So lernt KeBob zu sehen und zu verstehen
- 31.7.2026
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Inhalt
Was ist eigentlich Computer Vision?
Computer Vision beschreibt die Fähigkeit von KI-Systemen, visuelle Informationen aus Bildern oder Videos zu analysieren und zu verstehen. Vereinfacht gesagt: Die Kamera liefert die Bilddaten, die KI bewertet deren Inhalt. Doch Bilder zu erkennen ist nur der erste Schritt. Entscheidend ist die richtige Interpretation. Erkennt die KI tatsächlich eine Person am Boden oder handelt es sich nur um eine ungewöhnliche Sitzposition? Liegt ein Notfall vor oder eine alltägliche Situation? Damit solche Entscheidungen zuverlässig getroffen werden können, benötigt ein KI-System umfangreiche Trainingsdaten und eine sorgfältige Entwicklung.
Die Qualität eines KI-System hängt direkt von den Daten ab, mit denen sie trainiert wurde. Deshalb setzt KEBA nicht auf standardisierte Massenmodelle, sondern auf einen kontrollierten Entwicklungsprozess.
Für das Training von KeBob werden Videodaten zunächst automatisiert vorbereitet und anschließend durch einen professionellen Annotationsprozess geprüft und ergänzt. Die Datenannotation erfolgt dabei in Österreich. Experten kennzeichnen relevante Situationen, überprüfen Sonderfälle und sorgen dafür, dass die Trainingsdaten den hohen Qualitätsanforderungen entsprechen. Erst auf dieser Basis entstehen KI-Modelle, die reale Situationen zuverlässig erkennen können.
„Was wir Menschen ganz selbstverständlich sehen und verstehen, muss eine KI zuerst aus Daten lernen. Meine Aufgabe ist es, ihr beizubringen, visuelle Informationen zuverlässig zu interpretieren.“
Warum KeBob mehr Aufwand betreibt
Während viele Anbieter auf vortrainierte Standardmodelle setzen, entwickelt KEBA die KI für KeBob gezielt für sicherheitskritische Anwendungsfälle weiter.
Jedes Modell wird kontinuierlich getestet, bewertet und optimiert. Neben Kennzahlen und Simulationen kommen auch reale Testszenarien zum Einsatz. Dabei wird analysiert, was die Computer Vision tatsächlich erkennt, wie sie Ereignisse bewertet und ob die Ergebnisse unter unterschiedlichen Bedingungen stabil bleiben.
Ein Beispiel ist die Sturz- bzw. Liegeerkennung. Gemeinsam mit Kollegen werden realistische Situationen nachgestellt, um zu überprüfen, ob das System eine am Boden liegende Person zuverlässig erkennt und die Situation korrekt bewertet.
Entwicklung und Training in Österreich
Vertrauen entsteht durch Transparenz. Deshalb setzt KEBA auf einen nachvollziehbaren Entwicklungsprozess mit hoher Kontrolle über Datenqualität und Modelltraining. Die Datenannotation erfolgt gemeinsam mit einem österreichischen Partner, die Modelle werden von den KI-Experten von KEBA entwickelt, getestet und kontinuierlich verbessert. So bleibt das Know-how im Land und die Qualität jederzeit nachvollziehbar. Für Kunden bedeutet das: Sie erhalten keine Black-Box-Lösung, sondern ein System, dessen Leistungsfähigkeit auf sorgfältiger Entwicklung, umfangreichen Tests und hoher Datenqualität basiert.
Künstliche Intelligenz, auf die man sich verlassen kann
Was für Menschen selbstverständlich erscheint, muss eine KI erst lernen. Genau darin liegt die Herausforderung moderner Computer Vision. Mit KeBob kombiniert KEBA hochwertige Trainingsdaten, österreichische Datenannotation, kontinuierliche Qualitätssicherung und praxisnahe Tests zu einer Lösung, die kritische Situationen zuverlässig erkennen kann. Denn bei sicherheitsrelevanten Anwendungen zählt nicht nur, dass KI eingesetzt wird. Entscheidend ist, wie gut sie trainiert wurde. Und genau hier macht Qualität den Unterschied.
Wie dieser Prozess bei KeBob aussieht, erklärt unser Data Scientist Markus im LinkedIn-Video. Dort erhalten Sie spannende Einblicke in die Entwicklung und das Training unserer Computer-Vision-Modelle.
Vielen Dank für Ihre Anfrage. Unser KEBA Customer Support wird sich in Kürze mit Ihnen in Verbindung setzen.
