ULDs
JEDERZEIT
schnell lokalisieren

Keine Verzögerungen durch fehlende oder verlorene ULDs.

Optimierte Abläufe & Ressourcen

IKARA ULD TRACKING ist ein Softwaremodul, das mit Hilfe von Deep Learning ULDs (z.B. auf Containern) in Bildern und Videos erkennt und identifiziert. Diese Technologie kann die Verfolgung von Containern in Logistik- und Lieferkettenabläufen revolutionieren. Mithilfe der neuesten Deep-Learning-Technologien kann dieses System ULDs in Echtzeit sowohl auf Bildern als auch auf Videos genau erkennen und identifizieren und so eine effiziente Verfolgung auch unter schwierigen Bedingungen gewährleisten.

Unser Deep-Learning-Modell ist so konzipiert, dass es in verschiedenen Umgebungen, einschließlich unterschiedlicher Lichtverhältnisse, Winkel und Kameraqualität, außergewöhnlich gut funktioniert. Ganz gleich, ob der ULD teilweise verdeckt ist, unter schlechten Lichtverhältnissen oder in kontrastreichen Umgebungen, das System kann den Container immer noch genau erkennen und identifizieren und so eine unterbrechungsfreie Verfolgung gewährleisten.

Effizienz

Präzise Stundenberichte und die Verfügbarkeit des richtigen ULD-Typs sorgen für Produktivitätsverbesserungen und reibungslose Umladevorgänge während der Spitzenzeiten.

Qualität

Verspätungen durch „verlorene“ ein- / ausgehende ULDs werden vermieden, dadruch wird die Konnektivität der Sendungen Gewährleistet.

Sicherheit

Die ausgewogene Verteilung der Arbeitskräfte auf die verschiedenen Arbeitsbereiche gewährleistet reibungslose Abläufe und eine höhere Effizienz.

Durchführbarkeit

Die Wiederverwendung der bestehenden CCTV-Infrastruktur ermöglicht es, die Investitionskosten gering zu halten und gleichzeitig die Effizienz zu steigern.

Wie es funktioniert

Das System kann über die reine Erkennung hinaus eingesetzt werden: Unser fortschrittliches Erkennungsmodell kann ULD-Codes von verschiedenen Standorten aus lesen und identifizieren und ermöglicht so eine nahtlose Verfolgung in Lagern, Versandhöfen und Flughäfen. Durch die Erkennung von ULDs aus verschiedenen Blickwinkeln und Entfernungen stellt das System sicher, dass Container während ihrer gesamten Reise konsequent überwacht werden.

Dank einer flexiblen Architektur kann das Modell im Laufe der Zeit neu trainiert und aktualisiert werden. Wenn sich das Logistikumfeld ändert, können wir kontinuierlich neue Daten in das System einspeisen und so sicherstellen, dass sich das Modell anpasst und auf dem neuesten Stand der Technik bleibt. Dies bedeutet eine verbesserte Leistung im Laufe der Zeit und die Fähigkeit, neue Arten von ULDs oder Betriebsszenarien zu handhaben.

Cam_reuse

Vorhandene Kameras für neue Aufgaben nutzen

Sicherheitskameras, die bereits vorhanden sind, können für die Erfassung von ULDs wiederverwendet werden. So müssen keine neuen Geräte installiert werden.

Kameraansichten auf einem Grundriss anzeigen

Die Aufnahmen der Kameras werden auf einem digitalen Grundriss angezeigt, sodass die Position und das Umfeld der ULDs auf einen Blick ersichtlich sind.

Automatische Erkennung und Lokalisierung von ULD-Etiketten

IKARAs ULD OCR erkennt automatisch die Etiketten auf den ULDs und bestimmt ihre genaue Position. Dies erleichtert die Überwachung der ULD-Bewegungen.

Dashboard zur gezielten ULD-Suche und Verfolgung

Ein kartenbasiertes Dashboard ermöglicht die einfache Suche nach bestimmten ULDs oder Teilcodes, sodass gezielt nach Typen oder Standorten gefiltert werden kann. Die letzten bekannten Positionen der ULDs werden auf der Karte angezeigt, um ihre Verfolgung und Lokalisierung zu erleichtern.

Unsere Kompetenz in
Zahlen und Stimmen

20

Spezialisten

6

Jahre

1100

Eingesetzte Server

13000

Analysierte Kameras

absolute element

Einsatz an
Schlüsselorten in der Industrie

Systemanforderungen
für die Installation

Linux-Anforderungen

Die Installation erfordert eine Linux-Distribution (z.B. Ubuntu 18.04 oder neuer, Linux Mint 18 oder neuer) mit folgenden installierten Paketen:

  •  Docker Engine (20.10.x oder neuer)
  • Docker Compose (1.28.0 oder neuer)
  • Nvidia Container Toolkit (1.5.0 oder neuer)

Server-Anforderungen

  • CPU: 8-Kern-CPU (zum Beispiel Intel Core i7-9700K)
  • RAM: 32 GB
  • GPU: Nvidia RTX4000 oder RTXA4000 (geeignet für 4 Streams)

Wenn Sie möchten, können Sie einen geeigneten Server mit installierter Software direkt bei uns erwerben.

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