Computer-Vision-Entwicklung
Computer-Vision-Entwicklung: Objekterkennung und Bildklassifikation, visuelle Qualitätsprüfung, OCR und Texterkennung in Bildern, Videoanalyse, medizinische Bildanalyse und Modelle, die auf Kameras, Smartphones und Edge-Geräten laufen, mit dedizierten Computer-Vision-Ingenieuren für Ihr Team oder einem Computer-Vision-Projekt, das wir Ende-zu-Ende umsetzen.
Computer-Vision-Systeme, die wir bauen
Objekterkennung und Bildklassifikation
Produkte, Teile, Fahrzeuge, Pakete und Defekte werden in Fotos gefunden, gezählt und sortiert, durch Detektoren wie Ultralytics YOLO26, RF-DETR und RT-DETR und durch Vision-Transformer-Klassifikatoren, in PyTorch auf Ihren gelabelten Bildern feinabgestimmt und pro Klasse an einem vorab vereinbarten Testdatensatz bewertet.
Visuelle Qualitätsprüfung
Kratzer, Dellen, fehlende Komponenten und Druckfehler werden an der Produktionslinie mit Industriekameras erkannt, mit Anomalieerkennungsmodellen von Anomalib, wo fehlerhafte Muster selten sind, und einem Gut-oder-Ausschuss-Signal an die Liniensteuerung innerhalb ihrer Taktzeit.
Texterkennung in Bildern
Etiketten, Seriennummern, Kennzeichen, Zählerstände, Handschrift und Ausweisdokumente werden mit PaddleOCR oder docTR gelesen oder mit Azure Document Intelligence in Foundry Tools, Amazon Textract und Google Document AI, jedes Feld gegen eine Formatregel geprüft und unsichere Lesungen an einen Mitarbeiter geschickt.
Analyse von Videostreams
Kamerastreams werden mit NVIDIA DeepStream, GStreamer und OpenCV dekodiert und analysiert: Besucher- und Fahrzeugzählung, Warteschlangenlängen, Prüfung der Schutzausrüstung und Zonenalarme, Objekte über Frames hinweg mit ByteTrack oder BoT-SORT verfolgt und Ereignisse an Ihre Systeme geschickt, statt dass Menschen stundenlanges Material sichten.
Cloud-Vision-Dienste
Azure Vision in Foundry Tools, Amazon Rekognition und Google Cloud Vision, eingebunden, wo ihre fertigen Labels, Texterkennung und Inhaltsmoderation die nötige Genauigkeit erreichen, einschließlich des Umstiegs von Azure Image Analysis 4.0 vor dessen Einstellung im September 2028.
Segmentierung und Vermessung
Pixelgenaue Masken, die Größe, Fläche und Form messen: Feldgrenzen und Pflanzengesundheit in Satellitenbildern, Wund- und Läsionsfläche in klinischen Fotos, Partikelgröße auf einem Förderband, wobei SAM 3 die Labeling-Zeit verkürzt und ein kleineres Segmentierungsmodell in der Produktion läuft.
Medizinische Bildgebungsmodelle
Röntgen-, CT-, MRT-, Ultraschall-, Dermatologie- und digitale Pathologiebilder, aus DICOM und PACS gelesen, mit MONAI und PyTorch gebaute Modelle, Ergebnisse als Overlays, die ein Arzt bestätigt, und die Testnachweise, die eine Akte für Software als Medizinprodukt braucht.
Vision-Modelle auf Geräten
Modelle, quantisiert und nach TensorRT auf NVIDIA Jetson, OpenVINO auf Intel-Hardware, Core ML auf iPhone und iPad und LiteRT (aufbauend auf TensorFlow Lite) auf Android exportiert, so dimensioniert, dass sie mit der Bildrate der Kamera mithalten, ohne Bilder in die Cloud zu senden.
Visuelle Suche und multimodale Modelle
Ähnlichkeitssuche über Produkt- und Bildkataloge mit CLIP- oder SigLIP-Embeddings in einem Vektorindex und multimodale Sprachmodelle wie Gemini, GPT und Qwen-VL für Bildunterschriften, Attributextraktion und Prüfungen, wo zu wenige gelabelte Daten für das Training eines Detektors vorliegen.
Computer-Vision-Ingenieure einstellen
Dedizierte Computer-Vision-Ingenieure
Computer-Vision-Ingenieure, die in Vollzeit zu Ihrem Team gehören, in Ihren Tools und Ihrem Prozess arbeiten und an Ihren Lead berichten. Sie führen die Interviews; wir tragen den ukrainischen Vertrag, die Gehaltsabrechnung, die Rechnungsstellung und den Urlaub.
