Produkt zum Begriff Objekterkennung:
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SAMSUNG Nass-Trocken-Saugroboter "BESPOKE Jet Bot Combo AI Steam, KI-Objekterkennung", weiß (satin greige), B:35,9cm H:10cm T:36,4cm, Saugroboter
Allgemein: Weitere Vorteile: Effiziente Reinigung mit AI Bodenerkennung: Mithilfe des AI-DNN-Modells mit 1,7 Millionen Bildern und seiner Frontkamera kann der Jet Bot Combo verschiedene Objekte und Gegenstände wie Menschen, Hunde/Katzen, oder dünne Telefonkabel erkennen. Zudem scannt er mit seinen zwei 3D-Tiefenkameras präzise den Bereich vor sich und erkennt die Struktur des Raumes und mögliche Hindernisse., Active Stereo 3D Sensor - selbst kleine Objekte erkennen, Rotierende Wischpads - Nassreinigung besonders verschmutzter Bereiche, Hochleistungsbürste - mit Selbstreinigung und Digital Inverter Motor, Bixby-Spracherkennung im Gerät integriert oder per SmartThings-App nutzen, Hinderniserkennung, Stufenerkennung, automatische Rückkehr zur Ladestation, Handhabung & Komfort: Allgemeine Funktionen: Zusatzfunktion: No-Go-/Sperrzonen, Select & Go, Patrouillen-Modus, Auswahl der Reinigungsmodi je nach Raum, 3D-Mapping von Räumen erstellen, Live-Reinigungsbericht, Knox IoT Security, Wassertankkapazität: 0,1 l Jet / 4 l Clean Station, Möglichkeiten der Gerätesteuerung: App-Steuerung, Sprachsteuerung, Touch-Steuerung an Gerät, Sensorarten: Infrarotsensoren, Anzahl Infrarotsensoren: 2 St., Zeitplanungsfunktionen: Tägliche Zeitplanung, Product Compliance: WEEE-Reg.-Nr. DE: 57734404, Farbe & Material: Farbe: Satin Greige, Maße & Gewicht: Höhe: 10 cm, Breite: 35,9 cm, Tiefe: 36,4 cm, Gewicht: 4,8 kg, Technische Daten: Leistung: 70 W, Fassungsvermögen Staubbehälter: ,25 l, Fassungsvermögen Staubbehälter (Bodenstation): 2,5 l, Mitgeliefertes Zubehör: Waschplatte, 2 Wischpads, 2 Wischpad-Halterungen, 1 Vorfilter, 1 seitliche Bürste, 1 Clean Station Staubbeutel, Akku & Betriebszeiten: Stromversorgungsart: Akku (fest eingebaut), Akkuleistung: 14,4 V, Maximale Akkulaufzeit: 3 Std., Batterie-/Akku-Technologie: Lithium-Ionen (Li-Ion), Dauer Vollladung (ca.): 5 Std., Akkukapazität: 5200 mAh, Anzahl Akkus: 1 St., Anzahl Batterien: 4 St., Leistung Akku: 75,92 V, Spannung Akku: 14,6 V, Reinigung & Pflege: Filtersystem: Mikrofilter, Staubbehälterfunktionen: Automatische Entleerung durch Reinigungsstation,
Preis: 1008.17 € | Versand*: 5.95 € -
BGS Bremsflüssigkeitstester Siedepunkt-Messverfahren
Eigenschaften: zur Siedepunkt-Messung bei Bremsflüssigkeit Siedepunkt-Temperatur dient zur genauen Bestimmung des Wasseranteils in Bremsflüssigkeiten bei Verwendung eines Themperaturfühlers auch zur Temperaturmessung anderer Flüssigkeiten geeignet geeignet für PKW, Motorräder und Kleintransporter mit Bremsflüssigkeiten DOT 3, DOT 4 oder DOT 5.1 Spannungsversorgung: 12 V Autobatterie Teststrom: 5 - 7 A Umgebungstemperatur: 0 - 50 °C Siedepunkt-Messbereich: <= 320 °C (<= 608 °F) Siedepunkt-Messgenauigkeit: +/- 5 % Temperatur-Messbereich: -60 °C bis 500 °C (-76 °F to 932 °F) Temperatur-Messgenauigkeit: -20 bis 500 °C +/- (1 %+3digit)
Preis: 234.89 € | Versand*: 0.00 € -
30 ESa Meßeinsatz für Abstandsmessung
30 ESa Messeinsatz (4 mm)
Preis: 87.58 € | Versand*: 3.75 € -
BGS 6905 Bremsflüssigkeitstester Siedepunkt-Messverfahren
BGS 6905 Bremsflüssigkeitstester Siedepunkt-Messverfahren Beschreibung: zur Siedepunkt-Messung bei Bremsflüssigkeit Siedepunkt-Temperatur dient zur genauen Bestimmung des Wasseranteils in Bremsflüssigkeiten bei Verwendung eines Themperaturfühlers auch zur Temperaturmessung anderer Flüssigkeiten geeignet geeignet für PKW, Motorräder und Kleintransporter mit Bremsflüssigkeiten DOT 3, DOT 4 oder DOT 5.1 Spannungsversorgung: 12 V Autobatterie Teststrom: 5 - 7 A Umgebungstemperatur: 0 - 50 °C Siedepunkt-Messbereich: Siedepunkt-Messgenauigkeit: +/- 5 % Temperatur-Messbereich: -60 °C bis 500 °C (-76 °F to 932 °F) Temperatur-Messgenauigkeit: -20 bis 500 °C +/- (1 %+3digit)
Preis: 230.99 € | Versand*: 0.00 €
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Wie kann man Objekterkennung mit TensorFlow durchführen?
