Detection, Tracking und Mixed Reality in der realen Welt

Computer Vision & XR

Techon Pixel baut angewandte Computer-Vision- und Mixed-Reality-Systeme: Echtzeit-Objekterkennung, Anomalieerkennung, räumliches und positionelles Tracking, Bildverarbeitungs-Pipelines und interaktive Installationen, die Live-Kamerabilder mit gerenderten Inhalten verbinden.

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Die 3 Bedingungen, die jedes Vision-System schlagen muss

01
Echtzeit auf echter Hardware
Detection und Tracking, abgestimmt auf die Kameras und Rechner, auf denen Sie deployen, kein Cloud-Roundtrip, der sich im Latenzbudget versteckt.
02
Genauigkeit, mit der Sie arbeiten können
Modelle, die für Ihren konkreten Anwendungsbereich trainiert und bewertet werden, mit False-Positive-Raten, mit denen Bediener leben können, und Beweisketten, die sie prüfen können.
03
Erlebnisse, nicht nur Pipelines
Mixed-Reality-Komposition, Live-Overlays und Installationen, die in öffentlichen Umgebungen mit hohem Besucheraufkommen standhalten.

Wie wir liefern

01/06Machbarkeit & Umfang
02/06Daten- & Modellstrategie

1. 01/06Machbarkeit & Umfang
2. 02/06Daten- & Modellstrategie
01Phase 1
Den Rahmen setzen.
Zuerst verstehen wir Ziel, Nutzer und Rahmenbedingungen, damit Umfang und Prioritäten klar sind, bevor etwas gebaut wird.
1. 03/06Pipeline-Engineering
2. 04/06Anwendungsentwicklung
02Phase 2
Greifbar machen.
Design und Engineering arbeiten in kurzen, sichtbaren Zyklen. Sie sehen früh funktionierende Teile und steuern sie mit.
1. 05/06Feldtests
2. 06/06Deployment & Support
03Phase 3
Erst beweisen, dann ausbauen.
Jedes Teil wird im echten Einsatz getestet, bevor es breiter ausgerollt wird, und dann mit dem Gelernten verfeinert.

Zugehöriges Projekt

Automatic Crime Detector

Lieferung durch Techon Pixel95.1%

Final aufgezeichnete Genauigkeit von 95.1% vor der Auslieferung, im trainierten Erkennungsumfang.

Case Study lesen

Verifizierte Technologie

Python
Django
OpenCV
Ultralytics YOLO
Integration von E-Mail-Benachrichtigungen

Bildschirme der Webanwendung Automatic Crime Detector: die Startseite des Projekts und eine Erkennungsansicht mit Live-Webcam-Bild neben einem Panel für erkannte Auffälligkeiten

Häufig gestellte Fragen

Welche Computer-Vision-Systeme bauen Sie?

Echtzeit-Objekterkennung, Anomalieerkennung, räumliches und positionelles Tracking, Bildverarbeitungs-Pipelines und interaktive Installationen, die Live-Kamerabilder mit gerenderten Inhalten verbinden.

Lief das bereits in einer echten öffentlichen Umgebung?

Ja. Eine YOLO-basierte Mixed-Reality-Desktop-Anwendung für die gesetzgebende Versammlung von Uttar Pradesh ging in 42 Tagen vom Start bis zur öffentlichen Vorführung vor der Regierung, gebaut in Partnerschaft mit Live Pixel und Mizzle Codes.

Läuft die Erkennung in der Cloud?

Nein. Erkennung und Tracking werden auf die Kameras und Maschinen abgestimmt, die Sie tatsächlich einsetzen, ohne versteckten Cloud-Roundtrip im Latenzbudget.