Technische Umsetzung

Bilderkennung CNN

  • Convolutional Neural Network
  • trainiert mit Keras, basierend auf Tensorflow
  • Trainingsgenauigkeit von mehr als 99%
  • 4 Klassen: Lehrsaal, Hörsaal, Bibliothek, Garage
  • 1000 Bilder pro Klasse

Objekterkennung YOLOv7

  • You Only Look Once
  • one shot detection
  • gut geeignet für wenig performante Hardware
  • vorhandenen Datensatu um eigene Objekte erweitert
  • eigenes Modell trainiert

Visualisierung

  • Basierend auf ReactJS
  • Statisches Grid-Layout (HTML & CSS)
  • Datenaustausch via RestAPI