Embedded Computer Vision in der Praxis: Vom Sensor bis zur Serienlösung – Was wir aus „Embedded Computer Vision“ von Clemens Reisner (Mission Embedded) mitnehmen

Warum Embedded Computer Vision gerade jetzt zählt

In der Session „Embedded Computer Vision“ skizziert Clemens Reisner, Embedded Systems Experte und Team Lead des Computer-Vision-Teams bei Mission Embedded, sehr konkret, wie sichtbasierte Intelligenz in reale Produkte wandert. Von Parkgaragen mit automatischer Kennzeichenerkennung über Notbremsassistenten im Fahrzeug bis hin zu Smartphone-Kameras, die Gesichter erkennen und Einstellungen optimieren: Die Beispiele zeigen, dass Embedded-Computer-Vision längst Alltag ist. Entscheidend ist dabei nicht nur das „Sehen“, sondern das robuste, ressourceneffiziente Verarbeiten und Entscheiden auf maßgeschneiderten Embedded-Systemen – 24/7 und oft unter rauen Umgebungsbedingungen.

Mission Embedded positioniert sich in Branchen wie Transportation, Railway, Industrie, Medizintechnik und Air Traffic Management. Der für uns prägnanteste Leitsatz der Session: „Wir embedden fortgeschrittene Technologien wie Ohren, Augen, Stimme und das Gehirn in die Produkte unserer Kunden.“ Das fasst die Technologiebausteine – Sensorik, drahtlose Kommunikation, Safety & Security, Computer Vision, Künstliche Intelligenz und Deep Learning – kompakt zusammen und betont zugleich den eingebetteten Kontext.

Was Embedded Computer Vision ausmacht

Clemens Reisner definiert die Grundpfeiler einer Embedded-Computer-Vision-Lösung klar:

• Sensorik (meist Bildsensoren/Kameras)
• Embedded System (Datenerfassung und -verarbeitung)
• Computer-Vision-Algorithmen (extrahieren nützliche Bildinformationen)
• KI/Deep Learning (für besonders leistungsfähige „smarte“ Funktionen)
• Daten (für Training, Test und Validierung)

Diese Bausteine bilden zusammen eine Verarbeitungspipeline, die vom Sensor bis zur Aktorik reicht. Der Clou: Bildverarbeitung ist CPU-intensiv, erfordert also passende Hardware mit genügend Rechenleistung und oft Hardwarebeschleunigern – bei gleichzeitigen Beschränkungen in Kosten, Energie, Bauform und Robustheit.

Visuelle Wahrnehmung mit Bildsensoren

Ein zentrales Bild aus der Session: die Analogie zum Menschen am Zebrastreifen. Markierungen erkennen, Ampeln lesen, links und rechts nach Fahrzeugen schauen, Objekte verfolgen, Geschwindigkeit abschätzen und eine Entscheidung treffen – genau das leisten Bildsensoren im Verbund mit Algorithmen. Moderne Kameras sind klein, günstig und allgegenwärtig. Der Preis dafür: Um aus rohen Pixeln zuverlässige Informationen zu destillieren, braucht es durchdachte Algorithmen und eine solide Pipeline, die zu Sensor, Use Case und Hardware passt.

Embedded-Systeme: maßgeschneiderte Rechenkraft unter Constraints

Embedded-Systeme sind „tailored“ – zugeschnittene Computersysteme mit einem spezifischen Set an Schnittstellen, ausgelegt auf Ressourcen- und Energiegrenzen, auf Dauerbetrieb und harte Umgebungen. Wichtige Eckpunkte laut Reisner:

• Individuelle Schnittstellen zum Sensor und zur Außenwelt
• Betrieb unter Ressourcen- und Power-Constraints
• 24/7-Verfügbarkeit und robuste Auslegung
• Kostenoptimierte Hardware
• Genügend Rechenleistung für rechenintensive Bildverarbeitung

Für Entwicklerinnen und Entwickler bedeutet das: Architektur und Umsetzung müssen von Beginn an auf die Zielplattform fokussieren. Was im Laptop-Prototyp „gerade so“ läuft, muss später effizient und deterministisch auf der Zielhardware arbeiten – oft mit C/C++-Optimierungen und Nutzung von GPUs oder Neural-Network-Beschleunigern.

Computer-Vision-Algorithmen: Zielklarheit, Vorverarbeitung, Optimierung

„Algorithmen extrahieren nützliche Bildinformationen“ – vom Rohbild hin zu Features, Objekten, Bewegungen oder Zuständen. Reisner betont:

• Zielklarheit: Die Funktion und der Use Case müssen präzise verstanden sein.
• Sensor- und Vorverarbeitungswissen: De-Mosaicing, Tone Mapping, Farbkorrektur und weitere Schritte sind entscheidend, um das Maximum aus dem Rohsignal zu holen.
• Professionelles Softwareengineering: Implementieren, optimieren, testen – auf die Zielplattform hin.