Um Objekterkennung mit TensorFlow durchzuführen, kann man das TensorFlow Object Detection API verwenden. Zuerst muss man ein vortrainiertes Modell herunterladen und es mit den gewünschten Daten trainieren. Danach kann man das trainierte Modell verwenden, um Objekte in Bildern oder Videos zu erkennen.
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Wie kann man Objekterkennung in Python implementieren?
Es gibt verschiedene Bibliotheken und Frameworks, die die Objekterkennung in Python ermöglichen, wie zum Beispiel OpenCV, TensorFlow oder PyTorch. Diese Bibliotheken bieten vorgefertigte Modelle und Funktionen zur Erkennung von Objekten in Bildern oder Videos. Die Implementierung umfasst in der Regel das Laden des Modells, das Durchführen der Vorhersagen und das Zeichnen der erkannten Objekte auf dem Bild oder Video.
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Wie kann man Objekterkennung mit einer Arduino-Kamera durchführen?
Um Objekterkennung mit einer Arduino-Kamera durchzuführen, benötigt man zunächst eine Kamera, die mit dem Arduino kompatibel ist. Dann kann man eine Bildverarbeitungsbibliothek wie OpenCV verwenden, um die Kameraaufnahmen zu analysieren und Objekte zu erkennen. Die erkannten Objekte können dann entsprechend weiterverarbeitet oder gesteuert werden.
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Wie können Algorithmen zur Objekterkennung dazu beitragen, die Sicherheit in öffentlichen Verkehrsmitteln zu verbessern? Welche Anwendungen hat die Objekterkennung in der industriellen Fertigung?
Algorithmen zur Objekterkennung können dazu beitragen, die Sicherheit in öffentlichen Verkehrsmitteln zu verbessern, indem sie verdächtige Gegenstände oder Verhaltensweisen erkennen und Alarm auslösen. Sie können auch dazu beitragen, die Überwachung in Echtzeit zu verbessern und potenzielle Gefahren frühzeitig zu erkennen. In der industriellen Fertigung kann die Objekterkennung dazu verwendet werden, Fehler in der Produktion zu identifizieren, Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität der hergestellten Produkte zu verbessern. Sie kann auch zur Überwachung von Maschinen und Anlagen eingesetzt werden, um Ausfälle frühzeitig zu erkennen und Wartungsarbeiten zu
Ähnliche Suchbegriffe für Objekterkennung:
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Abstandssensor (Infrarotsensor)
FORMAT IR-Sensor; Durchmesser: 12,8 mm; Anschlussleistung max.: 36 W; Einsatzbereich: Schaltsystem; Basis: IR-Sensor; Funktion: Infrarotsensor; Bohrdurchmesser: 13 mm; Farbe: titan; Spannung: 12 V DC; Schutzart: IP20; Reichweite max.: 75 mm; Reichweite min.: 10 mm; Zuleitung: 2x1000 mm; Länge Gehäuse: 63 mm; Breite Gehäuse: 28 mm; Einbautiefe: 63 mm; Montage: zum Anschrauben,zum Einbohren Anwendung: Schaltsystem
Preis: 26.99 € | Versand*: 5.95 € -
SES Sensorik Formsortierer
Inhalt: Sensory-Formspielzeug mit Perlen
Preis: 9.35 € | Versand*: 6.95 € -
Sensorik-Spielzeugset Birdee Blau
• Das Sensorik-Spielzeugset enthält ein Bohnensäckchen, ein kleines Tuch und eine süße Birdee-Rassel • Empfohlen ab 0 Monaten • Das Set ist ideal für die frühe Entwicklung der Sinne • Die kontrastreichen Motive des blauen Bohnensäckchens stimulieren das Sehvermögen und die Entwicklung des Gehirns in verschiedenen Phasen – eine Seite hat lustige Ballons und die andere schwarz-weiße Streifen • Später kann dein Kind mit dem Bohnensäckchen Fangen und Werfen spielen und dabei seine Hand-Augen-Koordination trainieren • Die lustige blaue Birdee-Rassel mit knisternden Flügeln stimuliert die Sinne des Babys • Die Rassel hat eine elastische Schlaufe und lässt sich mit einem Universalring einfach am Kinderwagen oder Spielbogen anbringen • Die verspielten, kontrastreichen Punkte des Tuchs sorgen für eine visuelle Stimulation - Das Tuch eignet sich auch zum Versteckenspielen oder um Babys Aufmerks...
