Produkt zum Begriff Objekterkennung:
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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: 298.54 € | Versand*: 0.00 € -
Profi-Spalter
Schwere Ausführung für präzisen Schnitt. Aus 5 mm-starkem Molybdän-Chrom-Vanadiumstahl, rasiermesserscharf! Klingenlänge 20 cm. Gewicht 740 g.
Preis: 48.50 € | Versand*: 5.95 € -
SAMSUNG Nass-Trocken-Saugroboter "BESPOKE Jet Bot Combo AI Steam, KI-Objekterkennung", weiß (satin greige), B:35,9cm H:10cm T:36,4cm, Saugroboter, Topseller
Bestseller. 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: 1199.00 € | Versand*: 5.95 € -
SANDBERG MiniJack-Spalter 1--2
Mit diesem raffinierten Verteiler können Sie über den Audioausgang Ihrer Soundkarte Audioklänge über zwei Lautsprechersets oder die Lautsprecher Ihres Computers und die Stereogeräte gleichzeitig hören.
Preis: 23.99 € | Versand*: 5.95 €
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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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Unterteiler-Set magnetisch
individuelle Unterteilung des Tablarssichert das Staugut auf dem Tablarhaftet magnetisch auf dem Boden oder der Seitenwand des MetalltablarsBestehend aus: 4 x UnterteilerB x T x H: 77,5 x 25/3 x 76 mmMarke: PEKAMaterial: KunststoffOberfläche: anthrazitSchrankbreite: 150 mm
Preis: 23.31 € | Versand*: 6.90 € -
Teilapparat UT 400/CNC
Der Teilapparat UT 400/CNC von PROXXON. Die 4. Achse zur PROXXON Feinfräse FF 500/CNC. Für perfekte 3D-Bearbeitung. Zur Einzel- oder Kleinserienfertigung. Zum Herstellen von Teilungen, Zahnrädern und (auch unregelmäßigen) Profilen. Alle Winkelpositionen können computergesteuert angefahren werden. Problemloser horizontaler und vertikaler Aufbau. Antrieb über kräftigen Schrittmotor (2A) mittels Zahnriemen und nahezu spielfrei einstellbarem Schneckengetriebe. Das hohe Untersetzungsverhältnis (40:1) bringt enormes Drehmoment. Passend für Antriebsspindel mit 14 mm Bohrung und Flansch für Planscheibe sowie alle Drehfutter aus dem Drehmaschinensystem PD 400. Kleinste Schrittwerte 0,003°. Erkennen der Referenzposition durch eine Lichtschranke. Besonderheiten Die 4. Achse zu FF 500 CNC Kleinste Schrittweite 0,003° Aufnahme für alle Drehfutter der PROXXON PD 400. Technische Daten Anschluss über SUB-D 9POL. Inhalt Teilapparat UT 400/CNC, Normstecker
Preis: 526.11 € | Versand*: 6.99 € -
Universal-Teilapparat UT 400
Der Universal-Teilapparat UT 400 von PROXXON. Für gleichmäßiges Bearbeiten kreisförmiger Werkstücke. Für horizontale und vertikale Befestigung. Schneckengetriebe für Teilung bis zu 360°. Mit der Möglichkeit, fast alle Teilungen unter 100 durchzuführen. Mittels 4 dazugehörenden Teilscheiben: 27/42, 33/40, 34/39 und 36/38. Zum Herstellen von Zahnrädern, Getrieben, Ratschen, Nocken, etc. (Lieferung ohne Planscheibe). Die Spannfutteraufnahme ist identisch mit der Drehmaschinenhauptspindel. Mit passenden Nutensteinen und Befestigungsschrauben für T-Nuten nach MICROMOT-Norm (12 x 6 x 5 mm). Im Holzkasten mit Schiebedeckel. Besonderheiten Inkl. 4 Teilscheiben Fast alle Teilungen unter 100 durchführbar Für horizontale und vertikale Befestigung Technische Daten Inkl. 4 Teilscheiben: 27/42, 33/40, 34/39 und 36/38 Inhalt Teilapparat, 4 Teilscheiben, Nutensteine, Befestigungsschrauben Anwendungsbereich Gleichmäßiges Bearbeiten kreisförmiger Werkstücke
Preis: 306.48 € | Versand*: 6.99 € -
Teilscheiben-Set für Teilapparat
<p>Das Set beinhaltet drei Teilscheiben (A, B und C) mit einem Durchmesser von 100 mm, eine Teilkurbel mit Teilstift, eine Teilschere und Montageschrauben. Die Teilscheiben A, B und C weisen unterschiedliche Lochkreise auf. Je nach benötigter Teilung wird eine der Teilscheiben, der Teilstift und die Schere anstelle von Handkurbel und Nonius am Teilapparat montiert.</p>
Preis: 62.50 € | Versand*: 0.00 €
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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 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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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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