Projekte im Bereich Computer-Vision-Entwicklung
Ein abgegrenztes Arbeitspaket im Bereich Computer-Vision-Entwicklung mit festem Umfang, festem Plan und einem benannten Verantwortlichen auf unserer Seite, der das Ergebnis verantwortet und den Fortschritt in Ihren Kanälen berichtet.
Computer-Vision-Entwicklung als laufender Service
Computer-Vision-Entwicklung als fortlaufende Leistung: jeden Monat dieselben Personen, ein Backlog, das Sie priorisieren, und Stunden, die Sie in unserem Portal und auf der Rechnung einsehen können.
Die Seite zum dedizierten Team erklärt, wie Spezialisten zu Ihrem Team stoßen, und die Seite zum Outsourcing behandelt Projektlieferung, Übernahmen und unsere Abrechnung.
Wer sich bei Ihnen um Computer-Vision-Entwicklung kümmert
Computer-Vision-Ingenieure
Erkennung, Segmentierung, OCR und Modellevaluierung
Machine-Learning- und MLOps-Ingenieure
Trainings-Pipelines, Deployment und Monitoring
Python- und C++-Entwickler
Video-Pipelines und Inferenz auf dem Gerät
.NET-, Java- und Mobile-Entwickler
Die Anwendungen, die auf die Modellergebnisse reagieren
Daten-Annotatoren und QA-Ingenieure
Gelabelte Trainingsdaten und Testdatensätze
Von Testbildern bis zur Produktionslinie
Ein Vision-Projekt beginnt mit Bildern Ihrer echten Kameras, Ihrer Beleuchtung und Ihrer Blickwinkel und einem Testdatensatz, der vor jedem Training gelabelt und mit Ihnen abgestimmt wird. Ein vortrainiertes Modell oder ein Cloud-Dienst setzt in den ersten Wochen die Baseline, sodass ein eigenes Modell eine gemessene Zahl schlagen muss, und gemessen wird das, was vor Ort zählt: übersehene Defekte, falsche Ausschüsse oder Lesungen pro Stunde.
In der Produktion wird das Modell mit den Daten versioniert, mit denen es trainiert wurde, Bilder mit Gesichtern oder Kennzeichen werden unkenntlich gemacht oder bleiben in Ihrer eigenen Cloud, und die Genauigkeit wird auf Drift überwacht, wenn sich eine Kamera, ein Objektiv oder die Beleuchtung ändert. Schwierige Fälle aus der Produktion fließen für das nächste Release in den Trainingsdatensatz zurück.
Weitere Daten- und KI-Leistungen von uns
KI und Machine Learning
Services für die Entwicklung von KI und Machine Learning: Prognosen, Betrugserkennung, Empfehlungssysteme, Computer Vision, NLP und Spracherkennung sowie MLOps, mit dedizierten Machine-Learning-Engineers oder Projektlieferung.
Data Engineering
Services für Data Engineering: ETL-Pipelines, Spark, dbt und Streaming, Data Warehouses und Lakehouses auf Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift und Microsoft Fabric, mit dedizierten Data Engineers oder Projektlieferung.
Datenanalyse und Power BI
Services für Datenanalyse und Power BI: Dashboards in Power BI, Tableau und Looker, Produktanalytik, A/B-Tests, Finanz- und Marketing-Reporting, mit dedizierten Datenanalysten und BI-Entwicklern oder Projektlieferung.
Datenbankentwicklung
Services für Datenbankentwicklung und -administration: Schema-Design, Query-Tuning, Migrationen und Backups auf SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle und MongoDB, mit dedizierten Datenbankentwicklern und DBAs oder Projektlieferung.
Datenannotation
Services für Datenannotation und Labeling für KI: Labeling von Bildern, Videos, Texten, Audio und LiDAR, RLHF- und Evaluierungsdaten, mit Qualitätskontrolle bei jedem Batch, durch dedizierte Datenannotatoren oder Projektlieferung.
MLOps
Services und Beratung für MLOps: ML-Plattformen, CI/CD für Modelle, Model Registries, Serving und Autoskalierung, GPU-Infrastruktur, Drift-Monitoring und LLMOps, mit dedizierten MLOps-Engineers oder Projektlieferung.
Databricks-Entwicklung
Databricks-Entwicklung und -Beratung: Lakehouse-Einrichtung, Lakeflow-Pipelines, Unity Catalog, Migrationen, AI/BI, Machine Learning und Kostenkontrolle, mit dedizierten Databricks-Engineers oder Projektlieferung.
