Hands-on Applications for Computer Vision

WebTechNight Karlsruhe
WebTechNight Karlsruhe
Öffentliche Gruppe

ETECTURE GmbH

Amalienbadstraße 41d · Karlsruhe

Wie du uns findest

Gebäude D - 3. Stock (mittleres Bürogebäude)

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Details

Hallo zusammen,

wir würden euch gerne zu zwei anschaulichen und praxisnahen Vorträgen aus dem Bereich Computer Vision einladen. Freut euch auf ungefilterte hands-on Erfahrungen und spannende ML Experimente ...

1. Vortrag: Texterkennung in Fahrzeugscheinen
Speaker: Anna Lorenz – ETECTURE GmbH

Unsere Erfahrung mit der Entwicklung eines selbstgebauten OCR Systems mit Python und OpenCV

Das Einpflegen von Fahrzeugdaten aus Zulassungspapieren ist ein häufig auftretender Prozess im Automobilbereich. Die relevanten Daten werden von Mitarbeitern ausgelesen und händisch abgetippt – eine zeitintensive und fehleranfällige Arbeit. In einem praxisnahen und spannenden Vortrag erklärt euch Anna Lorenz wie man eine automatisierte Texterkennung (OCR) für Dokumente wie Fahrzeugscheine entwickeln kann. Sie wird euch nicht nur erklären, warum das Google ML Toolkit und Tesseract in diesem Fall an ihre Grenzen stoßen, sondern auch wie man ein OCR System von Grund auf neu bauen kann und was wir dabei gelernt haben.

2. Vortrag: Echtzeit-Objekterkennung mit einem Raspberry Pi & Google Coral
Speakers: Paul Strobel und Christoph Knauf – codecentric AG

Wie man ohne viel Machine Learning Wissen und ohne teure Hardware seine Computer-Vision-IoT-Anwendung bauen kann

Fast jeder Nerd hat schon einmal mit einem Raspberry Pi experimentiert oder überlegt, welche Projekte man damit zuhause umsetzen könnte. Mit der Entstehung neuer Prozessoren, welche speziell für neuronale Netze geeignet sind, lassen sich Pis nun ordentlich aufpeppen. Wir werden euch unsere Projekte für Echtzeit-Objekterkennung vorführen, unter Anderem eine Face-Filter-App und ein Tischtennis-Spiel. Anschließend wollen wir euch zeigen, wie ihr euer eigenes Projekt umsetzen könnt. Wir verwenden dafür einen Raspberry Pi 4, einen Google Coral USB Accelerator (Edge TPU Chip) und eine Webcam. Für die Anwendungen nutzen wir Python, TensorFlow Lite und OpenCV. Wir freuen uns drauf und sind gespannt auf eure Ideen!

Teaser: https://www.youtube.com/watch?v=bOYWx1jJCZo

Wir freuen uns auf einen unterhaltsamen Abend - für Essen und Getränke ist gesorgt.