Über den Kunden
Vexcel Imaging ist ein führendes Unternehmen für Luftbildaufnahmen, das sich auf kundenspezifische Hardware- und Softwarelösungen für die Kartenerstellung und die Bildanalyse spezialisiert hat.
Ihre Technologie ermöglicht den Kunden den Zugriff auf 2D- und 3D-Raumdaten ihrer Standorte und die effiziente Nutzung visueller Daten durch modernste Algorithmen, einschließlich Computer Vision.
Projektdetails
Vexcel Imaging wandte sich an Vention, als ihr Bildanalysesystem noch weitgehend manuell betrieben wurde. Das System ermöglichte es dem Unternehmen, mehrere Bilder zu Sammlungen für bestimmte Gebiete zusammenzufügen und Unzulänglichkeiten oder tote Winkel in der Bildgebung zu erkennen.
Die Herausforderung: Der manuelle Prozess beanspruchte viel Zeit und Ressourcen. Die Berücksichtigung von Bildwinkeln und -perspektiven erforderte einen hohen Arbeitsaufwand und die Fähigkeit, Bereiche oder sogar einzelne Pixel zu erkennen, die nicht von den Kameras erfasst wurden, war eingeschränkt.
Hier kam unser Fachwissen in den Bereichen Computer Vision und Softwareentwicklung für Drohnen ins Spiel. Die Mission von Vention war klar definiert: Automatisierung der Bildverarbeitung, Steigerung der Effizienz und Geschwindigkeit sowie Verringerung von Unzulänglichkeiten, um eine nahtlose Lösung zu liefern.
Unsere Lösung
Wir bauten die gesamte Lösung auf der AWS-Plattform des Kunden auf und nutzten AWS Step Functions sowie Lambda Functions für maximale Effizienz.
Pipeline für die Bildanalyse
Wir gingen die Herausforderung Schritt für Schritt an, beginnend mit dem Fundament: der Bildverarbeitungspipeline.
Das Team von Vention entwickelte benutzerdefinierte Algorithmen zum Scannen, Analysieren und Erfassen von Metadaten aus Bildern, die es Vexcel Imaging ermöglichten, kritische Probleme wie schwarze Pixel oder beschädigte Dateien schnell zu erkennen und solche Bilder automatisch aus ihrem Projektpool auszuschließen. Durch die Automatisierung dieses Schritts konnte das Team die Zeit- und Arbeitsvergeudung für unbrauchbare Bilder erheblich reduzieren.
Die Pipeline analysiert und modifiziert die Bilder selbstständig und fügt sie nahtlos in der gewünschten Reihenfolge und im gewünschten Format zusammen, wobei Unterschiede in den Blickwinkeln und Perspektiven berücksichtigt werden. So können die Fachleute von Vexcel Imaging sich auf die Produktentwicklung und Datenanalyse konzentrieren, anstatt Stunden mit dem manuellen Sortieren von Bildern zu verbringen.
AWS-basierte serverlose Lösung für Automatisierung
Bei Projekten wie diesem übertrifft eine serverlose Architektur die herkömmliche serverbasierte Infrastruktur oft aus zwei Hauptgründen:
- Kosteneffizienz: Bei der serverlosen Architektur zahlt man nur für das, was man nutzt. Wenn keine Bilder verarbeitet werden müssen, werden keine Lambda-Funktionen aufgerufen, was keine Kosten verursacht. Diese Flexibilität ist besonders vorteilhaft für Workflows mit wechselnden Datenlasten.
- Sofortige Skalierbarkeit: Selbst ein plötzlicher und überaus umfangreicher Zustrom von Dateien ist kein Problem. Die Lösung aktiviert sofort zusätzliche Funktionen und skaliert schnell, ohne dass zusätzliche Hardware oder lange Wartezeiten erforderlich sind.
Der Workflow
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Erste Filterung: Die Lösung beginnt mit der Analyse der Bilder und schließt automatisch diejenigen aus, die schwarze Pixel oder Beschädigungen aufweisen.
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Standardisierung des Formats: Als Nächstes werden alle Bilder in ein einheitliches Format konvertiert, um die Datenerfassung, die Analyse und die weitere Verarbeitung oder Änderung zu vereinfachen.
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Bildveredelung: Mathematische Modelle analysieren die Bilder, identifizieren und vergleichen ihre Grenzen. Das System passt sie bei Bedarf durch Drehen oder Schneiden an und beseitigt Verzerrungen und Abweichungen, um die Verarbeitung zu vereinfachen.
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Erstellung von Metadaten: Schließlich werden von den für das Endprodukt ausgewählten Bildern die Metadaten extrahiert. Diese Daten werden in einer separaten Datei gespeichert und liefern umfassende Informationen über die auf den Bildern erfassten Bereiche.
Warum Lambda Functions?
Lambda Functions waren die erste Wahl, um zahlreiche parallele Prozesse auszuführen. Ein typischer Datensatz aus einem Bereich kann fünf bis sieben Terabyte umfassen und seine sequentielle Analyse würde selbst mit Automatisierung Tage dauern – oder sogar länger.
Mit einem Laufzeitlimit von 15 Minuten, aber unbegrenzten parallelen Instanzen, konnten wir mit Lambda Functions die Arbeitslast in kleinere Bildgruppen aufteilen. Durch die Nutzung der AWS-Infrastruktur konnten wir alle Bilder gleichzeitig verarbeiten, was den gesamten Arbeitsablauf erheblich beschleunigte.
In Zahlen
Jahre aktive Zusammenarbeit
Vention-Teammitglieder
Die Bildverarbeitung dauert jetzt nur noch Stunden – anstatt Tagen
Ergebnisse
Durch die Implementierung unserer Lösung konnte Vexcel Imaging bis zu 1.000 Bilder in nur 15–20 Minuten automatisch verarbeiten und Datensätze mit über 10.000 Bildern nahtlos handhaben.
Neben der erheblichen Geschwindigkeitssteigerung reduzierten wir den manuellen Aufwand deutlich, sodass das Team sich auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren kann, anstatt ungeeignete Bilder mühsam aussortieren zu müssen.
Tools & Technologien
Backend
Python
Rasterio
GDAL
Shapely
NumPy
Docker
Datenspeicherung und Datenbanken
AWS S3
PostgreSQL
PostGIS
Infrastruktur
AWS Lambda
AWS API Gateway
Terraform
AWS Fargate
AWS SQS
Jenkins
AWS Step Functions