In der Praxis heißt das: Vor der „KI-Schicht“ steckt oft viel klassische Bildverarbeitung. Wer Bilddaten wirklich nutzt, kennt die Sensorcharakteristik, steuert Belichtung/Weißabgleich, wählt Farbräume, entflechtet Rauschen und korrigiert Artefakte, bevor Features extrahiert oder Netzwerke mit stabilisierten Inputs gefüttert werden.

KI und Deep Learning: Supervised Learning, offline trainiert – online inferiert

Deep Learning hat in den letzten Jahren, so Reisner, viele zuvor unerreichbare Anwendungen möglich gemacht. Im Vision-Kontext ist meist „Deep Learning“ gemeint, typischerweise als Supervised Learning. Die Trainingsphase läuft offline auf aufgezeichneten und annotierten Daten, bis eine Zielgüte erreicht ist. Danach wird das Modell auf dem Embedded-System für Echtzeitinferenz deployed – im Produkt, in der Anwendung.

Wesentlicher Effekt: CNNs können ganze Verarbeitungsschritte integrieren, die zuvor als Kette aus Feature-Extraktion und Tracking konzipiert waren. Wichtig bleibt aber die Einbettung in eine vollständige Pipeline und Business-Logik: Erkenntnisse müssen in Entscheidungen und Aktionen übersetzt werden.

Daten: „Data is the new oil“ – warum Datenerhebung und Annotation zentral sind

Reisner bezieht sich auf das bekannte „Data is the new oil“-Diktum und konkretisiert, was das für Embedded-Vision-Projekte bedeutet. Für jeden Use Case werden maßgeschneiderte Datenerfassungskampagnen durchgeführt:

• Aufbau eines spezifischen Sensorsetups (z. B. in Fahrzeugen, Baumaschinen)
• Berücksichtigung der realen Einsatzumgebung (Outdoor/Indoor, hohe/niedrige Temperaturen)
• Aufzeichnen für unterschiedliche Zielalgorithmen
• Nachgelagert: Annotation (Bounding Boxes etc.) und Qualitätsprüfungen

Dieser Prozess ist aufwendig und kostspielig – aber entscheidend. Ohne gute, repräsentative Datenbasis lässt sich keine robuste Lösung trainieren, testen und absichern. Für Teams heißt das: Datenstrategie früh planen, Erfassung und Annotation professionell aufsetzen und den Feedback-Loop zwischen Modellen, Annotation und Testsystematik schließen.

Vom Funken zur Serie: typischer Projektverlauf bei Mission Embedded

Der Ablauf folgt einem klaren Muster:

1. Idee/Use Case: Der Kunde hat eine Produktinnovation oder eine neue Funktion im Blick.
2. Brainstorming mit Sales Engineering: Optionen sondieren, Lösungswege identifizieren.
3. Proof-of-Concept: Vorhandene Hardwareplattformen und Software-Bausteine kombinieren, zügig Python-Skripte und „Glue Code“ ergänzen, frühe Demo für den Kunden.
4. Evaluieren mit dem Kunden: Stärken und Schwächen der Lösung gemeinsam bewerten.
5. Industrialisierung: Entwicklung einer maßgeschneiderten Hardwareplattform auf Basis präziser Anforderungen. Portierung und häufige Reimplementierung der Softwaremodule in C/C++ für die Zielhardware.
6. Standards und Prozesse: Berücksichtigung von Security und Safety sowie etablierter Entwicklungsprozesse für Produktqualität.
7. Auslieferung: Erste Serie („first service“) an den Kunden, Integration in dessen Produkt.
8. Betrieb und Weiterentwicklung: Lifecycle-Management, kontinuierliche Verbesserungen, Bugfixes.

Dieser Pfad zeigt, wie wichtig iterative Validierung ist: Schnell sichtbar machen, was funktioniert, dann zielgerichtet in die robuste Umsetzung einsteigen – inklusive Hardware-Design, Software-Optimierung und Prozessqualität.

