Stefan
SPECTRAanalysiert eine kontrollierte Nachtszene mit einer Person und einem Lieferwagen auf einem Geschäftsgelände.
SPECTRABeweisvision

Multispektrale Sicherheits-/Beweis-KI

SPECTRA

Ein funktionierender Browser-Beweis, der das Kamerabild in nachweisbare Erkennung, messbare Qualitätsgrenzen und menschliche Verifizierung umwandelt.

Arbeitsbeweis – Sehbeweis

Der Fall in 30 Sekunden

SPECTRA

Problem
Ein funktionierender Browser-Beweis, der das Kamerabild in nachweisbare Erkennung, messbare Qualitätsgrenzen und menschliche Verifizierung umwandelt.
Lösung
Von Ihrem eigenen Kamerabild bis hin zur lokalen Erkennung, messbarer Bildqualität, Beweisgrad und exportierbarem Prüfprotokoll.
Rolle und Fokus
Nachtsicht, Beweis-KI
Status
Arbeitsbeweis – Sehbeweis
Ergebnis
Fall, Produktseite, Live-Labor

Live-Labor / Probieren Sie es selbst aus

Testen Sie, was das Kamerabild wirklich beweist

Verwenden Sie Ihr eigenes Bild oder ein Beispielbild, vergleichen Sie die Erkennung mit der Bildqualität und sehen Sie, wann das System Beweise liefert oder absichtlich keine Schlussfolgerung zieht.

Öffnen Sie das Vision-Labor Sehen Sie sich die Geschichte an
01 / EingabeKamerabild und QualitätsgrenzeSie können dies selbst ändern oder wählen
02 / SystemLokale Vision-KI und VerifizierungComputer Vision · ONNX-Inferenz · Beweisbewertung
03 / BeweiseEin messbares Maß an BeweisenDadurch wird der Vorgang sichtbar
EingabeEigenes Kamerabild
AnalyseLokale Objekterkennung
BeweiseQualitäts- und Quellenrahmen
SicherheitsgrenzeErfinde keine Identität

Die Designfrage

Wann wird das Bild zum Beweis?

Eine scharfe Live-Übertragung ist nicht automatisch für eine Sicherheitsentscheidung hilfreich. Die Aufgabe bestimmt, worauf es ankommt: Um jemanden zu erkennen, ist ein anderes Bild erforderlich als das Erkennen von Kleidung oder das Bestätigen einer Identität.

01

Erkennen

Ist nachweislich eine Person oder ein Fahrzeug anwesend?

Geringster Bildbedarf
02

Beobachten

Sind Richtung, Aktion und Kontext sichtbar?

mehr Pixel + Zeit
03

Erkennen

Sind Unterscheidungsmerkmale zuverlässig erkennbar?

Detail + gute Beleuchtung
04

Identifizieren

Kann eine Identität mit einer geeigneten Methode und Grundlage bestätigt werden?

separate Validierung

Spezialistenschicht · Echter Modelllauf

Zehn schwierige Ziele

Grounding DINO Tiny erhielt nur Textaufforderungen pro Szene. In diesem manuell gesteuerten Laborsatz befanden sich zehn vorgegebene Zielfragen. Die fachmännische Route auf diesen Bildern beweist dies, keine allgemeine Genauigkeitsbewertung.

Grounding DINO ortet ein Fatbike in einer Fußgängerzone
Offener WortschatzFatbike · 75,7 %
Beim Erden lokalisiert DINO einen Elektroroller auf einem Platz
FachklasseMobilitätsroller · 77,5 %
Grounding DINO unterscheidet in einer Szene ein Motorrad und einen Transporter
Zwei FahrzeugtypenMotorrad 93,8 % · Transporter 86,6 %
Bei der Erdung unterscheidet DINO zwischen einem Kinderwagen und einem Einkaufswagen im Supermarkt
KontextobjekteKinderwagen 75,1 % · Warenkorb 51,0 %

Erdung von DINO Tiny · Boxschwelle 0,24 · Textschwelle 0,20 · lokal ausgeführt · Bilder bleiben intern. Das Ergebnis wurde manuell überprüft und bleibt ausdrücklich laborsicher.

Technischer Stand · Ziemlich definiert

Vom Live-Modell zum Produktionspfad

Nicht jedes Teil befindet sich in der gleichen Phase.SPECTRAzeigt explizit, was aktuell im Browser funktioniert, was sich auf einem festen Laborset bewährt hat und welche Technologie erst den nächsten Produktionsschritt bildet.

Lebe jetztYOLO26s · ONNX Runtime Web

Grundmodell im Browser

Lokale Objekterkennung bei 960 Pixeln mit WebGPU- und WASM-Fallback sowie Qualitätsmessung und exportierbarem Prüfprotokoll.

Bewährt an einem festen LaborgerätErdung DINO Tiny

Offener Wortschatz als Spezialist

Textgesteuerte Lokalisierung schwierigerer Mobilitäts- und Kontextobjekte mit expliziter Schwellenwertbestimmung und menschlicher Kontrolle.

ProduktionswegRF-DETR · ByteTrack · BoT-SORT

Fügen Sie Ihre eigenen Kurse und Zeit hinzu

Optimieren Sie zunächst Ihre eigenen gekennzeichneten Fahrzeugklassen. Folgen Sie dann der Route und der Aufenthaltsdauer. Distanz und Geschwindigkeit erfordern eine separate Kamerakalibrierung.

Beispielbild bei Nacht für die BrowseranalyseSPECTRA
Person91 % bewertet

Live im Browser

Testen Sie Ihren eigenen Rahmen

Wählen Sie JPG, PNG oder WebP. Das Modell läuft lokal im Browser, zeichnet reale Erkennungen auf und bewertet gleichzeitig Licht, Kontrast, Schärfe und Zielgröße.

  • Kein Upload auf einen Server
  • Das Originalbild bleibt sichtbar
  • Erkennung ist keine Identität
  • Unzureichende Beweise bleiben ein gültiges Ergebnis
Öffnen Sie das Live-Labor →

Gestaltungsprinzipien

Beweis vor Wirkung

SPECTRAmacht Unsicherheit nicht schöner, aber nützlich. Jede Schlussfolgerung bleibt mit Quellpixeln, Messwerten und einem menschlichen Folgeschritt verknüpft.

Bronvast

Kein generiertes Gesicht

Eine Klarstellung kann Ihnen bei der Suche helfen. Generierte Details oder Halluzinationen werden niemals zu forensischen Beweisen.

Messbar

Aufgabenorientiertes Qualitätstor

Das System meldet, warum ein Frame zur Erkennung, aber nicht zur Erkennung geeignet ist.

Menschlich

Die Verifizierung bleibt sichtbar

Ein Bediener erhält das Originalbild, die Markierung, die Bewertung, die Grenze und den empfohlenen nächsten Schritt.

Komplettes Produkterlebnis

Vom Rahmen bis zur Entscheidung

Prüfen Sie zunächst, warum der Anspruch weiterhin besteht, oder lassen Sie Ihr eigenes Kamerabild sofort durch die lokale Analyse laufen.

Öffnen SieSPECTRALive-Analyse starten

Intelligentere Fälle

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