Produkt zum Begriff Objekterkennung:
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IFM 3D Sensor Objekterkennung O3DIRDKG/E1/GM/S/60
Objekterkennung, 3D Sensor, O3D, Betriebsspannung: 20,4...28,8 V DC, Stromaufnahme: 2400 mA, 3 Ausgänge, Steckverbindung, M12-Steckverbindung, Geräteschnittstellen: Digital Ein-/Ausgang, Ethernet , Öffnungswinkel 60° x 45° (horizontal x vertikal) , Bildauflösung 176 x 132 Pixel , PMD 3D ToF (Time of Flight) Sensor zur ,- Objektvermessung: Bestimmen / Vergleichen von Größe, Position, Drehlage, Qualität der Messung,- Vollständigkeitsüberwachung, Werkstoff Gehäuse: Gehäuse: Aluminiumdruckguss Frontscheibe: Gorilla Glass Funktionsanzeige PA (Polyamid)
Preis: 1911.71 € | Versand*: 5.99 € -
Netatmo NOC01-DE Presence Outdoor-Sicherheitskamera mit Objekterkennung, WLAN, Schwarz
Netatmo NOC01-DE Presence Outdoor-Sicherheitskamera mit Objekterkennung - Schwarz Merkmale Erkennt und unterscheidet Personen, Fahrzeuge und Tiere Alert-Zones Integriertes intelligentes Flutlicht Wird einfach als Außenlicht installiert Individuelle und präzise Benachrichtigungen über Ereignisse Videosicherung auf integrierter microSD Karte oder Dropbox Netatmo webapp Funktioniert mit Apple Homekit (iOS 10 oder höher erforderlich) Kompatibel mit Sprachsteuerung: Amazon Alexa, Google Assistent, Apple Homekit Full-HD Videos 8x Digitalzoom in den Videos Wetterfest Infrarot-Nachtsicht Zeitrafferfunktion Erfassung auf weite Distanz bis zu 20 m Betriebstemperatur: -20 °C bis +50 °C Kamera Videosensor: 4MP, Sichtfeld: 100° Auflösung: Bis zu 1920 x 1080 LED-Flutlicht: 12 W, dimmbar IR-Nachtsicht: Erfassung bis 15 m WLAN 802.11 b/g/n (2.4GHz) Datenspeicherung: MicroSD-Karte Kompatibilität mit iPhone und iPad: Mindestens iOS 10 erforderlich WLAN mit Hochgeschwindigkeits-Internetverbindung erforderlich (Mindestgeschwindigkeit für Upload und Download 25 KB/sec) Android-Kompatibilität: Mindestens Android 5.0 erforderlich Abmessungen: 50 x 200 x 110 mm Abmessungen mit Wandanbringung: 110 x 230 x 175 mm Stromversorgung: 100-240V, ersetzt vorhandene Lampenfassung Installation/Anschluß: über vorhandene Lampenfassung (kein Netzstecker enthalten) Lieferumfang Netatmo Presence-Kamera Montage-Satz 8 GB microSD-KarteProdukt-, Lizenz-, Markennamen und Warenzeichen sind Eigentum der entsprechenden Markeninhaber und werden nur genannt, weil Sie Bestandteil des Artikels sind und dessen Qualität widerspiegeln!
Preis: 355.32 € | Versand*: 0.00 € -
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: 970.15 € | Versand*: 5.95 € -
Über Tourismus
Über Tourismus , Seit Jahrzehnten erfährt der Tourismus eine kontinuierliche Intensivierung und ist zu einem integralen Bestandteil unseres westlichen Lebensstils geworden. Über Tourismus beschäftigt sich mit den Auswirkungen unserer Urlaubswünsche auf die gebaute Umwelt, das soziale Gefüge und den Klimawandel. Wann wird Tourismus eigentlich zum Übertourismus? Anschauliche Illustrationen, Beispiele und reiches Datenmaterial verdeutlichen u. a. das Zusammenspiel von Tourismus und Wirtschaftswachstum, steigenden CO2-Emissionen oder der Verdrängung der lokalen Bevölkerung durch ausufernde Wohn- und Lebenshaltungskosten. Vor allem aber sucht das Buch nach Transformationspotenzial. Zahlreiche internationale Beispiele machen Lust auf eine andere Art des Urlaubens. Acht reich illustrierte Kapitel befassen sich mit zentralen Aspekten des Tourismus im 21. Jahrhundert: Mobilität; die Destinationen Stadt und Land; das Verhältnis zur Landwirtschaft; die Privatisierung von Naturschönheit; Fragen der Tourismusplanung; die Veränderung der Beherbergungsstruktur und schliesslich die Auswirkungen des Klimawandels auf den Tourismus. Diese Themen werden in Essays internationaler Autorinnen und Autoren vertieft. Fragen, wie in Zeiten von Klimakrise, Kriegen, Pandemie, Fachkräftemangel und einer anhaltenden Energiekrise Tourismus neu gedacht und in andere, verträglichere Bahnen gelenkt werden kann und welche Rolle dabei Raumplanung und Architektur spielen, ziehen sich als roter Faden durch das Buch. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 38.00 € | Versand*: 0 €
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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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TOMMASELLI Tourismus-Lenker, silber
* Material: Stahl * Ausführung: Verchromt * Farbe: Glänzendes Silber * Länge: A - 721 mm * Höhe: C - 107 mm * Zentrale Länge: B - 134 mm * Durchmesser: 22 mm * Ausladung: D - 92 mm | Artikel: TOMMASELLI Tourismus-Lenker, silber
Preis: 66.05 € | Versand*: 3.99 € -
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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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