Produktupdates, Forschungspublikationen und Partnernachrichten von Sensifai.
AI
App zur Bild- und Videoverbesserung
Viele Bilder und Videos leiden unter schlechtem Licht, niedriger Auflösung oder Rauschen. Die Optimierungspipeline von Sensifai nutzt tiefe neuronale Netze, um die Bild- und Videoqualität wiederherzustellen und zu verbessern.
Sensifai kooperiert mit DAI-Labor bei einem Smart-City-Projekt
Fahrzeugverfolgung über vernetzte Verkehrskameras ist zentral für künftige Smart Cities. Sensifai und DAI-Labor Berlin setzen KI-gestütztes Fahrzeugtracking in urbaner Kamerainfrastruktur ein.
Sprachverstehende Systeme werden zum Kern moderner Unternehmensabläufe. Die Audiomodelle von Sensifai erkennen Sprache, Geräusche und Musik in skalierbaren APIs.
Digitale Medien liefern ständig unerwünschte oder problematische Inhalte. Die NSFW-Erkennungs-API von Sensifai ermöglicht automatische Inhaltsmoderation für Plattformen mit nutzergenerierten Medien.
Sensifai überwacht nutzergenerierte Bilder und Videos in Echtzeit und entfernt Inhalte, die gegen Community-Richtlinien verstoßen – ohne Einbußen bei Genauigkeit oder Überprüfbarkeit.
Wie heißt diese Kirche oder dieser Turm? Das Wahrzeichenmodell von Sensifai erkennt Architektur, Monumente und geografische Orte in Bildern und Videoframes.
Markenlogos sind im modernen Marketing unverzichtbar. Das Logoerkennungsmodell von Sensifai unterstützt Ad-Tech-Plattformen, Brand Monitoring und Sportanalyse im Broadcast-Bereich.
Die weltweit erste vollständig On-Device Deep-Neural-Net Echtzeit-Videoerkennungs-App
Assistenztechnologien wie Alexa, Siri oder Google Lens haben die Mensch-Maschine-Interaktion verändert. Sensifai bringt dieselbe Fähigkeit in Smartphones, Drohnen und Roboter – ganz ohne Netzwerkabhängigkeit.
Sensifai präsentierte auf dem Amazon AWS Tech Summit in Amsterdam gemeinsam mit AWS eine Live-Demo zur Videoerkennung. Die Demo erkannte Prominente, Logos, Wahrzeichen, Nacktheit, Szenen, Objekte, Attribute, Sportarten und Aktionen.
Mediaroad-Qualitätssiegel für das Sensifai-Prominentenerkennungssystem im VRT-Sandbox-Projekt
MediaRoad verlieh einem Sandbox-Projekt das Qualitätssiegel: dem für den flämischen Sender VRT entwickelten Prominentenerkennungssystem von Sensifai. Das System automatisiert die Verschlagwortung großer Medienarchive im Broadcast-Maßstab.