Die Welt der Computer Vision hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und einer der wichtigsten Akteure in diesem Bereich ist der YOLO-Algorithmus. Der Prozess der Objekterkennung ermöglicht es Maschinen, visuelle Informationen zu interpretieren und zu analysieren, was in vielen Anwendungen von enormer Bedeutung ist. So kann zum Beispiel ein Füllstand automatisiert erkannt oder eine Interaktion mit Menschen ausgeführt werden.
Füllstandserkenung mit markierten Behältern (links) und Handerkennung mit Abstandsanzeige. Abbildungen: TH Wildau
Innovativer Algorithmus für die Objekterkennung
YOLO ist ein Akronym und steht für „You Only Look Once” und ist ein innovativer Algorithmus für die Objekterkennung. Dieser ermöglicht es, mehrere Objekte in Bildern und Videos in Echtzeit zu identifizieren. Im Gegensatz zu traditionellen Methoden, die Bilder in mehrere Abschnitte aufteilen und diese separat analysieren, betrachtet der YOLO-Algorithmus das gesamte Bild auf einmal. Dies führt zu einer schnelleren und effizienteren Erkennung von Objekten.
Hier wurden durch den YOLO-Algorithmus farbige sogenannte Pots erkannt und markiert. Abbildung: TH Wildau
Die Haupteigenschaften von YOLO sind:
- Echtzeitverarbeitung: eine schnelle Erkennung von Objekten auf Fotos und in Videos
- Genauigkeit: hohe Zuverlässigkeit bei der Identifizierung und Lokalisierung von Objekten
- Flexibilität: unterstützt eine Vielzahl an Objekttypen
Wofür wird YOLO verwendet?
Der YOLO-Algorithmus findet in vielen Bereichen Anwendung. So wird er unter anderem in der Produktherstellung, in der Landwirtschaft, Medizin oder in der Sicherheitsbranche verwendet (siehe Fotogalerie). Hier einzelne Beispiele:
- Medizin: Diagnosehilfen von Krankheiten oder Blutproben, Analyse von Röntgenbildern, Unterstützung bei Operationen
- Industrie: Qualitätskontrolle, Automatisierung von Produktionsprozessen, Prozessüberwachung, Roboternavigation
- Sicherheitssysteme: Gesichtserkennung, Überwachungssysteme, Verkehrssteuerung
- Automobilindustrie: autonomes Fahren, Fahrerassistenzsysteme
- Handel: Produktanalyse, Warenverfolgung, Kundenerkennung
Fazit
Der YOLO-Algorithmus (You Only Look Once) hat sich als leistungsstarker und benutzerfreundlicher Ansatz zur Objekterkennung etabliert. Seine Fähigkeit, mehrere Objekte in Echtzeit in Bildern und Videos zu erkennen, macht es zu einer praktikablen Lösung für verschiedene Anwendungen.
Von Medizin– und Sicherheitssystemen bis hin zu industriellen Anwendungen zeigt YOLO seine Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit. Insbesondere in den Bereichen Qualitätskontrolle, Automatisierung von Produktionsprozessen und autonomes Fahren ist es ein leistungsstarkes Instrument zur Effizienzsteigerung und Förderung innovativer Lösungen. Mit seinen schnellen und genauen Erkennungsfähigkeiten bleibt YOLO eine der führenden Technologien in der Welt der Objekterkennung
Praxisbeispiel automatisierte Baumzustandserkennung
Mit der Firma Arbolytics wurde mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz und dem YOLOv8-Algorithmus ein Prototyp entwickelt, der den Zustand von Bäumen automatisiert erfasst und eventuelle Schäden protokolliert. Mehr darüber erfahren Sie im Projektbericht.
Darüber hinaus bietet die Technische Hochschule Wildau die Wildauer Smart Production an. Diese Lehrfabrik ermöglicht Besuchern und Studierenden einen hervorragenden Einblick in die Welt der automatischen Produktion. Neben Thematiken wie fahrerlose, autonome Transportsysteme, Transport von Schüttgut und Produktverfolgung bietet die Wildauer Smart Production auch einen Einblick in unterschiedliche Bildverarbeitungsthematiken wie zum Beispiel die Erkennung von Schadbildern oder die Farberkennung. (Foto: TH Wildau)
Webseite der Wildauer Smart Production