Image Identification [Ii]

Was genau leistet das KI-Element?

Das KI-Element Image Identification [Ii] beschreibt das Finden und Wiedererkennen eines Objektes, wie z. B. eines konkreten Fahrzeugs oder einer bekannten Person. Wichtige Gütekriterien dieses KI-Elementes sind hohe Zuverlässigkeit und das Ausschließen von Verwechslungen. Dabei können die Besonderheiten eines Objektes helfen. Beispielsweise kann ein Nutzfahrzeug, das auf verschiedenen Bildern mit und ohne Ladung zu sehen ist, an etwaigen Kratzern oder aufgedruckten Nummern wiedererkannt werden.

Für welche Aufgaben wird das KI-Element in Unternehmen eingesetzt?

Das Identifizieren von realen Gegenständen und ihren Umgebungsbedingungen auf Bildern verbindet die physische Welt mit virtuellen Abläufen. Ein Beispiel ist, bei einer Maschine den Zeitpunkt der Wiederbestückung zu erkennen, oder in einem Müllkonvolut Materialien voneinander zu trennen. Weitere Anwendungen sind die Detektion von Sprengstoff oder der Einsatz von Assistenzrobotern, die in der Patientenpflege helfen. Ebenso wird die Technik in Alarmsystemen eingesetzt, z. B. um Personen ausfindig zu machen, die gestürzt sind oder sich in einer anderen Notsituation befinden. In diesen Fällen müssen Personen nicht zwingend namentlich identifiziert werden, was dieses Einsatzszenario von Face Identification [Fi] abgrenzt.

Welche Marktentwicklungen zeigen die Bedeutung des KI-Elements?

Image Identification [Ii] hat in den letzten Jahren hauptsächlich an Bedeutung gewonnen durch das Überwachen an Flughäfen oder Städten sowie in der Sicherheitstechnik. Ein bekannter Anwendungsfall in Deutschland ist das Mautsystem Toll Collect mit dem Erfassen von Fahrzeug und Nummernschildern.

Wie hängt dieses KI-Element mit anderen im Periodensystem zusammen?

In komplexen Anwendungen folgt Image Identification [Ii] dem KI-Element Image Recognition [Ir]. Die durch Image Identification [Ii] durchgeführte Zuordnung eines Bildes zu einem Objekttyp – z. B. Gebäude, Auto, Mensch, Insekt – ermöglicht die weitere Verarbeitung. Viele Techniken der KI-Elemente Data Analytics [Da], Knowledge Refinement [Lt] oder auch Mobility [Ml, Ms] können diese Zusammenhänge zur weiteren Verarbeitung oder Entscheidungsfindung nutzen.

Wer bietet für dieses KI-Element Lösungen auf dem Markt an?

Es gibt zahlreiche Anbieter für Spezialanwendungen für das KI-Element Image Identification [Ii]. In Deutschland ist die Forschungsallianz 3Dsensation aktiv. Anwendungsfälle mit Identifizierung sind beispielsweise das Erkennen von Notfällen oder von Umgebungsbedingungen autonomer Systeme. Zudem gibt es Anbieter für Services zur Bilderkennung wie clarifai oder die Cloud Vision APIs von Google. Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung entwickelt Technologien zur Verhaltensanalyse von Menschenmengen. Das Startup Merantix entwickelt Bildverarbeitungslösungen für Personen- und Nutzfahrzeuge sowie den Gesundheitsbereich. Die jungen Unternehmen ImgAi und BioDataAnalysis entwickeln Anwendungen für den Gesundheitsbereich, Fujitsu Lösungen für die Materialprüfung.

Welche wirtschaftliche Bedeutung hat dieses KI-Element?

Bei vielen Automatisierungsaufgaben, bei denen Objekte nicht nur erkannt, sondern identifiziert werden müssen, ist Image Identification [Ii] unverzichtbar. Das gilt für die Medizin, die automatisierte Überwachung, die Mülltrennung oder die Lagerhaltung. Ebenso basiert autonomes Fahren in hohem Maße auf eindeutiger Identifikation von Objekten.

Welche Hürden zeigen sich beim Einsatz dieses KI-Elements in der Praxis?

Bei der Erkennung von Fahrzeugen in Bildern zielt Image Recognition [Ir] nicht auf das Identifizieren eines bestimmten Autos ab. Sondern es geht um das zuverlässige Erkennen eines Objekts als Auto. Image Identification [Ii] unterliegt besonders stark den Besonderheiten des Alltags: Meist verändern Objekte im Laufe der Zeit ihr Aussehen oder ihre Form. Deshalb müssen robuste Modelle entwickelt werden, die diese Veränderungen tolerieren können, oder die Modelle müssen regelmäßig und aufwendig nachtrainiert werden.

Wer treibt die Entwicklung dieses KI-Elements voran?

Wesentliche Kräfte bei der Entwicklung der technischen Grundlagen sind Google, Facebook, IBM, Microsoft oder Amazon. Weiterhin engagieren sich Hersteller von Kraft- und Nutzfahrzeugen, die bspw. mit Einrichtungen wie dem Fraunhofer Institut für angewandte Optik und Feinmechanik oder dem Deutschen Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz zusammenarbeiten.