Pipeline-Architektur: Vom Sensor zur Aktion

Reisner erläutert die typische Architektur als Bildverarbeitungspipeline aus Hardware- und Softwareblöcken. Der Datenfluss:

• Sensor: liefert Input (z. B. Rohbilddaten)
• Image Acquisition: Softwaremodul für Aufnahme/Übertragung
• Preprocessing: das Beste aus dem Rohsignal herausholen (De-Mosaicing, Tone Mapping, Farbkorrektur usw.)
• Algorithmen: Sequenz klassischer CV-Algorithmen (z. B. Feature-Extraktion, danach Tracking)
• Alternative: ein Convolutional Neural Network, das diese Schritte in einem Zug übernimmt
• Business-Logik: Anwendungsbezogenes Verwerten der Information (Use-Case-spezifische Entscheidungen)
• Aktion: Hardware-Schnittstelle zum Umfeld oder zu übergeordneten Systemen, um zu handeln
• Compute: Ausführung auf maßgeschneiderter Hardware mit CPU-Kernen und ggf. Beschleunigern (GPU, Neural-Network-Accelerators)

Für Entwickler ist dieser Aufbau eine Checkliste für die Architekturarbeit: klare Module, wohldefinierte Schnittstellen, Messpunkte für Qualität und Latenz und eine saubere Trennung zwischen Erkennung/Verstehen und der Business-Logik.

Technologie-Stack: Sprachen, Frameworks, Infrastruktur

Reisner gibt einen breiten Überblick über die eingesetzten Technologien.

Programmiersprachen

• C und C++ als Basis für optimierte Algorithmen auf Embedded-Zielsystemen
• Python für Rapid Prototyping
• Shell-Skripting im Umfeld
• TypeScript und Java für Weboberflächen auf Embedded-Systemen (zusätzlich JavaScript und gängige Webframeworks sowie Datenbanken)
• Requirements als Kommunikationsbasis mit Kunden

Betriebssysteme und Build-Umgebung

• Linux als Standard auf Embedded-Systemen (Standarddistributionen, bei Bedarf Yocto für Custom-Distributionen)
• Bei Bedarf: Real-Time Operating System
• Unix-ähnliche Build-Umgebung: Bash, CMake, Makefiles, Unit-Tests, automatisierte Tests

Computer Vision und Multimedia

• Für Prototyping: OpenCV, Robot Operating System (ROS), Point Cloud Processing Library (PCL)
• In der Industrialisierung: Reimplementierung/Optimierung spezifisch für die Zielhardware
• Multimedia/Streaming/Processing: GStreamer und FFmpeg

Deep Learning

• PyTorch, TensorFlow und ONNX für das Training und die Inferenz-Pipeline

Entwicklungsinfrastruktur

• Microsoft Azure als Basis
• Docker Registry
• Jenkins Build-Server
• Übliche Git-Tools

Hardware-Engineering

• Altium Designer
• Hyperlink Simulation
• SolidWorks
• Unterstützung für High-Speed-Design, Rapid Prototyping und Proof-of-Concept
• Unterstützung im EMV-Labor für Pre-Qualification und Zertifizierung

Diese Auflistung zeigt: Vom Sensor bis zur Cloud-Entwicklungsinfrastruktur ist der Stack durchgängig. Für Teams, die Embedded Vision industrialisieren wollen, ist diese Breite notwendig – und muss orchestriert werden, damit PoCs in stabile Serienlösungen münden.

Praxisnahe Lehren für Engineering-Teams

Die Session enthält mehrere handfeste Takeaways, die wir als Redaktion besonders relevant finden:

• Früh validieren, schnell demonstrieren: Ein PoC auf Basis vorhandener Plattformen und Python-Skripten verschafft früh Klarheit über Machbarkeit, Qualität und Schwachstellen – gemeinsam mit dem Kunden bewertet.
• Sensorik ernst nehmen: Preprocessing wie De-Mosaicing, Tone Mapping und Farbkorrektur ist kein „Detail“, sondern Grundlage stabiler Erkennung. Sensor-Know-how gehört ins Team.
• Datenstrategie professionalisieren: Für jeden Use Case eine passende Datenerfassungskampagne, inklusive Umweltbedingungen, Zielalgorithmen, Annotation und Qualitätskontrolle. Aufwand und Kosten sind hoch – aber ohne geht es nicht.
• Optimieren für die Zielhardware: Reimplementierung in C/C++ und Nutzung von Beschleunigern ist Standard, um Echtzeit und Effizienz im Dauerbetrieb zu erreichen.
• Sicherheit und Safety mitdenken: Standards und Prozesse sind integraler Bestandteil der Industrialisierung, nicht Beiwerk.
• Architektur als Pipeline denken: Klare Module (Acquisition, Preprocessing, Algorithmen, Business-Logik, Aktorik) erleichtern Testbarkeit, Austauschbarkeit und Skalierung – auch, wenn später ein CNN mehrere Schritte übernimmt.
• OS- und Toolchain-Souveränität: Linux/Yocto, RTOS-Optionen und eine Unix-orientierte Toolchain mit CMake/Make, Unit- und automatisierten Tests sind das Rückgrat für reproduzierbare Builds und Continuous Integration (Jenkins, Docker, Git).

