeschränkte Geräte an. Wir wissen, wie man mit Technologie-Stacks wie TensorFlow und OpenVINO die beste Leistung erzielt und gleichzeitig die Komplexität von CNN/DNN reduziert. Darüber hinaus haben wir eine Erfolgsbilanz bei der Kombination von Edge-Datenverarbeitung mit Cloud-Management, um ein selbstlernendes IoT-System mit optimiertem Datenverkehr zu schaffen.

RTSoft hat große Erfahrung in der Implementierung von СV- und AR-Algorithmen für seine Kunden.

Unsere Leistungen

Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Objekterkennung in Echtzeit

Algorithmusentwicklung mit tiefen neuronalen Netzen

Algorithmusentwicklung für Computergrafik (OpenGL-Transformationen in Echtzeit)

Algorithm Optimization

Computer Vision system turn-key build

Technologien

– Tiefe neuronale Netze
– SLAM
– Computer Vision
– OpenCV, OpenCI, CUDA
– Erweiterte Realität
– Unity, Unreal Engine

Information

Intelligenter Assistent für FAEs

Viele Einrichtungen mit komplexer industrieller Ausrüstung erfordern eine große Anzahl von Mitarbeitern, die gut genug ausgebildet sind, um viele schwierige Situationen zu meistern. Die Ausbildung dieser großen Zahl von Mitarbeitern ist jedoch möglicherweise nicht finanzierbar und das Lesen einer Vielzahl von Handbüchern ist für viele problematische Situationen nicht mehr effizient. Dies führt zu einer unbeabsichtigten Fehlbedienung von Geräten und zu erheblichen Schäden oder Verlusten in Produktionsumgebungen.

AR ermöglicht es, diese Situation zu überwinden, indem es FAEs Fernunterstützung im Feld bietet. Zum Beispiel durch die Anzeige von entsprechenden Handbüchern, AR-geführte intelligente Anweisungen, die Anzeige von Wartungschecklisten usw. So können Sie Fehler reduzieren und die Effizienz und Kontrolle über Ihre Mitarbeiter erhöhen.

Funktionsweise:

AR-basierte Live-Support-Videoanrufe
Fern-AR

Anwendung im Automobilbereich

Algorithmen aus den Bereichen maschinelles Lernen, Computer Vision und Augmented Reality können in HMI zusammen mit fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) implementiert werden, um die Sicherheit im Auto und im Straßenverkehr allgemein zu erhöhen.

Funktionsweise:

Objekterkennung (Fußgänger, Fahrzeuge, Verkehrsschilder, Ampeln, Anziehungspunkte)
Gestensteuerung für HMI
Fahrerüberwachung
Sicherheitswarnungen, Navigationselemente, Infotainment-Funktionen im Heads-Up Display
Integration mit WMS Platform.

Lager-Assistent

Moderne Lagerhäuser sind hochentwickelte Einrichtungen, die den geschäftigen Innenstädten großer Städte ähneln. Die Effizienz der Lader eines Lagers bei der Suche nach den schnellsten Wegen zu den Regalen mit den Produkten, der Vermeidung von Fehlern und Staus kann die betriebliche Produktivität erhöhen. Echtzeitverfolgung des aktuellen Status aller Vorgänge, Heatmaps aller Wege im Lager und Echtzeitbenachrichtigung über niedrige Lagerbestände – all das macht ein intelligentes Lager aus. Funktionsweise:

Verwendung mit einer intelligenten Brille (z.B. EPSON-BT300);
Echtzeit-Navigation mit nur einer monokularen Kamera (keine zusätzlichen Dongles, QR-Codes, etc.);

Analyse von Personenströmen

Durch die Kombination von CV-, DNN- und IoT-Technologien können wir ein System aufbauen, das in der Lage ist, Personen im Innen- und Außenbereich zu zählen, Personenströme und Fußgängerverkehr zu analysieren und Personen für die Zugangsverwaltung zu erkennen. Das Softwaresystem und die Erkennungsalgorithmen können flexibel auf Server vor Ort und in der Cloud verteilt werden, während sie vollständig aus der Ferne konfiguriert und aktualisiert werden können.

Funktionsweise: