Objekterkennung in der KI-gestützten Automatisierung für Automobil- und Industriesysteme
Wir entwickeln vorgefertigte KI-Modelle für die Echtzeit-Objekterkennung in Automobil- und Fabriksystemen, bei denen Geschwindigkeit und Genauigkeit entscheidend sind. Unsere Objekterkennung in der KI-gesteuerten Automatisierung läuft als edge-native Modelle und nutzt YOLO26 sowie YOLOv12 für ADAS mit LiDAR-Kamera-Fusion, um schutzbedürftige Verkehrsteilnehmer selbst bei schlechten Lichtverhältnissen oder dichtem Verkehr zu erkennen. Derselbe Kern unterstützt robotergestütztes Pick-and-Place, Bin-Picking und automatisierte Fehlererkennung auf schnellen Produktionslinien. Mit der Inferenz direkt auf dem Gerät (Jetson, Orin oder FPGA) bleibt die Latenz gering, Fehlauslösungen sinken und die visuelle Erkennung lässt sich über mehrere Standorte hinweg ohne hohe Bandbreitenkosten skalieren.
Unternehmenslösungen
Vorgefertigte KI-Modelle für die Echtzeit-Objekterkennung in der Automobilindustrie und der Automatisierungstechnik
Wir entwickeln vorgefertigte KI-Modelle für die Echtzeit-Objekterkennung, die Automobil-Teams tatsächlich einsetzen können. Dasselbe tun wir für Fabriken und Roboter, die Objekterkennung in der KI-gesteuerten Automatisierung benötigen.
Dies deckt gängige Setups wie straßenseitige Kameras für ADAS, Multi-Kamera-Produktionslinien und Edge-Geräte im Feld ab. Sie können mit einer bewährten Basis starten (YOLO- oder Transformer-basiert), die wir dann für Ihre Umgebung anpassen, damit sie auch bei wechselnden Lichtverhältnissen, Geschwindigkeiten und Kamerawinkeln stabil bleibt.
ADAS benötigt eine schnelle Erkennung, keine „schönen Demos“. Wir entwickeln Modelle, die Fahrzeuge, Spuren, Schildern und Hindernisse mit strengen Latenzzielen erkennen. Wenn Sie möchten, können wir mit YOLO26 & YOLOv12 für ADAS starten oder zu RF-DETR (Echtzeit-Transformer) wechseln, wenn die Erkennungsrate wichtiger ist als reine FPS.
Kameras fehlt die Tiefe. LiDAR fehlt die Textur. Die Fusion beider Technologien bietet Ihnen eine sauberere Verfolgung und weniger Überraschungen. Dies hilft bei Einscherern, teilweiser Verdeckung und Abstandsprüfungen bei hoher Geschwindigkeit – besonders bei dichtem Verkehr.
Fußgänger, Radfahrer und Motorräder erfordern eine besondere Handhabung. Wir konzentrieren uns auf falsch-negative Ergebnisse, Grenzfälle und knifflige Szenen wie Menschenmengen auf Fußgängerüberwegen. Bei Bedarf fügen wir eine Verhaltensabsichtsvorhersage hinzu, damit das System früher reagieren kann und nicht erst nach dem letzten Frame.
Viele Teams wünschen sich die Genauigkeit der Cloud mit den Einschränkungen der Edge. Wir liefern edge-native Objekterkennungsmodelle, die mit On-Device-Inferenz (NVIDIA Jetson/Orin) laufen, sowie quantisierte Modelle für Edge-Geräte, wenn Stromverbrauch und Wärmeentwicklung stark begrenzt sind. Wo es sinnvoll ist, unterstützen wir zudem FPGA-beschleunigte Computer Vision.
Für Fabriken besteht das Ziel in weniger Stopps und weniger ausgelieferten fehlerhaften Teilen. Wir übernehmen die automatisierte Fehlererkennung 4.0, die Überwachung von Hochgeschwindigkeits-Montagelinien sowie Methoden zur Reduzierung von Fehlalarmen in lauten Umgebungen. Wir sagen Ihnen im Voraus, ob Sie eine bessere Beleuchtung oder einen Kamerawechsel benötigen, da Software nicht alles beheben kann.
