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Die Welt um uns herum verändert sich still und leise. An Orten wie Büros, Einkaufszentren, Flughäfen und Bahnhöfen werden alltägliche Maschinen immer intelligenter. Was früher einfache Geräte und Maschinen waren, lernt jetzt zu verstehen, was um sie herum geschieht, und selbständig zu reagieren.
Dieser Wandel wird durch künstliche Intelligenz (KI) vorangetrieben, insbesondere durch Computer-Vision-Lösungen. KI ermöglicht es Maschinen, visuelle Eingaben von Kameras zu interpretieren und in Echtzeit zu verarbeiten, sodass sie Menschen, Objekte und sogar Handlungen erkennen können, während sie geschehen.
In dem Maße, wie diese Fähigkeiten zunehmen, verlässt die künstliche Intelligenz die Forschungslabors und High-Tech-Unternehmen und wird Teil des täglichen Lebens. Infolge dieser weit verbreiteten Übernahme von KI werden die weltweiten KI-Ausgaben laut Marktprognosen bis 2028 632 Milliarden US-Dollar erreichen.
In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie KI die Maschinen, die wir täglich benutzen, verbessert und wie dieser Fortschritt die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und mit unserer Umgebung interagieren, zu verändern beginnt.
KI-gesteuerte intelligente Geräte werden zur neuen Norm
Dank erheblicher technologischer Verbesserungen werden die Maschinen immer leistungsfähiger. So sind beispielsweise die Prozessoren kleiner, schneller und erschwinglicher geworden, so dass Maschinen komplexe Aufgaben selbständig erledigen können. Kombiniert mit Sensoren wie Kameras und Bewegungsmeldern können diese Maschinen Informationen sammeln, ihre Umgebung interpretieren und in Echtzeit reagieren.
Die Computer Vision spielt hier eine entscheidende Rolle. Sie ermöglicht es Maschinen, ihre Umgebung visuell zu verstehen und entsprechend zu reagieren. KI-Modelle wie Ultralytics YOLO11, die Aufgaben wie Objekterkennung und Instanzsegmentierung unterstützen, können helfen, Menschen, Objekte und Aktionen schnell und genau zu identifizieren.
Abb. 1. Ein Beispiel für die Verwendung von YOLO11 zur Segmentierung von Objekten in einem Bild.
Wenn diese KI-Verarbeitung direkt auf dem Gerät stattfindet, auf dem die Daten erfasst werden, spricht man von Edge-KI. Damit entfällt die Notwendigkeit, Daten an die Cloud zu übertragen und auf eine Antwort zu warten. Das Ergebnis sind schnellere Reaktionen, mehr Datenschutz und eine zuverlässigere Leistung, auch ohne starke Internetverbindung.
Aufgrund dieser Vorteile setzen inzwischen mehr als 80 Prozent der Unternehmen KI in verschiedenen Aspekten ihrer Tätigkeit ein. Dieser stetige Fortschritt verwandelt alltägliche Geräte in intelligente, reaktionsschnelle Systeme, auf die wir uns zunehmend verlassen können.
Verständnis der wichtigsten Aufgaben der Computer Vision
Bevor wir uns mit alltäglichen Beispielen intelligenter Maschinen befassen, werfen wir einen genaueren Blick auf einige der Bildverarbeitungsaufgaben, auf die diese Anwendungen angewiesen sind:
Objekterkennung: Diese Aufgabe ermöglicht es Maschinen, bestimmte Objekte in einem Bild oder Videobild zu finden und zu identifizieren - zum Beispiel eine Kaffeetasse auf einer Arbeitsplatte oder eine Person, die einen Raum betritt.
Objektverfolgung: Sobald ein Objekt erkannt wurde, verfolgt die Verfolgung seine Bewegung über mehrere Bilder hinweg, z. B. die Verfolgung einer Person, die sich durch eine Lobby bewegt, oder die Überwachung eines Produkts, das aus einem Regal genommen wird.
Segmentierung von Objekten: Diese Aufgabe geht über die einfache Erkennung von Objekten hinaus, indem sie die genaue Form und die Grenzen jedes Objekts umreißt und Systemen hilft, zwischen sich überlappenden oder ähnlich geformten Objekten zu unterscheiden, was in unübersichtlichen Umgebungen wie Verkaufsautomaten oder Mülleimern nützlich ist.
Bild-Klassifizierung: Es geht darum, einem ganzen Bild ein Etikett zuzuweisen, das auf dem Inhalt basiert, z. B. um festzustellen, ob ein Foto wiederverwertbaren Abfall oder Essensreste in einem intelligenten Entsorgungssystem enthält.
