Die Menge an Bild- und Sensordaten in Infrastrukturprojekten wächst rasant – Terabytes sind längst Standard. Gleichzeitig bleibt die Verarbeitung der Daten oft der Engpass: Mangel an Know-how, hohe Compliance-Anforderungen und limitierte Kapazitäten erschweren die Automatisierung. Vision AI, also Computer-Vision-Technologien zur Analyse von Bildern und Videos, gilt hier als Schlüsseltechnologie. Sie extrahiert Merkmale, erkennt Muster und liefert strukturierte Ergebnisse für Entscheidungen. Moderne Vision-AI-Stacks umfassen Objekterkennung, (Instanz-)Segmentierung, Klassifikation und OCR – je nach Anwendungsfall können diese Bausteine kombiniert werden.
Plug-and-play-Lösungen: Schneller Start mit klaren Grenzen
Plug-and-play-Lösungen sind attraktiv: schnell startklar, geringe Einstiegshürden, oft mit vortrainierten Modellen für allgemeine Aufgaben. In der Praxis zeigen sich jedoch Limitierungen, sobald es um spezifische Defektkataloge, variierende Aufnahmebedingungen (z. B. Drohnenperspektiven, Höhen, Winkel) und GIS-genaue Orthofotos geht. Viele vortrainierte Modelle zielen auf generische Kameraszenarien; sie verfehlen dann die nötige Präzision für industrielle Inspektionen oder große Orthofotos mit Korridor- und Flächenbezug. Dass Orthofotos bei gleichzeitiger Skalierung und räumlicher Genauigkeit verarbeitet werden können, ist zudem kein Standard: Lösungen, die Gigapixel-Orthofotos via Kachelung großflächig und korridorbezogen mit hoher räumlicher Genauigkeit in Sekunden verarbeiten, sind im Markt rar. In realen Benchmarks wurden etwa großflächige Areale mit einem Klick erkannt und gezählt (z. B. Personen/Fahrzeuge in weniger als 20 Sekunden) – ein Hinweis, wie relevant Orthofoto-Tauglichkeit für Inspektionen ist.
Kurz: Plug-and-play-Lösungen sind sinnvoll für generische Detektionen (z. B. DSGVO-konforme Verpixelung) oder erste Machbarkeitsnachweise. Für anspruchsvolle, domänenspezifische Anwendungsfälle fehlt häufig die nötige Präzision, die GIS-Integration oder die Skalierung auf sehr große Bilder.
Eigenentwicklung: Maximale Kontrolle mit realen Aufwandstreibern und langer Time‑to‑Value
Die Inhouse‑Entwicklung eigener Vision‑AI‑Modelle verspricht volle Kontrolle über Daten, Modelle und IP. Dem stehen realistische Aufwandstreiber gegenüber: Datenaufbereitung (Qualität, Konsistenz), Vorverarbeitung (insbesondere Orthofotos: Laden, Kacheln/Schneiden), Annotationsstrategie, Modellauswahl und iteratives Training/Refinement. In der Praxis braucht es nicht nur Labeling und Training, sondern eine End‑to‑End‑Pipeline vom Data Capturing über Annotation bis zum Deployment in Produktivumgebungen – inklusive Validierung und Berichtslogik.
Zum Zeitrahmen: Für klar definierte Anwendungsfälle werden oft 3–5 Monate genannt – realistisch ist – je nach Komplexität – eher eine Spanne von 3–9 Monaten bis zur produktiven Nutzung; bei anspruchsvollen Vorhaben dauern Eigenentwicklungen häufig noch deutlich länger. Erste PoCs können bereits mit wenigen Dutzend Bildern starten, während robuste Modelle meist hunderte bis tausende Bilder benötigen.
Für orthofoto‑basierte, domänenspezifische Defekte steigt der Aufwand für Datenstrategie, Annotation und Iteration spürbar; die Implementierung erfordert zusätzlich die passende Infrastruktur (Cloud, On‑Premise, Edge) und Schnittstellen (SDK/API/Docker), um die Ergebnisse in bestehende Systeme zu integrieren.
Warum Präzision zählt: Von der Modell „Genauigkeit“ zum belastbaren Betrieb:
Präzision entsteht aus Use‑Case‑spezifischen Daten, klaren Klassenlabels und sauberer Annotationsstrategie. So lassen sich bereits mit 20–30 Bildern erste Machbarkeiten zeigen; robuste Modelle reifen über iterative Zyklen mit hunderten bis tausenden Bildern – abhängig von Defektkatalog und Datenqualität. In Benchmarks wurden 88 %+ Genauigkeit erreicht – teils mit sehr schlanken Datensätzen (z. B. industrieller Zähl‑Use‑Case mit nur 14 Trainingsbildern).
Orthofoto‑Genauigkeit erfordert Kachelung/Slicing mit hoher räumlicher Präzision – die Grundlage für korrekte Korridor‑ und Flächenanalytik auf Gigapixel‑Bildern. Validierung und Reporting verankern die Genauigkeit im Produktionsprozess; so sinken Entscheidungszeiten signifikant (z. B. 88 % schneller), und der manuelle Bildaufwand reduziert sich deutlich. Konsequenz: „Genauigkeit“ ist kein Zufall, sondern das Resultat aus domänenspezifischer Datengrundlage, orthofoto‑kompetentem Preprocessing und konsequentem Modell‑Refinement.
Der dritte Weg: Maßgeschneiderte, schlüsselfertige AI – schnell, präzise, mit Ownership
Zwischen „schnell, aber generisch“ (Plug-and-play) und „präzise, aber aufwendig“ (Eigenentwicklung) hat sich ein dritter Ansatz etabliert: maßgeschneiderte, „schlüsselfertige“ Modelle, die die Stärken kombinieren. Das Prinzip: Domänenspezifische Modelle werden auf kundeneigenen Daten zügig trainiert und produktiv bereitgestellt – mit voller Kontrolle über Rohdaten und (je nach Vertragsgestaltung) Rechte am trainierten Modell. Dabei kommen vortrainierte Komponenten (z. B. DSGVO-konforme Verpixelung) und maßgeschneiderte Klassenlabels zusammen, um einerseits schnell nutzbare Ergebnisse zu liefern, andererseits die notwendige Präzision für den konkreten Schadenskatalog zu erreichen.
Technisch umfasst der State of the Art:
Auch die Leistungskennzahlen sprechen für den Ansatz:
In Praxisberichten werden große Zeitgewinne und hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit dokumentiert – etwa 88 % schnellere Entscheidungen und klare Einsparungen bei manueller Bildbearbeitung, abhängig von Katalog, Datenqualität, Orthofoto‑Konfiguration und Modellarchitektur. Wichtig: Die tatsächlich erzielbaren Werte sind Use‑Case‑abhängig; transparente Machbarkeitsnachweise helfen, diese früh zu belegen.
Unser USP: Was FlyNex als End-to-end Lösung liefert
FlyNex bietet genau diese maßgeschneiderte Vision‑AI – Ende‑zu‑Ende von der Beratung über Datenstrategie, Orthofoto‑Processing, Annotation und Training bis zu Deployment, Reporting und laufendem Refinement. Mehr dazu lesen hier auf unser FlyNex Vision AI Produktseite.
Fazit
State‑of‑the‑Art Vision AI heißt heute: fachlich präzise Modelle, die in realen Inspektionsworkflows skalieren – inklusive Orthofoto‑Analytik, Compliance und Integration. Plug‑and‑play‑Lösungen bieten einen guten Startpunkt, sind aber bei anspruchsvollen Defektkatalogen und georeferenzierten Orthofotos oft nicht ausreichend.
Eigenentwicklung liefert Kontrolle, erfordert jedoch substanzielle Expertise und Zeit – häufig deutlich mehr als 3–5 Monate.
Der Custom Ansatz kombiniert das Beste aus beiden Welten: schnell, maßgeschneidert und mit klaren Ownership‑Optionen.
Für viele Organisationen ist das der pragmatische Weg, Vision AI produktiv zu machen – ohne Kompromisse bei Präzision, Skalierung oder Compliance.
FlyNex bietet mit seiner Vision AI genau diesen Ansatz: maßgeschneiderte Modelle, die auf Ihren Daten trainiert werden, mit Optionen für volle Ownership über Modell und Daten, und nahtlose Integration in bestehende Workflows – von der Planung über die Erfassung bis zum automatisierten Report.
