{"id":27973,"date":"2023-12-18T09:36:46","date_gmt":"2023-12-18T08:36:46","guid":{"rendered":"https:\/\/dhl-freight-connections.com\/?p=27973"},"modified":"2023-12-18T09:36:46","modified_gmt":"2023-12-18T08:36:46","slug":"ki-gestuetzte-computer-vision-trendtechnologie-in-der-logistik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dhl-freight-connections.com\/de\/trends\/ki-gestuetzte-computer-vision-trendtechnologie-in-der-logistik\/","title":{"rendered":"KI-gest\u00fctzte Computer Vision: Trendtechnologie in der Logistik"},"content":{"rendered":"\n

Der neue DHL-Trendreport \u201eAI-Driven Computer Vision\u201c pr\u00e4sentiert die Computer Vision \u2013 visuelle Anwendungen von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) \u2013 als wegweisende Technologie der Zukunft. Computer Vision wird sich nach Ansicht der DHL-Experten schon bald zu einer effizienten Standardanwendung in der Logistik entwickeln, aber sie identifizieren auch viele weitere Einsatzfelder. Welche M\u00f6glichkeiten Computer Vision bietet, lesen Sie hier.<\/p>\n\n\n\n

Was ist Computer Vision? \u2013 Definition<\/h2>\n\n\n\n

Computer Vision bef\u00e4higt digitale Systeme, aus Bildern oder Videos Informationen zu ziehen und daraus Aktionen oder Empfehlungen abzuleiten. Sie stellt einen Teilbereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI)<\/a> dar.<\/p>\n\n\n\n

Einfach gesagt, erweitert Computer Vision die KI um die optische Sinneswahrnehmung \u2013 KI lernt sehen. Bei der Computer Vision ersetzen Kameras, Daten und Algorithmen die Vorg\u00e4nge im menschlichen Auge und die Interaktion zwischen Augen und Gehirn. Und wie bei anderen KI-Anwendungen lernen Maschinen aus den Daten und verbessern laufend ihre F\u00e4higkeiten.<\/p>\n\n\n\n

Wie Computer Vision sich selbst verbessert<\/h2>\n\n\n\n

Systeme mit Computer Vision arbeiten entweder \u00fcber das so genannte Deep Learning, bei dem selbstlernende Algorithmen und k\u00fcnstliche neuronale Netze so lange verwertbare Informationen aus visuellen Daten extrahieren, bis sie Bilder erkennen, vergleichen und Dinge unterscheiden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Oder die Computer Vision basiert auf sogenannten konvolutionalen neuronalen Netzen (Convolutional Neural Network \u2013 CNN). CNNs haben gegen\u00fcber anderen neuronalen Netzen eine \u00fcberlegene Leistung beim visuellen Input. Ein konvolutionales neuronales Netzwerk verf\u00fcgt \u00fcber zahlreiche Schichten und zerlegt Bilder in Markierungen, um mit diesen Markierungen mathematische Berechnungen durchzuf\u00fchren. Anhand dieser Kalkulationen kann die Vorhersagegenauigkeit immer weiter verbessert werden.<\/p>\n\n\n\n

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Wir sind der Ansicht, dass es nie eine spannendere Zeit f\u00fcr die Industrie und Logistiker gegeben hat, zusammenzuarbeiten, um das volle Potenzial von Computer Vision und KI zum Vorteil der Unternehmen, unserer Kolleg:innen im Betrieb und zur Verbesserung der \u00f6kologischen Nachhaltigkeit auszusch\u00f6pfen.<\/p>\n\"\"Dr. Klaus Dohrmann<\/strong>, Vice President, Head of Innovation and Trend Research DHL Customer Solutions and Innovation<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

Computer Vision in Gegenwart und Zukunft<\/h2>\n\n\n\n

Dank der Fortschritte bei der Wahrnehmung, der Rekonstruktion und der Interpretation von Bildern bietet die Computer Vision immer mehr Anwendungsm\u00f6glichkeiten. Sie ist l\u00e4ngst von einer theoretischen Spielerei zur praktischen Anwendung \u00fcbergegangen: Schon heute beruhen zahlreiche KI-Anwendungen \u2013 von der Gesichtserkennung bis hin zu autonomen Fahrzeugen \u2013 auf Computer Vision.<\/p>\n\n\n\n

Mit den M\u00f6glichkeiten w\u00e4chst auch das Interesse zahlreicher Unternehmen und Branchen am sehenden Computer. Weil Computer Vision die Effizienz steigern, Zeit ersparen, die Nachhaltigkeit verbessern und dadurch die Wirtschaftlichkeit verbessern kann, ist Computer Vision ein echter Wachstumsmarkt.<\/p>\n\n\n\n

Potenziale f\u00fcr den Einsatz von Computer Vision<\/h3>\n\n\n\n

Autonomes Fahren<\/a>, Teleoperation<\/a>, Drohnen, Robotik<\/a>, Mixed Reality: Das Potenzial f\u00fcr Computer Vision liegt hier auf der Hand und wird teilweise auch schon ausgesch\u00f6pft.<\/p>\n\n\n\n

Weitere technische Applikationen sind zum Beispiel:<\/strong><\/p>\n\n\n\n