Schätzung der Körperhaltung: Sie hilft Maschinen, die Position und Ausrichtung des menschlichen Körpers zu verstehen, indem sie Schlüsselpunkte wie Gelenke und Gliedmaßen identifiziert. Dies ermöglicht Anwendungen wie Fitness-Feedback-Systeme oder die Erkennung von Müdigkeit anhand der Körperhaltung.
Erkundung von Beispielen für Vision AI im Alltag und in Maschinen
Als Nächstes wollen wir uns einige Beispiele dafür ansehen, wie Computer Vision und KI in Maschinen eingesetzt werden, denen Sie in Ihrem täglichen Leben begegnen könnten.
Intelligente Maschinen sorgen für eine bessere Abfallentsorgung
Wir alle kennen den Moment des Zögerns an einem Mülleimer - wir haben ein Getränk oder einen Snack ausgetrunken und fragen uns: "Wohin kommt das?" Ist der Becher recycelbar? Kompostierbar? Einfach Müll? Meistens ist es eine Vermutung.
Intelligente Mülleimer machen diese Entscheidung leichter. Mithilfe von Vision AI können diese Mülleimer verschiedene Abfallarten erkennen und Gegenstände automatisch und ohne Hilfe des Benutzers sortieren.
Systeme wie TrashBot und Bin-e nutzen Kameras und Computer Vision zur Klassifizierung von Materialien wie Plastik, Papier oder Lebensmittel. Sobald der Gegenstand identifiziert ist, wird er selbstständig in das richtige Fach gelegt.
Abb. 2. Intelligente Mülltonnen können Abfälle mithilfe von Computer Vision automatisch sortieren.
Diese intelligenten Geräte können Fehler beim Recycling reduzieren und die Effizienz verbessern. Einige Behälter können sogar Echtzeit-Feedback mit Hilfe von Lichtern oder Bildschirmen liefern, um den Benutzern zu zeigen, wie ihr Abfall verarbeitet wird. Sie können auch überwachen, wie voll die einzelnen Fächer sind, und das Personal warnen, wenn es Zeit für die Abholung ist.
Hinter den Kulissen sammeln die intelligenten Behälter nützliche Daten über die Art und Menge der weggeworfenen Abfälle. Dies hilft Organisationen, ihre Abfallgewohnheiten besser zu verstehen und unterstützt den Fortschritt bei der Erreichung von Nachhaltigkeitszielen.
Integration von maschineller Intelligenz in intelligente Kühlschränke
Intelligente Kühlschränke sind eine beliebte und bequeme Alternative zu herkömmlichen Verkaufsautomaten, insbesondere in Büros, Fitnessstudios und Gemeinschaftsräumen. Anstatt Codes einzugeben oder Knöpfe zu drücken, können Sie einfach einen QR-Code scannen, den Kühlschrank öffnen und sich das nehmen, was Sie brauchen.
Diese Kühlschränke werden von Vision AI unterstützt. Kameras im Inneren überwachen die Regale und verfolgen in Echtzeit, was entnommen oder zurückgegeben wird. Das System erkennt Artikel visuell anhand ihrer Form, Größe und Position, sodass keine Barcodes oder Gewichtssensoren erforderlich sind.
Abb. 3. Ein Beispiel für einen intelligenten Kühlschrank, der Vision AI nutzt.
Die Computer Vision erledigt alles hinter den Kulissen. Sie unterstützt die genaue Aufzeichnung des Inventars und erleichtert den Betreibern das Auffüllen der Bestände. Die bildverarbeitungsgestützte Nachverfolgung bietet Komfort für die Benutzer und Effizienz für die Unternehmen, und das alles bei geringem oder gar keinem zusätzlichen Aufwand auf beiden Seiten.
Schnelleres und einfacheres Parken mit KI-gesteuerten Geräten
Das Bezahlen von Parkgebühren wird dank KI immer einfacher. Auf vielen öffentlichen und gewerblichen Parkplätzen erfordern intelligente Parkuhren keine Münzen, Tickets oder gedruckten Quittungen mehr. Stattdessen nutzen sie Computer Vision, um Fahrzeuge zu erkennen und Zahlungen automatisch abzuwickeln.
