#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/ )


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