Echtzeit-Detektion von Schutzausrüstung auf einer Großbaustelle
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Trainiere YOLOv auf 4 Klassen mit 6.000 Bildern, optimiere für Jetson Orin und bewerte die Datenschutz-Implikationen. Erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Das Bauunternehmen (mittelständisch, Aufträge in Wien und Niederösterreich) hat in den letzten 18 Monaten zwei Arbeitsunfälle ohne korrekte Schutzausrüstung gehabt; die Bauleitung will ein Echtzeit-Warnsignal ohne flächendeckende Personenerkennung.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie trainiert und deployt man ein YOLO-Modell für Helm- und Warnwesten-Detektion auf Jetson Orin mit ≥ 25 FPS, ohne Personen zu identifizieren?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- YOLO-Modelle für mehrere Klassen feintunen
- Modell-Optimierung für Edge-Deployment (TensorRT, FP16) durchführen
- Precision/Recall auf Live-Video sauber benchmarken
- Datenschutz-aware Vision-Systeme entwerfen (keine Personenidentifikation)
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Object Detection
Apply object detection to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Yolo
Apply yolo to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Edge Deployment
Apply edge deployment to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Tensorrt
Apply tensorrt to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Pytorch
Apply pytorch to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Privacy Aware Design
Apply privacy aware design to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Computer Vision Engineer
Edge-Vision-Systeme mit Datenschutz-Constraints zu liefern ist eine wachsende Disziplin in Bauwesen, Industrie und Logistik; die Challenge produziert ein portfolio-fähiges Beispiel.
Dieses Projekt schärft
- object-detection
- yolo
- edge-deployment
AI Safety Researcher
Datenschutz-aware Design und Folgenabschätzung sind Kerndisziplinen der AI-Safety-Arbeit; die Challenge übt sie an einem realen, sensiblen Anwendungsfall.
Dieses Projekt schärft
- privacy-aware-design
- object-detection
- edge-deployment
MLOps Engineer
Modell-Deployment auf Edge-Hardware mit dokumentierten FPS-Garantien ist ein klassisches MLOps-Engineering-Thema.
Dieses Projekt schärft
- edge-deployment
- tensorrt
- pytorch
Noch eine Sache