Die künstliche Intelligenz hat schon enorme Fortschritte in der Logistik und Datenverwaltung ausgelöst.
Dabei ist die immer wichtiger werdende Technologie nicht nur etwas für Techriesen aus den USA.
Wir haben uns schon ausführlich mit dem Thema neuronale Netze beschäftigt und wichtige Erkenntnisse und Fähigkeiten aufgebaut für zukünftige Anwendungen.
Für unterschiedliche Aufgaben gibt es verschiedene Arten von neuronalen Netzen. Sogennante mehrschichtige konvolutionale neuronale Netze eigenen sich z.B. für die Objekterkennung in Bildern. Andere Typen wie z.B. LSTM Netze können z.B. für die Stimmerkennung genutzt werden. Es lassen sich auch verschiedene Arten von Netzen miteinander kombinieren.
Unsere Anwendung mit künstlicher Intelligenz ist die PalletCount Lösung zum Erkennen und Zählen von Paletten.
Die Anwendung läuft auf Android Smartphones und arbeitet mithilfe eines neuronalen Netzes zur Objekterkennung.
Ein großer Aufwand bei der Entwicklung von neuronalen Netzen ist die Beschaffung von Trainingsbildern.
Bei der PalletCount Anwendung haben uns mehrere Firmen erlaubt auf Ihrem Gelände Bilder zu machen, damit wir unser neuronales Netz trainieren konnten: