KI & Machine-Learning-Integration

Bildverarbeitung & OCR

Implementieren Sie Computer-Vision-Fähigkeiten einschließlich Objekterkennung, Gesichtserkennung, Bildklassifizierung, OCR zur Textextraktion und Dokumentenverarbeitung mit vortrainierten Modellen oder benutzerdefiniertem Training.

Komplexität: Mittel 13-21 points 3-5 Wochen

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Epic- & Feature-Übersicht

3

Epics

7

Features

18

Aufwandseinheiten gesamt

1

Computer-Vision-Infrastruktur

CV-Modelle und Pipeline einrichten

5 Pkt. 1 week 2 Features

Modell-Deployment

3 Pkt. Mittel

Vortrainierte Modelle (YOLO, ResNet) deployen

Bildvorverarbeitung

2 Pkt. Einfach

Bilder skalieren, normalisieren und augmentieren

Ergebnisse

CV-Modelle
Bild-Pipeline
Inference-API

2

Computer-Vision-Funktionen

Kern-CV-Fähigkeiten implementieren

8 Pkt. 1-2 Wochen 3 Features

Objekterkennung

3 Pkt. Mittel

Objekte in Bildern erkennen und lokalisieren

Gesichtserkennung

3 Pkt. Mittel

Gesichter identifizieren und verifizieren

Bildklassifizierung

2 Pkt. Einfach

Bilder in Kategorien klassifizieren

Ergebnisse

Objekterkennung
Gesichtserkennung
Klassifizierung

3

OCR & Dokumentenverarbeitung

Text aus Bildern und Dokumenten extrahieren

5 Pkt. 1 week 2 Features

OCR-Engine

3 Pkt. Mittel

Text mit Tesseract oder Cloud-OCR extrahieren

Dokumentenextraktion

2 Pkt. Einfach

Strukturierte Daten aus Formularen/Rechnungen extrahieren

Ergebnisse

OCR-API
Dokumenten-Parser
Strukturierte Extraktion

Technologie-Stack

TensorFlow PyTorch OpenCV Tesseract AWS Rekognition Google Vision API FastAPI

Wichtige Aspekte

Modellgenauigkeit auf Domänendaten

Inferenz-Latenz

GPU-Anforderungen

Umgang mit Bildqualität

Datenschutzaspekte

Erfolgskriterien

Hohe Erkennungsgenauigkeit

OCR-Genauigkeit >95 %

Schnelle Inferenzzeiten

Verarbeitet verschiedene Bildqualitäten

APIs gut dokumentiert

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