Anwendungsbeispiele aus der Session – und was sie lehren

Reisner nennt exemplarische Anwendungen, die den Bogen spannen vom Consumer- bis zum Automotive-Umfeld:

• Automatische Kennzeichenerkennung in Parkgaragen: Kamera liest das Kennzeichen beim Einfahren; beim Ausfahren öffnet die Schranke automatisch.
• Notbremsassistent im Fahrzeug: Kamera hinter der Windschutzscheibe überwacht den Verkehrsraum vor dem Auto und bremst bei drohender Kollision automatisch.
• Smartphone-Kamera: Gesichterkennung zur Optimierung der Kameraeinstellungen für den besten Schnappschuss.

Sie zeigen jeweils andere Anforderungen: Stationär vs. mobil, Komfort vs. Safety-kritisch, kontrollierte vs. variierende Licht-/Wetterbedingungen. Gemeinsam ist allen: Sensorik plus robuste, effiziente Verarbeitung in Echtzeit, eingebettet in eine spezifische Business-Logik.

Business-Logik: Vom Bild zur Wirkung

Ein wiederkehrendes Motiv ist die Trennung zwischen Wahrnehmung und Handlung. Selbst die beste Erkennung nützt nichts ohne eine verlässliche Übersetzung in die Anwendungslogik. Ob Schranke öffnen, Bremsen auslösen oder UI-Parameter anpassen – die Business-Logik entscheidet, wie erkannte Informationen in Aktionen überführt werden. Das erfordert definierte Schnittstellen zur Außenwelt oder zu übergeordneten Systemen – ein Aspekt, den eingebettete Plattformen mit ihren spezifischen I/Os adressieren.

Performance, Ressourcen und 24/7-Betrieb

Embedded-Vision-Lösungen müssen nicht nur „irgendwie laufen“, sondern dauerhaft und effizient. Der 24/7-Betrieb in harschen Umgebungen fordert:

• Sorgfältige Ressourcennutzung (CPU, Speicher, Energie)
• Nutzung von Beschleunigern (GPU, NN-Accelerators), wenn sinnvoll
• Robuste Thermik und mechanische Auslegung (im Hardwaredesign verankert)
• Testbarkeit und Monitoring auf Systemebene

Reisners Betonung der Reimplementierung in C/C++ für die Zielhardware unterstreicht, dass Performancearbeiten kein Nachgedanke sind. Sie sind integraler Bestandteil des Wegs von PoC zu Serie.

Arbeiten bei Mission Embedded: interdisziplinär, wachsend, praxisnah

Zum Abschluss zeichnet Reisner ein Bild der Arbeit bei Mission Embedded: mehr und mehr Produkte integrieren Embedded Computer Vision, und für Entwicklerinnen und Entwickler bedeutet das, mit führenden Technologien zu arbeiten und mehrere Disziplinen zusammenzuführen. Das Team arbeite flexibel, wachse kontinuierlich und suche Unterstützung. Der Mix aus Proof-of-Concept-Nähe und Serienreifepräzision macht die Aufgaben spannend – und fordernd.

Fazit: Eine klare Landkarte für Embedded-Vision-Engineering

Die Session „Embedded Computer Vision“ von Clemens Reisner (Mission Embedded) liefert eine strukturierte Landkarte:

• Sensorik ernst nehmen und das Maximum aus Rohdaten holen.
• Prototyping zügig mit Python und vorhandenen Plattformen – aber mit Blick auf die spätere C/C++-Optimierung.
• Deep Learning bewusst als Baustein einsetzen: Offline trainieren, online in Echtzeit inferieren.
• Datenkampagnen, Annotation und Qualitätssicherung als Pflichtprogramm begreifen.
• Pipeline-Architektur mit klaren Modulen und einer starken Business-Logik.
• Industrielle Prozesse, Security/Safety-Standards und Zertifizierung früh im Blick.
• Durchgängiger Technologie-Stack: von OpenCV/ROS/PCL und GStreamer/FFmpeg bis PyTorch/TensorFlow/ONNX und der CI-Infrastruktur mit Azure, Docker, Jenkins und Git.

Für Teams, die Embedded Vision in Produkte bringen, ist diese Kombination aus Praxisnähe und Systematik die entscheidende Brücke von der Idee zur langlebigen Serienlösung.