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Erstmals findet auf der Embedded World 2020 die ´Embedded Vision Arena´ statt. Auch zwei Sessions des Embedded World Congress haben Embedded Vision zum Inhalt. – Bild: Nürnberg Messe GmbH
2019 konnte die Messe mehr als 30.000 Fachbesucher verzeichnen. Der Branchentreff bietet auch dieses Jahr in sieben Messehallen alles rund um die Themen Embedded System Technologien, verteilte Intelligenz und IoT. Erstmals findet in Halle 2 die ´Embedded Vision Arena´ mit zehn Ausstellern (u.a. Allied Vision, Basler, Framos, NET, The Imaging Source…) statt. Der Embedded Award 2020 wird in den Kategorien Software, Hardware, Tools, Startup und Embedded Vision vergeben. Preisträger 2019 in der Embedded Vision Rubrik war übrigens Basler. Zeitgleich findet die Embedded World Conference eWC statt, die unter dem Motto ´Connecting Embedded Intelligence´ steht. Insgesamt gliedert sich das Programm in zehn Konferenzcluster. Zwei Sessions mit jeweils fünf Vorträgen (u.a. Allied Vision, Intel, MVTec, Vision Components…), die in Zusammenarbeit mit dem VDMA zusammengestellt wurden, beschäftigen sich am Donnerstag (27. Februar) mit Embedded Vision.
Die automatisierte Mustererkennung in Bildern mittels KI verleiht dem ohnehin schon boomenden Anwendungsbereich Embedded Vision weitere Dynamik. Nicht nur, dass Kamerasysteme immer günstiger, energieeffizienter und kleiner werden. So werden nun auch Anwendungen wie z.B. die Fußgängererkennung bei autonomen Fahrzeugen, Identifikation von Personen durch Gesichtserkennung, Abgleich von Fingerabdrücken oder AOI von KI unterstützt. Zudem profitieren autonome Systeme von den Entwicklungen. Hierin eingeschlossen sind die Bereiche des autonomen Fahrens, der autonomen, unter Umständen auch kollaborativen Robotik oder der intelligenten Assistenzsysteme. Darüber hinaus gibt es natürlich zahlreiche weitere Anwendungen, die vom Einsatz von KI und ML profitieren können. Generell gilt, dass KI-basierte Systeme immer dort vorteilhaft eingesetzt werden können, wo die Probleme so komplex oder so unstrukturiert werden, dass die Methoden der klassischen Modellbildung zu entwicklungsaufwändig, zu teuer oder zu unflexibel wären.