Snowflake-Entwicklung
Snowflake-Entwicklung und -Beratung: Warehouse-Design, Datenaufnahme mit Snowpipe und Openflow, dbt, Migrationen, Cortex AI, Sicherheit und Kostenkontrolle, mit dedizierten Snowflake-Entwicklern oder Projektlieferung.
Kafka und Event Streaming
Apache-Kafka-Entwicklung und -Beratung: ereignisgesteuerte Architektur, Kafka Connect und Debezium, Flink und Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK und Event Hubs, mit dedizierten Kafka-Engineers oder Projektlieferung.
Workflow-Automatisierung
Services für Workflow- und KI-Automatisierung: Flows in n8n, Make, Zapier und Power Automate, KI-Agenten in Workflows, Automatisierungen für CRM, Finanzen und Dokumente, mit dedizierten Automatisierungsentwicklern oder Projektlieferung.
Fragen zur Computer-Vision-Entwicklung
In welchen Branchen arbeiten Ihre Computer-Vision-Ingenieure?
Fertigung, für visuelle Prüfung und Montagekontrollen; E-Commerce und Handel, für visuelle Suche, Produkt-Tagging sowie Regal- und Besucheranalysen; Healthcare, für medizinische Bildanalyse; Fintech und Versicherung, für die Prüfung von Ausweisdokumenten und die Schadenbewertung anhand von Fotos; Landwirtschaft, für die Überwachung von Pflanzen und Feldern über Satelliten- und Feldkameras; Logistik, für die Erkennung von Paketen, Paletten und Etiketten; und KI-Produkte, bei denen Vision das Produkt selbst ist.
Wie viele gelabelte Bilder brauchen wir?
Weniger, als viele Teams erwarten, weil das Modell von einem vortrainierten ausgeht: Einige hundert gut gelabelte Bilder pro Klasse zeigen oft, ob der Ansatz funktioniert. Seltene Defekte, feine Unterscheidungen und viele verschiedene Kamera-Setups brauchen mehr, und Anomalieerkennung, synthetische Bilder und modellgestütztes Labeling füllen die Lücken.
Können wir das Modell in einem Closed-Source-Produkt ausliefern?
Ja, wenn zuvor die Lizenzen geprüft sind. Ultralytics-YOLO-Modelle erscheinen unter der AGPL-3.0, sodass ein Closed-Source-Produkt eine Ultralytics Enterprise License braucht, während Detektoren wie RF-DETR und RT-DETR unter Apache 2.0 erscheinen. Die Lizenz jedes Modells und jeder Bibliothek wird vor Trainingsbeginn aufgelistet, damit die Wahl bewusst getroffen wird.
Wie schnell können Computer-Vision-Ingenieure starten?
Steht für die Position Computer-Vision-Ingenieur eine passende Person zur Verfügung, hängt der Start nur von Ihrem Interview sowie von NDA und IP-Übertragung ab. Andernfalls starten wir eine Suche, die typischerweise innerhalb von zwei bis drei Wochen Kandidatenprofile liefert, und niemand beginnt, bevor Sie zugestimmt haben.
Wie stellen wir Computer-Vision-Ingenieure über BigTree108 ein?
Nennen Sie uns die Aufgabe, die Seniorität und die benötigten Stunden. Wir schlagen ein oder zwei Personen mit ihren Profilen vor, Sie führen die Interviews so, wie Sie Ihre eigene Neueinstellung interviewen würden, unterzeichnen einen Vertrag mit BIG TREE 108 LLC und erhalten eine Rechnung im Monat.
Wem gehören die Arbeitsergebnisse?
Sie. Jeder Spezialist hat einen unterzeichneten Vertrag mit BigTree108, der alle Arbeitsergebnisse dem Unternehmen überträgt, und unser Vertrag mit Ihnen überträgt sie an Sie weiter. Code, Designs und Dokumente werden in Ihre eigenen Repositories und Tools geliefert und nicht dort aufbewahrt, wo nur wir sie ändern können.
Haben Sie Bilder oder Videos, aus denen Sie Erkenntnisse gewinnen möchten?
Sagen Sie uns, was die Kamera sieht, was erkannt, gelesen oder gemessen werden muss und wo das Modell laufen muss. Sie erhalten innerhalb eines Werktags eine Antwort: einen Plan für einen Proof of Concept, Kandidatenprofile oder ein Review Ihres aktuellen Modells.