Wenn Sie von 5 auf 500 Kameras skalieren, liegt die Herausforderung in der Konsistenz. Wir richten ein verteiltes Kamera-Flottenmanagement, Drift-Prüfungen und Warnmeldungen ein, sobald ein Modell beginnt, neue Variationen zu übersehen. Zudem helfen wir dabei, Videobandbreitenkosten zu verwalten, und unterstützen eine anonymisierte, datenschutzorientierte Bildverarbeitung, wenn Personen im Bild zu sehen sind.
Echtzeit-Lösungen für Computer Vision
Objekterkennung in KI-gestützter Automatisierung
Wir liefern Vision-Modelle, die Objekte schnell genug für den realen Einsatz erkennen und verfolgen. Das umfasst ADAS-Kameras, Fabriklinien und Roboter in der Fertigung. Sie können mit einer vorgefertigten Basis starten (YOLO- oder Transformer-basiert). Anschließend passen wir sie an Ihre Daten an, damit sie auch bei Regen, Blendung, Bewegungsunschärfe und belebten Szenen zuverlässig funktioniert. Wenn sich die Umgebung ständig ändert, planen wir auch Drift und erneutes Training ein. Keine Überraschungen im Nachhinein.
Wahrnehmungssysteme für Kraftfahrzeuge
Echtzeit-Wahrnehmung und VRU-Identifizierung für ADAS
Für Fahrzeuge liegt die Herausforderung nicht darin, „ein Auto zu erkennen“. Es geht um die zuverlässige Erkennung bei dichtem Verkehr.
Wir entwickeln Wahrnehmungspipelines, die die Identifizierung schutzbedürftiger Verkehrsteilnehmer (VRU), den Umgang mit verdeckten Objekten bei dichtem Verkehr sowie Szenen bei schlechten Lichtverhältnissen bewältigen. Wenn Ihr Stack dies unterstützt, bieten wir eine multimodale Sensorfusion (LiDAR + Kamera) für eine sauberere Verfolgung und weniger Fehlauslösungen.
Robotervision
Robotergestütztes Pick-and-Place (mit Bildverarbeitung) und Griff in die Kiste
Roboter benötigen eine stabile Erkennung, Tiefenhinweise und Tracking, nicht nur Rahmen auf einem Bild. Wir entwickeln robotergestützte Pick-and-Place-Vision mit KI-Algorithmen für das Bin-Picking bei gemischten Teilen, reflektierenden Oberflächen und Überlappungen. Für Edge-Setups implementieren wir quantisierte Modelle für Edge-Geräte und On-Device-Inferenz (NVIDIA Jetson/Orin), wenn die Bandbreite begrenzt ist.
Industrielle Inspektion
Automatisierte Fehlererkennung und Hochgeschwindigkeits-Linienüberwachung
Fabriken legen Wert auf zwei Dinge: das Erkennen echter Fehler und das Vermeiden unnötiger Linienstopps.
Wir liefern automatisierte Fehlererkennung 4.0 und die Überwachung von Hochgeschwindigkeits-Montagelinien mit einem klaren Schwerpunkt auf der Vermeidung von Fehlalarmen in industriellen Umgebungen. Wenn Sie viele Kameras betreiben, unterstützen wir Sie zudem beim distributed Kamera-Flottenmanagement, bei der Verwaltung von Videobandbreitenkosten und bei der Reduzierung von Modell-Drift über mehrere Standorte hinweg.
Hochleistungsfähige Echtzeitergebnisse.
Echtzeit-Objekterkennung für die Automobilindustrie und KI-gestützte Automatisierung
Plattformübergreifende Leistungsstärke
Plattformübergreifende Leistungsstärke
Datenfluss
Datenfluss
Fachwissen aus der Ferne
Fachwissen aus der Ferne
Präzisionstraining
Präzisionstraining
Flottensteuerung
Fleet Control
Visual Clarity
Visual Clarity
Unsere Partnerschaft
Branchen transformieren mit KI-gestützten Lösungen
Nutzen Sie die Kraft der KI, um Abläufe zu optimieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und neue Chancen zu erschließen.
