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Die Zukunft der Bildverarbeitung, Teil 1

Embedded Vision und KI stärken sich gegenseitig

7. November 2022, 12:15 Uhr | Andreas Knoll

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Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Dr. Frederik Schönebeck, Framos: »Die Chancen der Bildverarbeitung überall nutzen«

Embedded Vision macht die Integration von Bildverarbeitung in bestimmte Systeme und Geräte überhaupt erst möglich – und KI erweitert dabei den Funktionsumfang der Bildverarbeitung. Dr. Frederik Schönebeck, Head of Custom Solutions bei Framos, gibt nähere Informationen.

Welche Bedeutung wird Embedded Vision in der Bildver-arbeitung künftig erlangen? In welchen Anwendungen wird Embedded Vision zu finden sein?

Dr. Frederik Schönebeck: Grundsätzlich ist Embedded Vision heute keine »Zukunftsvision« mehr, sondern ein in vielen Applikationen verbreiteter Ansatz, der für Entwickler und Designer immer dann interessant ist, wenn der verfügbare Bauraum stark beschränkt ist und geringes Gewicht eine Rolle spielt. Mit Embedded Vision kann der Energieverbrauch auf Systemebene verringert werden, und es lassen sich durch die effiziente Integration der Bildverarbeitungseinheit niedrigere Kosten für das Endprodukt erzielen, wodurch eine gute Skalierbarkeit der Lösung erreicht wird.

Die Fähigkeit, durch Sehen die Umwelt wahrzunehmen, diese zu interpretieren und mit ihr zu interagieren, ist in vielen Anwendungen fundamental wichtig und kann universell genutzt werden, wobei Umsetzung und Implementierung maßgeblich von der Kreativität der Anwendungsentwickler abhängen.

Embedded Vision ist prädestiniert für Applikationen, wo mobile und vor allem kleine, handgehaltene Systeme zum Einsatz kommen, etwa in den Bereichen Indoor/Outdoor Mapping, bei Drohnen, mobiler Robotik, Augmented und Virtual Reality (AR/VR), Patientenüberwachungssystemen und in der Sportanalyse. Hier wird im Rahmen von Embedded Vision das Bildverarbeitungssystem tief in das Endprodukt integriert, um ein Maximum an Synergien zu erzeugen und dadurch das Preis-Leistungs-Verhältnis zu optimieren.

Somit wird es möglich, die Chancen der Bildverarbeitung auch »in der Fläche« zu nutzen, also in Applikationen und Produkten, wo nicht genügend Bauraum oder Budget für klassische Kamerasysteme auf PC-Basis zur Verfügung steht. Embedded Vision sorgt hier tatsächlich für den Unterschied, der darüber entscheidet, wie breit und umfangreich die Bildverarbeitung in unserem Alltag zum Einsatz kommen kann. Prinzipiell sind die Möglichkeiten fast unbegrenzt.

Welche Rolle wird künstliche Intelligenz in der Bildverarbeitung künftig spielen, und welche Aufgaben wird sie erfüllen?

Bildverarbeitungssysteme verursachen normalerweise eine enorme Menge an Daten, die auf effiziente Weise verarbeitet und ausgewertet werden müssen, um das gewünschte Resultat zu erzielen. Typische Beispiele sind die Kollisionsvermeidung bei Drohnen und die Interaktion von Servicerobotern mit Menschen. Bilder solcher Systeme sind wegen ihrer enormen Datenmenge dafür prädestiniert, mittels KI ausgewertet zu werden. Entsprechende KI-basierte Algorithmen sind an die Denkweise des menschlichen Gehirns angelehnt und arbeiten sehr effizient, wenn es darum geht, Muster zu erkennen oder Ereignisse zu klassifizieren. Wenn die Auswertung »on the Edge«, also im Endgerät stattfindet, kann das System einfach, schnell und eigenständig die richtigen Entscheidungen treffen. Hierdurch entfällt die Notwendigkeit einer dauerhaften breitbandigen Datenverbindung, beispielsweise zur Cloud. Die Systeme werden preisgünstiger und schneller, sodass sie bei den Anwendern überhaupt erst die nötige Akzeptanz bekommen.

Grundsätzlich sind auch heute noch nicht alle Anwendungsmöglichkeiten gänzlich abzusehen. Doch im Allgemeinen geht es bei KI-Anwendungen immer darum, die Umwelt noch besser »zu begreifen« und Daten schneller und effizienter auszuwerten, etwa bei der Sportanalyse im Heim- und Amateurbereich. Auch bei der Integration robotischer Systeme in unseren Alltag spielt KI eine wichtige Rolle, damit die Systeme auf eine möglichst natürliche Weise mit den Menschen interagieren können.