Ausgewählte KINEVA-Modelle kostenlos herunterladen. Auf eigener Infrastruktur betreiben, mit eigenen Daten fine-tunen, am Edge deployen.
Die Modelle sind nach der Registrierung und Einsatzerklärung evaluierbar auf zertifizierter Hardware.
Präzises Zählen von Köpfen und Personen in überfüllten Szenen. Funktioniert aus jedem Kamerawinkel.
Erkennt Kennzeichen in Echtzeit. DSGVO-konformer Anonymisierungsmodus inklusive.
Erkennt und klassifiziert Personenkraftwagen und Nutzfahrzeuge für die Verkehrsüberwachung.
Universelles 80-Klassen-Basismodell für schnelles Prototyping und Transfer Learning.
Straßenschilderkennung mit GPS-getaggter Geolokalisierung für die Infrastrukturüberwachung.
Kopfbasierte Gesichtsanonymisierung. DSGVO-konform, Verarbeitung direkt auf dem Gerät.
PCNN-Modell mit WiFi-Probe- und GPS-Fusion. In über 60 Städten im Einsatz.
Modelle von Hugging Face herunterladen oder von GitHub klonen. Deployment auf jeder NVIDIA GPU oder Jetson Edge-Hardware.
# Install from Hugging Face pip install huggingface_hub # Download a model from huggingface_hub import hf_hub_download model_path = hf_hub_download( repo_id="rebotnix/kineva-head-detection-v3", filename="model.onnx" ) # Run inference import onnxruntime as ort session = ort.InferenceSession(model_path) results = session.run(None, {"input": image_tensor})
KINEVA-Open-Source-Modelle stehen unter einer permissiven Lizenz für Forschung und Evaluation zur Verfügung. Kommerzielle Nutzung erfordert eine separate Lizenz, kontaktieren Sie uns für Details.
Nach Registrierung und Einsatzerklärung stellen wir Ihnen Zugang zur Evaluierungsumgebung bereit.