Edge AI Models

Klassische Sensorsysteme stoßen bei der zuverlässigen Personendetektion häufig an ihre Grenzen: Regelbasierte Verfahren erfassen Personen nur eingeschränkt, während kamerabasierte Lösungen oft empfindlich auf wechselnde Lichtverhältnisse, Verdeckungen oder komplexe Umgebungen reagieren.

Dieses KI‑Modell zur Personendetektion erkennt Personen in Echtzeit direkt auf Edge‑Hardware. Es arbeitet robust gegenüber variierenden Lichtbedingungen, Bewegungen im Umfeld und unterschiedlichen räumlichen Strukturen.

Die vollständig lokale Verarbeitung ermöglicht extrem kurze Reaktionszeiten, schützt sensible Daten und erlaubt eine flexible Integration in unterschiedlichste Systeme, um die zuverlässige Erkennung und Verfolgung von Personen in vielen Branchen sicherzustellen.

Technische Spezifikationen:

Personendetektion bei Aarch64:

• Benötigter RAM: 838,46 kB
• Benötigter ROM: 1250,64 kB
• Inferenzzeit: 14 ms

Personendetektion bei Cortex-M7:

• Benötigter RAM: 387,96 kB
• Benötigter ROM: 474,45 kB
• Inferenzzeit: 480 ms

Personendetektion bei x86:

• Das Modell wurde nicht für die Ausführung auf x86 Rechnern optimiert und dient zur Ausführung auf dieser Architektur nur dem Test der Funktionalität des Modells, wenn die eingebettete Hardware noch nicht vorliegen sollte.

Features:

• Energieeffizienz: Bis zu tausendfach geringerer Stromverbrauch als GPU-Lösungen
• Lokale Verarbeitung: Millisekundenschnelle Reaktionen ohne Cloud-Latenz
• Datenschutz durch Edge AI: Alle Bilddaten bleiben vor Ort → keine Übertragung nach außen
• Netzwerkunabhängigkeit: Funktioniert auch ohne stabile Internet- oder Cloud-Anbindung

Keyword Spotting ermöglicht die zuverlässige Erkennung vordefinierter Schlüsselwörter oder kurzer Sprachbefehle in Audiosignalen – kontinuierlich, in Echtzeit und ressourceneffizient.

Das KI‑Modell arbeitet direkt auf Edge‑Hardware und erkennt relevante Schlüsselwörter auch in geräuschvollen Umgebungen, bei unterschiedlichen Sprecher:innen und variierender Aussprache.

Durch die lokale Verarbeitung werden extrem kurze Reaktionszeiten erreicht, während sensible Audiodaten das System nicht verlassen. Das Modell ist auf niedrigen Energieverbrauch ausgelegt und eignet sich für den Dauerbetrieb in eingebetteten Systemen, mobilen Plattformen und autonomen Maschinen.

Features:

• Energieeffizienz: Bis zu tausendfach geringerer Stromverbrauch als GPU-Lösungen
• Lokale Verarbeitung: Millisekundenschnelle Reaktionen ohne Cloud-Latenz
• Datenschutz durch Edge AI: Alle Daten bleiben vor Ort → keine Übertragung nach außen
• Netzwerkunabhängigkeit: Funktioniert auch ohne stabile Internet- oder Cloud-Anbindung

In vielen Industriebetrieben laufen zentrale Prozesse der Qualitätssicherung noch immer manuell ab – zeitaufwendig, fehleranfällig und stark vom Fachpersonal abhängig. Gleichzeitig steigen die Anforderungen: höhere Präzision, geringere Ausschussquoten und zunehmender Effizienzdruck. Moderne KI kann hier unterstützen, indem sie Bauteile automatisch analysiert und Auffälligkeiten früh und zuverlässig erkennt.

Das KI‑Modell zur Anomaliedetektion erkennt Abweichungen von einem bekannten Normalzustand in Bild‑ oder Sensordaten – zuverlässig, frühzeitig und ohne explizite Fehlerklassifikation.

Im Gegensatz zu klassischen Prüfverfahren wird das Modell ausschließlich mit fehlerfreien Beispielen trainiert. Dadurch sind keine umfangreichen Defektdatensätze oder aufwendigen Labelprozesse notwendig, und auch bislang unbekannte Fehlerbilder können sicher identifiziert werden.

Technische Spezifikationen:

Anomaliedetektion bei Aarch64:

• Benötigter RAM: 5767,17 kB
• Benötigter ROM: 4082,54 kB
• Inferenzzeit: 430 ms

Anomaliedetektion bei x86:

• Das Modell wurde nicht für die Ausführung auf x86 Rechnern optimiert und dient zur Ausführung auf dieser Architektur nur dem Test der Funktionalität des Modells, wenn die eingebettete Hardware noch nicht vorliegen sollte.

Features:

• Energieeffizienz: Bis zu tausendfach geringerer Stromverbrauch als GPU-Lösungen
• Lokale Verarbeitung: Millisekundenschnelle Reaktionen ohne Cloud-Latenz
• Datenschutz durch Edge AI: Alle Bilddaten bleiben vor Ort → keine Übertragung nach außen
• Netzwerkunabhängigkeit: Funktioniert auch ohne stabile Internet- oder Cloud-Anbindung