MongoDB
Kubernetes
Docker
TensorFlow
Azure
Firebase
GC Care API
OpenCV
Hadoop
Node.js
MongoDB
Kubernetes
Docker
TensorFlow
Azure
Firebase
GC Care API
OpenCV
Hadoop
Node.js
Unsere Erfolgsgeschichten
FALLSTUDIE | WEARABLE-APP
Carsharing-App für die Smartwatch: Wearable-Technologie für intelligenteres Ride-Sharing
Wir setzen KI, maschinelles Lernen und intelligente Analytik in Wearable-Health-Technologien ein, um Vitaldaten in Echtzeit zu erfassen, personalisierte Erkenntnisse zu liefern und proaktive Warnmeldungen bereitzustellen – und verändern so die Art und Weise, wie Nutzer ihre Gesundheit überwachen und steuern.
FALLSTUDIE | WEARABLE-APP
Carsharing-App für die Smartwatch: Wearable-Technologie für intelligenteres Ride-Sharing
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KI-Objekterkennung für den realen Betrieb
Von den ersten Tests bis zum vollständigen Rollout entwickeln wir vorgefertigte KI-Modelle für die Echtzeit-Objekterkennung in der Automobil- und Industrieautomatisierung, die sich nahtlos in Ihre bestehenden Systeme einfügen. Das Ziel ist einfach: eine zuverlässige Erkennung, ohne die Betriebsabläufe zu verlangsamen. Ob Fahrzeugwahrnehmung, Fabrikinspektion oder Edge-Kameraüberwachung – die Objekterkennung in der KI-gesteuerten Automatisierung bleibt praktikabel, stabil und einfach zu verwalten.
Einblicke
Aktuelle Trends und Entwicklungen bei der KI-gestützten Objekterkennung
Bleiben Sie auf dem Laufenden, wie KI Montagezeilen und Fahrzeugsicherheit verändert. Wir entwickeln vorgefertigte KI-Modelle für die Echtzeit-Objekterkennung im Automobilbereich, die sich in reale Fabrikabläufe einfügen. Unser Fokus liegt auf der Erkennung mit Latenzzeiten von unter 5 ms, hoher Genauigkeit und dem Schutz Ihrer sensiblen Daten direkt an der Edge.
Zeugnis
Warum sollten Sie sich für uns bei Ihren Lösungen zur Objekterkennung entscheiden?
Wir wissen, dass Software für den Automobil- und Industriesektor unter unübersichtlichen, realen Bedingungen zuverlässig funktionieren muss. Deshalb setzen wir auf vorgefertigte KI-Modelle für die Echtzeit-Objekterkennung im Automobilbereich und edge-native Objekterkennungsmodelle, die keine ständige Cloud-Verbindung benötigen. Egal, ob Sie Unfallfreiheit nach höchsten Sicherheitsstandards anstreben oder einfach Modell-Drift in dynamischen Umgebungen stoppen möchten – wir unterstützen Sie dabei.
Expertise in über 20 globalen Branchen und Domänen
Unsere branchenübergreifende Expertise ermöglicht es uns, Herausforderungen präzise anzugehen und optimale Lösungen anzubieten
Personalisierte Lösungen für globale Unternehmen
Diese KI-Lösungen können angepasst und personalisiert werden, um den einzigartigen Anforderungen jedes Kunden gerecht zu werden.
Weltweit von über eintausend Unternehmenskunden geschätzt
Unser eigenes erfolgreiches Unternehmen betreut täglich mit sehr großem Stolz zahlreiche zufriedene Kunden in verschiedensten Branchen weltweit.
Help Center
Häufig gestellte Fragen zur Objekterkennung
Quick answers to questions you may have. Can't find what you're looking for? Check out our full documentation.
Dies sind einsatzbereite Softwarepakete, die bereits darauf trainiert sind, Objekte wie Autos, Fahrspuren und Fußgänger zu erkennen. Anstatt bei Null anzufangen, nutzen wir diese vorgefertigten KI-Modelle für die Echtzeit-Objekterkennung im Automobilbereich, um Ihre Sicherheitssysteme oder Verkehrsüberwachungen schnell in Betrieb zu nehmen. Das spart Zeit und stellt sicher, dass das System vom ersten Tag an im realen Straßenverkehr zuverlässig funktioniert.