Preis: 34.95 € | Versand*: 3.95 € -
Rada Outlook Infrarotsensor
Rada Outlook Infrarotsensor aktiver Infrarot-Bediensensor für den Anschluss an eine Rada Outlook Sensorbox, zur berührungslosen Auslösung einer Entnahmestelle für eine Dusche oder einen Waschtisch, mit 3m langem 3-adrigen Anschlusskabel.
Preis: 257.54 € | Versand*: 5.95 €
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Was sind die gängigsten Methoden zur Objekterkennung in der Bildverarbeitung?
Die gängigsten Methoden zur Objekterkennung in der Bildverarbeitung sind Convolutional Neural Networks (CNNs), Haar-like Features und Histogram of Oriented Gradients (HOG). CNNs sind besonders effektiv für komplexe Objekterkennungsaufgaben, während HOG und Haar-like Features häufig für einfachere Objekte verwendet werden. Andere Methoden sind auch möglich, aber diese drei sind am weitesten verbreitet und erfolgreich.
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Wie kann künstliche Intelligenz zur Objekterkennung in Bildern und Videos eingesetzt werden? Wie genau funktioniert die Technologie der Objekterkennung und welche Anwendungsmöglichkeiten ergeben sich daraus?
Künstliche Intelligenz kann zur Objekterkennung in Bildern und Videos eingesetzt werden, indem Algorithmen trainiert werden, um Muster und Merkmale von Objekten zu erkennen. Die Technologie der Objekterkennung basiert auf Deep Learning und Convolutional Neural Networks, die Bilder analysieren und Objekte identifizieren. Anwendungsmöglichkeiten sind unter anderem automatische Bilderkennung in sozialen Medien, Überwachungssysteme zur Sicherheit oder medizinische Bildauswertung.
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Wie funktioniert die Objekterkennung in der Bildverarbeitungstechnologie und welche Anwendungen hat sie?
Die Objekterkennung in der Bildverarbeitungstechnologie basiert auf Algorithmen, die Merkmale wie Form, Farbe und Textur analysieren, um Objekte in Bildern zu identifizieren. Sie wird häufig in der Automobilindustrie für autonomes Fahren, in der Medizin für die Diagnose von Krankheiten und in der Sicherheitsüberwachung eingesetzt. Die Technologie ermöglicht es, automatisch Objekte in Echtzeit zu erkennen und entsprechend zu reagieren.
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Wie beeinflusst die Objekterkennung die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen und anderen Robotersystemen?
Die Objekterkennung ist ein entscheidender Bestandteil der Entwicklung von autonomen Fahrzeugen und anderen Robotersystemen, da sie es den Systemen ermöglicht, ihre Umgebung zu verstehen und angemessen zu reagieren. Durch die Objekterkennung können autonome Fahrzeuge Hindernisse, Verkehrsschilder und andere Fahrzeuge erkennen und entsprechend navigieren. Darüber hinaus ermöglicht die Objekterkennung auch die Identifizierung von Fußgängern und anderen Verkehrsteilnehmern, was die Sicherheit und Zuverlässigkeit autonomer Fahrzeuge und anderer Robotersysteme verbessert. Insgesamt trägt die Objekterkennung maßgeblich dazu bei, dass autonome Fahrzeuge und andere Robotersysteme in der Lage sind, sich sicher und effizient in ihrer Umgebung
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