Eine zentrale Technologie dahinter ist die automatische Kennzeichenerkennung (ANPR). Wenn ein Auto auf einen Parkplatz fährt, erfassen Kameras das Nummernschild, und das System nutzt Computer Vision und Optical Character Recognition (OCR ), um den Text zu lesen. Dadurch werden physische Tickets oder manuelle Kontrollen überflüssig.
Abb. 4. Kennzeichenerfassung und -lesung in Echtzeit mit Vision AI.
Diese intelligenten Systeme machen das Parken für die Fahrer schneller und für die Betreiber effizienter. Sie reduzieren menschliche Fehler, verringern den Wartungsaufwand und ermöglichen eine bessere Platzverwaltung. Wenn KI die schwere Arbeit übernimmt, wird das Parken zu einem reibungsloseren, optimierten Erlebnis.
Computer Vision gibt Kaffeemaschinen eine persönliche Note
Kaffeemaschinen gehören seit Jahrzehnten zum täglichen Leben und sind überall zu finden, in Büros und Cafés ebenso wie an Flughäfen und Tankstellen. Jetzt erforschen Forscher und Technologieunternehmen, wie Vision AI diese Maschinen intelligenter und personalisierter machen könnte.
Intelligente Maschinen mit eingebauten Kameras können beispielsweise das Gesichtsbild eines Benutzers erfassen und Merkmale wie hängende Augen oder müde Gesichtsausdrücke analysieren, um Anzeichen von Müdigkeit zu erkennen. Auf der Grundlage dieser Analyse kann die Maschine die Stärke des Kaffees anpassen und ein leichteres Getränk zubereiten, wenn Sie ausgeruht aussehen, oder ein stärkeres, wenn Sie müde aussehen, damit Sie sich erfrischt fühlen.
Abb. 5. Eine Maschine, die mit Hilfe von Vision AI die Stärke einer Tasse Kaffee anhand von Gesichtshinweisen anpasst.
Vor- und Nachteile von KI-gesteuerten intelligenten Geräten
KI macht alltägliche Geräte intelligenter und intuitiver und bietet den Nutzern zahlreiche Vorteile. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die diese Technologien für das tägliche Leben mit sich bringen:
Bequemlichkeit: Dank Computer Vision können Geräte Benutzer und Objekte erkennen, wodurch weniger Tasten oder manuelle Eingaben erforderlich sind und die Interaktionen nahtloser werden.
Berührungslose Interaktion: In Umgebungen, in denen Hygiene eine Rolle spielt (z. B. in Krankenhäusern oder in der Gastronomie), ermöglichen bildverarbeitungsgestützte Geräte den Nutzern eine Interaktion ohne Körperkontakt.
Barrierefreiheit: Für Benutzer mit Behinderungen kann die Computer Vision gestenbasierte Steuerungen, Gesichtserkennung zur Authentifizierung oder Objekterkennung zur Unterstützung bei täglichen Aufgaben ermöglichen.
Gleichzeitig bringen diese Fortschritte aber auch einige Herausforderungen mit sich. Hier sind einige potenzielle Nachteile, die bei der Verwendung von KI-gesteuerten intelligenten Geräten zu beachten sind:
Belange des Datenschutzes: Da die computergestützte Bildverarbeitung häufig mit Kameras arbeitet, kann sie Bedenken hinsichtlich der Aufzeichnung oder Überwachung aufkommen lassen, insbesondere in gemeinsam genutzten oder öffentlichen Räumen.
Abhängigkeit von der Beleuchtung und dem Standort: Computer Vision Systeme benötigen eine gute Beleuchtung und klare Sicht, um richtig zu funktionieren, was ihre Zuverlässigkeit in bestimmten Situationen einschränken kann.
Erhöhte Komplexität: Vision-fähige Geräte erfordern oft mehr technischen Support, regelmäßige Software-Updates und eine sorgfältige Kalibrierung, um ordnungsgemäß zu funktionieren.
Die wichtigsten Erkenntnisse
Die Maschinen, die wir jeden Tag benutzen, werden immer leistungsfähiger. Mit Vision AI können sie jetzt sehen, was um sie herum geschieht, es verstehen und schnell reagieren. Dadurch werden alltägliche Aufgaben schneller, einfacher und natürlicher.
Die KI verbessert die Werkzeuge, auf die wir bereits angewiesen sind. Das Ergebnis ist eine Welt, in der vertraute Maschinen besser funktionieren, ohne dass wir uns darum kümmern müssen. Mit der weiteren Entwicklung dieser Technologie können wir noch mehr nahtlose, intelligente Interaktionen erwarten, die in den Alltag eingebettet sind.
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