Echtzeit-Objekterkennung und Klassifizierung optimiert für industriellen Edge-Einsatz. Proprietärer CSPCore-Backbone mit 5-skaliger ankerfreier Erkennung.
Präzises Zählen von Köpfen und Personen in überfüllten Szenen. Funktioniert aus jedem Kamerawinkel.
Erkennt und liest Kennzeichen in Echtzeit. DSGVO-konformer Anonymisierungsmodus.
Erkennt illegale Müllablagerungen im öffentlichen Raum mit GPS-Geolokalisierung für automatische Disposition.
Klassifiziert Abfall: Sperrmüll, Hausmüll, Altkleider, Schadstoffe.
Erkennt und klassifiziert Personenkraftwagen und Nutzfahrzeuge für die Verkehrsüberwachung.
Universelles 80-Klassen-Basismodell für schnelles Prototyping und Transfer Learning.
Vandalismuserkennung mit GPS-Koordinaten. Unterscheidet Kunst von illegalem Graffiti.
Straßenschilderkennung mit GPS-getaggter Geolokalisierung für die Infrastrukturüberwachung.
Kopfbasierte Gesichtsanonymisierung. DSGVO-konform, Verarbeitung auf dem Gerät.
Entwickelt mit proprietären KINEVA® Bausteinen: CSPCore für Edge-optimierte Inferenz, CSPAttention für In-Backbone Self-Attention und KPPF für Multi-Scale Pooling.
All CSPCore and CSPAttention blocks are proprietary KINEVA® architecture · 5-scale anchor-free detection · stride 4–64
KINEVA® trainiert individuelle Modelle für Ihren spezifischen Anwendungsfall.