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Kobor.ai Qualitätsprüfung
End-to-End-Fehlererkennungspipeline auf NVIDIA Jetson AGX Orin mit DeepStream SDK, die vier synchronisierte GStreamer-Kamerastreams bei 30 FPS pro Stream verarbeitet. Wir entwickelten kundenspezifische PCB-Sensorplatinen zur Umgebungsüberwachung, trainierten Erkennungsmodelle mit Produktionslinienaufnahmen und synthetischen Daten und optimierten die Inferenz mit TensorRT INT8-Quantisierung auf unter 12 ms pro Frame — 99,7 % Genauigkeit ohne zusätzliche Latenz in der Produktionslinie.
NVIDIA DeepStreamJetson AGX OrinTensorRT+3
Sentinel-X.ai Sicherheit
Multi-Kamera-Perimetersicherheitssystem auf Basis von NVIDIA DeepStream, das bis zu 16 IP-Kamerastreams über GStreamer-Pipelines auf Jetson Orin Nano Edge-Knoten verarbeitet. Speziell trainierte ReID- und Verhaltensanalysemodelle erkennen Eindringen, Verweilen und Hinterhergehen in Echtzeit; TensorRT FP16-Optimierung hält die Latenz pro Stream unter 20 ms. Ein MQTT-Eventbus leitet Alarme an ein React-Kommandodashboard weiter, validiert durch einen 90-tägigen Pilotbetrieb vor der vollständigen Produktivinbetriebnahme.
NVIDIA DeepStreamJetson Orin NanoTensorRT+3
Lager-Vision-System
Edge-basierte Computer Vision für Paketverfolgung, Bestandszählung und Routenoptimierung auf 12.000 m² Lagerfläche. Sechs Jetson AGX Orin Knoten verarbeiten deckenmontierte IP-Kameras über DeepStream-Pipelines, während ESP32-S3-Mikrocontroller auf kundenspezifischen PCBs Barcode-Triggersensoren und Fördertorsignale über MQTT steuern. Wir sammelten und annotierten 45.000 Paketbilder vor Ort und erreichten mit TensorRT-Pruning und INT8-Quantisierung Echtzeit-Durchsatz auf jedem Knoten.
Jetson AGX OrinDeepStreamESP32-S3+3
Prädiktive Wartungs-KI
IoT-Sensornetzwerk mit kundenspezifischen PCBs auf ESP32-S3-Modulbasis, das Vibrations-, Temperatur-, Stromaufnahme- und Akustikdaten von 120 CNC-Maschinen bei 1 kHz Abtastrate erfasst. Die Sensor-Firmware streamt Daten über MQTT in einen TimescaleDB-Zeitserienspeicher, in dem leichtgewichtige TensorFlow Lite-Modelle Anomalieerkennung am Edge durchführen. Das System prognostiziert Lager- und Spindelausfälle 48–72 Stunden im Voraus und reduzierte ungeplante Ausfallzeiten in den ersten sechs Monaten um 34 %.
ESP32-S3Custom PCBKiCad+3
Flottenmanagement-Plattform
GPS- und Telemetrieplattform für eine 200 Fahrzeuge umfassende Logistikflotte, betrieben mit kundenspezifischen PCBs mit ESP32-Modulen, u-blox GNSS-Empfängern und CAN-Bus-Adaptern. Jede Einheit streamt Position, Kraftstoffstand und Motordiagnose über LTE-M an einen Node.js-Dienst mit PostgreSQL und PostGIS. Das React-Dashboard bietet Live-Kartenverfolgung, Geofence-Alarme, Routenwiederholung und Fahrerverhaltens-Scoring — mit 12 % niedrigeren Kraftstoffkosten und 96 % Lieferfenster-Compliance.
ESP32Custom GPS PCBReact+3
Gesichtserkennung-Zugang
Gesichtserkennung-Zugangskontrolle mit unter 200 ms Latenz, eingesetzt auf Jetson Orin Nano Edge-Geräten an Gebäudeeingängen mit ArcFace-Embeddings, optimiert durch TensorRT FP16. GStreamer-Pipelines verarbeiten Kameraeingaben mit Infrarot- und Sichtlicht-Dual-Sensor-Fusion zur Anti-Spoofing-Erkennung. Wir registrierten 2.400 Mitarbeiter über eine sichere On-Premise-Pipeline ohne Cloud-Abhängigkeit und erreichten eine Akzeptanzrate von 99,92 % bei einer Falschakzeptanzschwelle von 0,001 % unter variierenden Lichtverhältnissen.
DeepStreamJetson Orin NanoArcFace+3
Produktionslinien-Analytik
Echtzeit-OEE- und Zykluszeit-Analytik-Dashboard, gespeist aus 8 GStreamer-Kamerastreams, verarbeitet auf Jetson AGX Orin über DeepStream, kombiniert mit SPS-Signalen aus der Werkshalle. Ein Next.js-Frontend mit D3.js-Visualisierungen und TimescaleDB-Continuous-Aggregates liefert stationsbezogene Effizienzmetriken, Engpasserkennung und Schichtvergleichsberichte. Das System identifizierte im ersten Monat eine 14%ige Durchsatzverbesserung durch Erkennung manuell unsichtbarer Mikro-Stillstände.
DeepStreamJetson AGX OrinGStreamer+3
Intelligente Lager-Robotik
Autonomes Mobilroboter-Navigationssystem, das Jetson AGX Orin Vision Processing mit ROS2 und LiDAR-basiertem SLAM für ein 8.000 m² großes Lager kombiniert. DeepStream-Pipelines auf den Robotern erkennen Paletten, Hindernisse und menschliche Arbeiter in Echtzeit, während ESP32-basierte kundenspezifische PCBs den Robotsteuerbus mit Lagerverwaltungssignalen über MQTT verbinden. Den synthetischen Trainingsdatensatz erstellten wir mittels Domain Randomization in NVIDIA Isaac Sim und transferierten die Modelle mit nur 200 Stunden Realwelt-Feinabstimmungsdaten auf physische Roboter.
Jetson AGX OrinDeepStreamROS2+3
Einzelhandels-Videoanalyse
Kundenfluss- und Heatmap-Analyse für eine Multi-Filial-Einzelhandelskette, betrieben mit NVIDIA DeepStream auf Jetson Orin Nano Knoten, die 6 IP-Kameras pro Standort verarbeiten. TensorRT-optimierte Personenerkennung und Tracking-Modelle erzeugen Verweilzeit-, Warteschlangenlänge- und Zonenwechsel-Metriken, gespeichert in PostgreSQL. Ein React-Analytics-Dashboard ermöglicht Filialmanagern den Vergleich von Fußgängerverkehrsmustern über Standorte und Zeiträume — mit 9 % höherer Conversion Rate nach datengestützten Layoutänderungen.
DeepStreamJetson Orin NanoTensorRT+3
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