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Was macht PCNN anders?

Klassische KI sieht nur Bilder. PCNN fusioniert Kameradaten mit physikalischen Sensordaten auf Tensorebene, nicht als Nachverarbeitung, sondern direkt im Training. Das Ergebnis: ein Modell mit mehreren Sinnen.

Multi-Sensor-Input

Kamera + GPS + Thermal + Radar + IMU + Lidar + industrielle Sensoren. Alles gleichzeitig.

Tensorfusion im Training

Sensordaten werden als zusätzliche Tensorschichten kodiert und während des Trainings fusioniert. Nicht Post-Processing.

Kontext statt Pixel

Das Modell versteht nicht nur was es sieht, sondern wo, wann und unter welchen physikalischen Bedingungen.

PCNN-Modelle

Fahrzeugerkennung & Klassifizierung

Open Source

Verkehrsanalyse durch Fusion von Kameradaten mit GPS-Flussdaten und Umgebungssensoren. Zählt, klassifiziert und verfolgt Fahrzeuge mit räumlichem Kontext.

PCNNSmart City

Flugzeugerkennung

API

Luftobjekterkennung durch Fusion von Kameradaten mit GPS-Höhendaten und Radarsignalen. Behält Tracking bei Bewölkung und Nebel.

PCNNDefense & Aerospace

Schiffs- & Maritimerkennung

API

Schiffserkennung durch Fusion von Kameradaten mit AIS-Transpondern, GPS und Radardaten. Unterscheidet Schiffstypen und prognostiziert Trajektorien.

PCNNMaritim

Multi-Sensor Flugverfolgung

API

Flugzeugverfolgung durch Fusion von visueller Erkennung mit ADS-B, Radar und Satellitendaten für die Luftraumüberwachung.

PCNNDefense & Aerospace

So funktioniert Tensorfusion.

Kamera
GPS
Thermal
Sensoren
Tensorfusion
PCNN
Erkennung

Alle Sensorsignale werden als Tensorschichten kodiert und während des Trainings fusioniert — nicht nachträglich. Ein Modell, mehrere Sinne.

Eigene Sensoren? Eigenes PCNN-Modell.

KINEVA trainiert Sensorfusionsmodelle für Ihre spezifischen Signale und Umgebungen.