YOLOv12 für ADAS ist die neueste Technologie zur Erkennung von Objekten bei hohen Geschwindigkeiten. Sie ist schneller und genauer als ältere Versionen, was für die Identifizierung schutzbedürftiger Verkehrsteilnehmer (Vulnerable Road Users – VRU) – wie etwa das Erkennen eines Radfahrers oder einer Person, die auf die Straße tritt – von entscheidender Bedeutung ist. Sie hilft dem Fahrzeug, in Millisekunden zu „sehen“ und zu reagieren, wodurch die Straße für alle sicherer wird.
Manchmal reicht eine Kamera alleine nicht aus, beispielsweise bei dichtem Nebel oder auf stockfinsteren Straßen. Die multimodale Sensorfusion (LiDAR + Kamera) kombiniert die „Augen“ einer Kamera mit dem „Tiefensinn“ von LiDAR. Dies hilft der KI genau zu verstehen, wie weit ein Objekt entfernt ist, was eine enorme Hilfe beim Umgang mit verdeckten Objekten in dichtem Verkehr darstellt, in dem Autos teilweise verdeckt sein können.
Wenn ein Auto oder ein Fabrikroboter darauf warten muss, dass die Cloud „denkt“, ist das zu langsam. Wir nutzen On-Device-Inferenz (NVIDIA Jetson/Orin), um Daten genau dort zu verarbeiten, wo sie anfallen. Dies ermöglicht eine Erkennung mit einer Latenzzeit von unter 5 ms, was bedeutet, dass das System sofort reagiert. Außerdem bleiben Ihre Daten privat und das System funktioniert auch dann, wenn Ihre Internetverbindung unterbrochen wird.
Wenn ein Auto oder ein Fabrikroboter darauf warten muss, dass die Cloud „denkt“, ist das zu langsam. Wir nutzen On-Device-Inferenz (NVIDIA Jetson/Orin), um Daten genau dort zu verarbeiten, wo sie anfallen. Dies ermöglicht eine Erkennung mit einer Latenzzeit von unter 5 ms, was bedeutet, dass das System sofort reagiert. Außerdem bleiben Ihre Daten privat und das System funktioniert auch dann, wenn Ihre Internetverbindung unterbrochen wird.
Ja. Unsere Systeme für die automatische Fehlererkennung 4.0 sind für die Hochgeschwindigkeitsüberwachung von Montagezeilen ausgelegt. Mithilfe von Objekterkennung über Vision Transformer (ViT) kann die KI winzige Risse oder fehlende Teile erkennen, die dem menschlichen Auge entgehen könnten. Dies hilft Ihnen, den Produktionsertrag zu maximieren und zu verhindern, dass fehlerhafte Produkte die Fabrikhalle verlassen.
Technologie-Expertise
Techelix's Expertise bei der Bereitstellung von Lösungen zur Objekterkennung
Wir entwickeln KI-gestützte Vision-Systeme für Industrie- und Automobilteams, die eine bessere betriebliche Übersicht benötigen. Unsere Objekterkennung in der KI-gesteuerten Automatisierung unterstützt Fabrikabläufe, reduziert den manuellen Inspektionsaufwand und verbessert die Verfolgungsgenauigkeit. Sie hilft Managern dabei, klare Sicherheits- oder Produktionsprotokolle in alltäglichen Umgebungen zu führen – ganz ohne die Notwendigkeit einer ständigen manuellen Videoüberprüfung.
Branchenexpertise
Branchen, die wir bedienen
Unsere Expertise kommt Unternehmen verschiedenster Branchen zugute.
Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Lösung für Wildtiere entwickeln.
Teilen Sie uns Ihre Vision für einen besseren Naturschutz oder ein besseres Viehbestand-Management mit, und wir begleiten Sie von der ersten Kameraintegration bis hin zu einem vollständig automatisierten Überwachungssystem. Egal, ob Sie bedrohte Tierarten verfolgen oder eine große Herde verwalten müssen – wir unterstützen Sie beim Aufbau einer sicheren KI-Datenpipeline, die selbst unter den härtesten Feldbedingungen zuverlässig funktioniert.
Software-Innovation … erfordert die Fähigkeit zur Zusammenarbeit … sowie die Bereitschaft, sich mit Kunden zusammenzusetzen, Gespräche zu führen, deren Feedback einzuholen und ihre Bedürfnisse zu verstehen.
Bill Gates
Gründer und ehemaliger CEO, Microsoft
