#053 | Computer Vision und Echtzeit-Objekterkennung mit akustischen Unterwassermodems - Was wir von Delfinen für IoT lernen können | Steadforce & EvoLogics

COMPUTER VISION  | AUTONOME ROBOTER | OBJEKTERKENNUNG |  www.iotusecase.com E-Scooter auf dem Grund des Rheins ausfindig machen? Dank autonomer Echtzeit-Unterwasserroboter ist das ab sofort kein Problem mehr. Auch verschollene Personen, Öl und Gas, alte Munition oder vermisste Fischereinetze können mithilfe intelligenter Roboter, Schallakustik und smarter Auswertungsverfahren einfacher und schneller gefunden werden – auch Fischpopulationen sind leicht gezählt. Objekterkennung (Unterwasser), Künstliche Intelligenz wie Computer Vision : Um diese Themen dreht sich die 53. Folge des IIoT Use Case Podcast.Stephan Schiffner (CTO, Steadforce) entwickelt mit Steadforce derartige digitale Lösungen und Plattformen. Sie sind skalierbar, sicher und nachhaltig – so wie die für Unterwasserexperten EvoLogics GmbH. Eine große Herausforderung in dieser Podcastfolge: Im Wasser ist nur eine Datenrate- und übertragung weniger Kilobits pro Sekunde möglich. Philipp Bannasch (Teamleiter Sensorintegration, EvoLogics) berichtet davon, wie die Herausforderungen der Datenübertragung gemeistert werden, wie die Steadforce-Lösung den Anwendern bei der Bildauswertung das Leben erleichtert und Workflows automatisiert werden. Wie das Ganze im Detail funktioniert, wird in dieser Podcastfolge auf den Punkt gebracht. Eher Lust zu lesen?Kein Problem: Hier gibt’s den Use Case zum Nachlesen.Übrigens: Der Use Case ist übertragbar und auch Überwasser anwendbar! Wer kann davon profitieren? Unternehmen industrieübergreifend – Automotive, Chemie & Pharma, Metallverarbeitung, Bergbau etc.  (Gastgeberin | https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)(Interviewpartner | https://www.linkedin.com/in/stephan-schiffner-139bb54a/ )Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen1x monatlich IoT Use Case Update erhalten