Beleuchtungsinvariante Bilderkennung

Beleuchtungsinvariante Kontourerkennung - Beleuchtungsinvariante Bewegungsdetektion - Hyperbeldetektion - Informationsraumanalyse - CI basierte Identifikatoren - Datenkategorisierer - Alarmierungsroutinen - Maschinenüberwachung - Harmonischenanalyse - DLS-Analysatoren - FD-Analysatoren - CI-Alarmierungsroutinen - Trendanalyse - neuronale Qualitätskontrolle - Sensorfusion - neuronale Prädiktoren - Analyse biologischer Signale - neuronal basierte Identifikatoren - akustische Mustererkennung - Trendanalyse - CI basierte Personenkategorisierung

₪ Beleuchtungsinvariante Konturerkennung


Aufbauend auf den bionischen Ansätzen einiger unserer Entwicklungen ist es  IngB RT&S  gelungen, die ersten Schichten der Retina nicht nur zu modulieren, sondern auch ihre Basisfunktionalität nachzubilden. Dies ermöglicht - so wie zum Beispiel  durch den  Menschen  - optische  Szenerien  nicht nur "neuronal basiert" zu erfassen, sondern auch unabhängig vom jeweiligen Beleuchtungsgrad Konturen zu erkennen und/oder Farben so wiederzugeben, wie sie der Mensch am Tag und des Nachts empfindet.


Fragen wie "Wieso erkenne ich einen weißen LKW vor einem weißen Himmel, meine computerbasierte Bildverarbeitungssoftware aber nicht?" oder "Wie kann ich in Hallen mit stetig welchseldem Licht durch meine autonomen Roboter  Konturen auch auf Ferne konstant erkennen und verfolgen?"   konnten durch unseren Ansatz nunmehr endgültig  gelöst werden.


Natürlich haben wir den bionischen Filter im letzten Jahr zusammen mit unseren Partnerfirmen  nicht nur auf Herz  und Nieren geprüft, sondern  auch in neue   Applikationen eingebracht. Die beiden interessantesten dürften dabei  die  Vermeidung von Mensch-Maschine-Kollisionen  in beliebigen Fabrikationsräumen und unter (schnell) wechselnden Lichtverhältnissen    sowie die Verfolgung von  Objekten in beliebigen Umgebungsbedingungen sein - beides Applikationen, welche die bisher verwendeten  Lichtgitter und/oder Schutzzaunvorichtungen unnötig  werden lassen.

Auf das  nebenstehende Beispiel bezogen, ist es dabei wichtig zu wissen, das in der bionischen Verabeitungskette weder Templates noch andere "pre-cognitive Verfahren" herangezogen wurden.      Vielmehr  gelangt man zu den gezeigten Ergebnissen (und damit  die letztendlich zur Herausarbeitung des Fahrzeuges an sich) allein durch  Änderung einer der retinalen Filterparameter.





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