Bild: Anna Reinhartz - MoonVision
Object Tracking von MoonVision in der Kantine von A1
Bild: Anna Reinhartz - MoonVision

MoonVision: Object Tracking aus der Cloud

Objekterkennung auf Oktoberfest-Niveau

Das Wiener Startup MoonVision liefert mit seiner Plattform Objekterkennung auf Oktoberfest-Niveau für Jedermann. Nicht, was Sie jetzt vielleicht denken: Es geht nicht darum, dass Objekte mit zunehmendem Alkoholpegel des Betrachters immer unschärfer und männliche wie weibliche Subjekte hübscher erscheinen. Das ist ein gänzlich anderer Effekt.

von: Rudolf Felser

Will man als Unternehmen Object Tracking, also das Erkennen von Objekten, auf Basis von Kamerabildern einsetzen, ist das keine einfache Aufgabe. Zumeist müssen in mühseliger, händischer Kleinarbeit tausende von Bildern generiert und mit Informationen angereichert werden, bevor das System langwierig angelernt werden kann. Anders als bei Systemen in der Industrie, wo schon lange mittels Kameras beispielsweise in der Produktion Ausschussware aussortiert wird, ist das Ziel nicht, Abweichungen von der Norm festzustellen, um eine Aktion auszulösen – was relativ leicht möglich ist. Gewünscht ist das Erkennen und Unterscheiden verschiedener Objekte, um individuelle Reaktionen des Systems zu erreichen.

Das Wiener Startup MoonVision hat sich mit seinem zehnköpfigen Team der Aufgabe gestellt, diesen Prozess zu vereinfachen und "Computer Vision" auch Unternehmen ohne ein eigenes Heer an Data Scientists und teure Hardware zu ermöglichen. Herausgekommen ist dabei eine Cloud-Plattform, die ohne Programmierkenntnisse konfiguriert werden kann und dem Anwender mittels künstlicher Intelligenz viel Arbeit abnimmt.

Computer Vision in Echtzeit

Bild: RNF
Kamil Kula (links), Managing Director von MoonVision, mit Founder & CEO Florian Bauer. Unscharf im Vordergrund: Die für die Demo in der Kantine von A1 eingesetzte Kamera (ein Raspberry Pi Zero W mit Kamera-Modul) sowie die live getrackten Golatschen, Zimtschnecken und Fruchtplunder.
Bild: RNF

Computer Vision erkennt und interpretiert Kamerabilder in Echtzeit und löst vordefinierte Aktionen aus, wie etwa das Bonieren von Speisen beim Verlassen der Küche. "Den Anwendungen sind keine Grenzen gesetzt. Bislang waren Unternehmen aber insofern limitiert, als die Systeme erst aufwendig aufgesetzt und wochenlang trainiert werden mussten bzw. kostspielige Kameras benötigten. Das hat MoonVision nun revolutioniert", so Florian Bauer, Founder & CEO von MoonVision: "Im Gegensatz zu herkömmlichen Lösungen generiert die Software von MoonVision tausende von Bildern vollautomatisch. Sie erkennt nicht einfach nur Bewegungen, sondern erfasst die Daten mit nahezu hundertprozentiger Genauigkeit und unterstützt dadurch auch komplexe Prozesse, wie bereits im Werk von Audi sowie in der Kantine von A1", ergänzt Bauer.

Gefüttert wird das System mit aufgezeichnetem oder live gestreamtem Videomaterial, das auch von einer IP-Webcam oder sogar einer Handykamera kommen kann. Die Software filtert die wesentlichen Bilder heraus und erkennt einzelne Objekte, die vom Nutzer dann benannt werden. Er wird dabei auf der Plattform durch den Prozess geführt und muss kein Experte für Programmierung oder gar Artificial Intelligence sein.

Ähnlich dem menschlichen Auge erkennt die Lösung Objekte anhand ihrer visuellen Merkmale und lernt dabei ständig dazu. Die erfassten Daten können dann zum Beispiel Maschinen, Kassen oder Prozesse steuern beziehungsweise Informationen liefern. Apropos Daten und Datenschutz: MoonVision konzentriert sich bewusst auf Gegenstände respektive Produkte und hat mit Gesichtserkennung aktuell nichts am Hut. Wichtig ist den Jungunternehmern auch zu betonen, dass die erfassten Daten dem Kunden gehören und er die völlige Kontrolle darüber hat.

Vom Oktoberfest in die A1-Kantine

Die Feuertaufe hat das System bereits im letzten Jahr bestanden. Erste Pilotprojekte im Echtzeitbetrieb wurden beispielsweise auf der Skihütte der Kitzbüheler Sonnalm und auf dem Münchner Oktoberfest (hier geht's zur Case Study) durchgeführt. Im Ammer-Zelt auf der Wiesn nutzte der Betreiber MoonVisions Expertise, um einen Vergleichswert für seine eigenen Aufzeichnungen zu haben. Die besondere Herausforderung: Das Team hatte keine Zeit für wochenlange Trainingsphasen. Das System musste von Beginn an laufen. Das tat es auch. Bei den Hauptspeisen lieferte das System eine ausgezeichnete Erkennungsrate von über 98 Prozent, wie MoonVision-CTO Alexander Hirner  im Gespräch mit monitor.at erklärte. Unter anderem dafür gab es auch 2017 den Award als "Österreichisches Startup des Jahres" von der Tageszeitung "Die Presse".

Der nächste Schritt für MoonVision ist nun der Start einer Private-Beta-Phase, in der sich Unternehmen melden können, die gemeinsam mit dem Startup an realen Einsatzszenarien arbeiten möchten. Der Fokus liegt auf der Qualitäts- und Effizienzsteigerung von Anwendungen in der Produktion, Verarbeitung, Logistik und Gastronomie.

Bild: Anna Reinhartz - MoonVision
Florian Bauer, Founder & CEO, MoonVision / Bernhard Famler, Portfolio Manager, A1 Digital / Kamil Kula, Managing Director, MoonVision (v links nach rechts)
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Als strategischen Partner hat man sich A1 Digital ins Boot geholt. Die Tochter der Telekom Austria Gruppe mit Sitz in München unterstützt Unternehmen bei Fragen der digitalen Transformation und ist zugleich Partner wie Kunde der Wiener Jungunternehmer.

"Als Partner in der digitalen Transformation setzt A1 Digital auf innovative Lösungen im Bereich Internet-of-Things – wie etwa die Computer Vision-Plattform von MoonVision. Da wir unsere Lösungen auch selbst einsetzen, haben wir die hauseigene Kantine als Einsatzort dieser zukunftsweisenden Software gewählt", so Bernhard Famler, Portfolio Manager von A1 Digital. Im Rahmen eines gemeinsamen Pilotprojektes ist geplant, dass die Speisen und Getränke an der Kasse nicht mehr händisch boniert werden: Die Innovation besteht darin, dass die Kamera automatisch die Gerichte blitzschnell und treffsicher erfasst und damit einen Mehrwert für alle Beteiligten – vom Kantinenbetreiber bis zum Gast – schafft.

Am Pricing wird noch gearbeitet, es soll sich nach der Menge der zu verarbeitenden Daten richten. "Es wird aber leistbar sein", erklärte CEO Florian Bauer.

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