Wir verbinden Vision mit Technologie
Seit Jahren entwickeln wir Computer-Vision-Systeme und KI-Lösungen, die echte Herausforderungen lösen. Unser Ansatz? Technologie verstehen, Anwendungen durchdenken, Ergebnisse liefern.
Wie alles begann – und wohin wir gehen
Die Anfänge
Orlaxivone entstand aus einem simplen Gedanken: Was wäre, wenn Maschinen wirklich sehen könnten? Nicht nur Pixel analysieren, sondern Szenen verstehen, Muster erkennen, Entscheidungen treffen.
Wir haben 2019 mit einem kleinen Team begonnen. Drei Leute, die sich für neuronale Netze begeisterten und praktische Anwendungen suchten. Die ersten Projekte waren bescheiden – Prototypen für die Qualitätskontrolle, einfache Objekterkennung. Aber jedes Projekt lehrte uns etwas Neues über die Lücke zwischen Theorie und Praxis.
Was uns antreibt
Computer Vision ist mehr als Algorithmen. Es geht darum, wie Menschen mit Technologie arbeiten. Wie ein System in einer Fabrikhalle funktioniert, wo Staub, Vibrationen und wechselndes Licht die Regel sind. Wie eine Kamera in Echtzeit reagieren muss, wenn keine Verzögerung akzeptabel ist.
Wir bauen Systeme, die in der realen Welt funktionieren müssen – nicht nur im Labor. Das bedeutet robuste Modelle, durchdachte Hardware-Integration und ständige Anpassung an neue Anforderungen.
Unsere Perspektive
KI entwickelt sich schnell. Manchmal zu schnell. Wir konzentrieren uns darauf, Technologien zu nutzen, die heute zuverlässig funktionieren, während wir gleichzeitig neue Ansätze testen.
Das heißt nicht, dass wir konservativ sind. Aber wir versprechen nichts, was wir nicht liefern können. Wenn ein klassischer Algorithmus besser funktioniert als ein neuronales Netz, setzen wir ihn ein. Wenn Transfer Learning Zeit spart, nutzen wir es. Pragmatismus vor Hype.
Worauf wir bauen
Jedes Projekt ist anders. Aber unsere Grundprinzipien bleiben gleich. Sie helfen uns, fokussiert zu bleiben und Lösungen zu entwickeln, die tatsächlich funktionieren.
Genauigkeit zählt
Ein System, das 95% richtig liegt, ist in vielen Bereichen nutzlos. Wir optimieren für Zuverlässigkeit und geben klare Auskunft über Grenzen und Fehlerquellen.
Geschwindigkeit ist Pflicht
Echtzeitverarbeitung bedeutet oft unter 100 Millisekunden. Wir bauen schlanke Pipelines und nutzen Hardware-Beschleunigung, wo es Sinn macht.
Anpassbar von Grund auf
Standardlösungen funktionieren selten direkt. Wir entwickeln modulare Systeme, die sich an spezifische Anforderungen anpassen lassen – ohne alles neu schreiben zu müssen.
Daten verstehen
Gute Modelle brauchen gute Daten. Wir helfen bei der Erfassung, Annotation und Qualitätskontrolle – bevor das erste Training startet.
Robustheit vor Eleganz
Ein System muss auch unter schlechten Bedingungen laufen. Wir testen mit echten Szenarien – nicht nur mit perfekt vorbereiteten Datensätzen.
Langfristig denken
Technologie ändert sich. Wir dokumentieren ausführlich, bauen mit offenen Standards und bleiben verfügbar für Wartung und Updates.
Unser Weg in vier Schritten
Verstehen, was wirklich gebraucht wird
Wir starten nicht mit Technologie. Wir starten mit Fragen. Welches Problem soll gelöst werden? Unter welchen Bedingungen? Was sind die Erfolgskriterien? Erst dann sprechen wir über Computer Vision.
Prototypen entwickeln und testen
Theorie ist schön. Aber funktioniert es auch? Wir bauen schnell erste Versionen, testen mit echten Daten und iterieren. Manchmal verwerfen wir Ansätze komplett – besser früh als spät.
Für den Einsatz optimieren
Ein funktionierender Prototyp ist noch keine Lösung. Wir optimieren Performance, reduzieren Latenzen, verbessern Robustheit. Das System muss Monate oder Jahre laufen – ohne ständige Überwachung.
Begleiten und weiterentwickeln
Nach der Installation beginnt die eigentliche Arbeit. Systeme müssen überwacht, angepasst und manchmal neu trainiert werden. Wir bleiben dabei – nicht als externer Dienstleister, sondern als Partner.
Lassen Sie uns über Ihr Projekt sprechen
Ob Sie eine konkrete Idee haben oder erst am Anfang stehen – wir hören zu und denken mit. Computer Vision ist komplex, aber der erste Schritt ist einfach: ein Gespräch.
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