Case Study
BeeGuard
Mit BeeGuard baute SoftTeco in einem selbstinitiierten Projekt eine KI-gestützte iOS-App, die Bienenpopulationen per Computer Vision automatisch zählt und auswertet.
KI-generiertes BildLand
nicht angegeben (internes SoftTeco-Projekt)
Branche
Landwirtschaft/Nachhaltigkeit (Bienenzucht)
Plattform
Mobile (iOS)
Technologien
Swift5, PyTorch, YOLOv3, Google Cloud Platform, DigitalOcean, Python, Flask
Ausgangslage
BeeGuard war kein klassisches Kundenprojekt, sondern eine interne Initiative von SoftTeco, um gezielt Expertise im Bereich Machine Learning aufzubauen. Das Team entschied sich für die Aufgabe, die Bienenpopulation in einem Bienenstock per Objekterkennung zu zählen und deren Entwicklung vorherzusagen — u.a. weil SoftTeco Mitglied im UN Global Compact ist und Wert auf Nachhaltigkeitsthemen legt, und weil im Team selbst erfahrene Hobby-Imker vertreten waren. Die größte fachliche Herausforderung lag im Aufbau von Know-how zu Objekterkennung, -detektion und -klassifizierung sowie im korrekten Sammeln, Aufbereiten und Labeln der nötigen Trainingsdaten.
Lösung
SoftTeco entwickelte die komplette Lösung selbst — von der Produktarchitektur (App, Server, Cloud) über Datensammlung und -labeling bis zum Training des neuronalen Netzes, das über 2000 Trainingsepochen auf Basis von YOLOv3 auf der Google Cloud Platform trainiert wurde. Das trainierte Modell wurde in PyTorch eingebunden und über einen Flask-Webserver mit einer eigens entwickelten API für die mobile App bereitgestellt. Die iOS-App wurde in Swift5 umgesetzt und erkennt beim Fotografieren automatisch den Bienenrahmen sowie den optimalen Fokuspunkt, um die Bilderkennung zu verbessern; zusätzlich visualisiert sie die Inspektionsergebnisse in Diagrammen.
Ergebnisse
SoftTeco brachte erfolgreich eine funktionsfähige KI-gestützte iOS-App für Imker auf den Markt. Laut Case Study lässt sich eine Bienenstock-Inspektion dank der automatisierten Foto-Erfassung in etwa 10 Minuten statt bis zu einer Stunde bei der manuellen Methode durchführen. Das Team arbeitet weiter an der Optimierung der App und plant, sie perspektivisch international zu vermarkten.