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Was ist Context Compression?

Standardkompressionsalgorithmen behandeln alle Pixel gleich. KINEVA Context Compression versteht das Bild. Hintergrundbereiche werden stark komprimiert, relevante Bereiche behalten volle Detailschärfe. Ergebnis: bis zu 90% kleinere Dateien bei identischer Erkennungsgenauigkeit.

Wie es funktioniert

Ein leichtgewichtiges Saliency-Modell bewertet jede Region des Bildes vor der Kompression. Hochrelevante Bereiche werden in voller Qualität erhalten. Weniger relevante Bereiche werden stark komprimiert. Die Ausgabe ist eine Standard-Bilddatei, kompatibel mit jeder Downstream-Pipeline.

Rohbild
Saliency-Modell
Region-Scoring
Adaptiv kodieren
Komprimiertes Bild

Läuft on-device mit voller Kamera-Framerate. Keine Cloud erforderlich.

Vorteile

Bis zu 90% kleiner

Drastisch reduzierte Speicher- und Bandbreitenanforderungen, ohne die Daten zu verlieren, auf die KI-Modelle angewiesen sind.

Erkennungsgenauigkeit erhalten

Das Modell weiß, was wichtig ist. Für die Erkennung relevante Bereiche bleiben in voller Auflösung. Die Genauigkeit bleibt identisch.

Edge-nativ

Läuft lokal auf REBOTNIX GUSTAV Hardware. Echtzeit-Durchsatz, keine zusätzliche Latenz in der Pipeline.

Reduzieren Sie Ihren Daten-Footprint.

KINEVA Context Compression integriert sich in jede bestehende Kamera-Pipeline. Keine Modelländerungen erforderlich.