Neural System
Lösungen · Bildung

Unterstützung für Schulverwaltung und faire Prüfungen

Automatische Anwesenheitskontrolle, Prüfungsaufsicht, Aufmerksamkeit im Unterricht und Auslastung der Campusflächen.

Handys im Klassenzimmer

Erkennt Handynutzung in Bereichen, in denen sie nicht erlaubt ist

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Erkennung von Anwesenheit und Nutzung von Mobiltelefonen in Umgebungen, in denen sie aus Gründen der Sicherheit, Qualität oder Vertraulichkeit verboten sind, etwa an Produktionslinien, bei der Maschinenbedienung, in Reinräumen, bei Prüfungen und in Bereichen mit sensiblen Informationen.

So funktioniert es

  1. 1Der Detektor erkennt in jedem Frame Personen und Handys.
  2. 2Das Handy wird der nächstgelegenen Person zugeordnet (Hände/Gesicht).
  3. 3Der Vorfall wird pro verfolgter Person mit der kumulierten Nutzungsdauer erfasst.
YOLO11 (COCO)ByteTrack

Vorteile

  • Weniger Unfälle durch Ablenkung.
  • Durchsetzung von Richtlinien zur Informationssicherheit.
  • Objektive Aufzeichnungen für Feedback und Schulungen.
bis zu 25 %
Weniger Vorfälle durch Ablenkung
-40 %
Unproduktive Zeit am Handy

Referenzschätzungen; sehr kleine oder von den Händen verdeckte Handys werden möglicherweise nicht erkannt.

Prüfungsaufsicht mit KI

Erkennt Seitenblicke, Handys und Prüflinge, die sich einander nähern

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Unterstützung bei der Aufsicht über Prüfungen, Auswahlverfahren und Zertifizierungen: Die KI verfolgt jeden Prüfling und markiert verdächtiges Verhalten – lange Blicke auf das Blatt des Nachbarn, Handynutzung und Annäherung zwischen Prüflingen – mit dem genauen Zeitpunkt zur Prüfung durch die Aufsicht.

So funktioniert es

  1. 1Das Posenmodell schätzt die Kopfausrichtung jedes Prüflings.
  2. 2Ein Objektdetektor sucht nach Handys in der Nähe von Händen und Gesicht.
  3. 3Der Abstand zwischen den Köpfen zeigt Nähe bzw. Kommunikation an.
  4. 4Jeder Vorfall erhält einen Zeitstempel mit Bild für die Prüfung.
YOLO11-PoseYOLO11 (COCO)Schätzung der Kopfausrichtung

Vorteile

  • Eine Aufsichtsperson betreut mit KI-Unterstützung mehr Räume.
  • Objektive Belege für Einsprüche und Annullierungen.
  • Nachgewiesene abschreckende Wirkung intelligenter Überwachung.
-50 %
Aufsichtspersonen pro Raum
-70 %
Zeit für die Sichtung von Aufnahmen

Die KI markiert Verhalten zur Prüfung durch Menschen – die endgültige Entscheidung liegt immer bei Aufsicht bzw. Prüfungskommission.

Aufmerksamkeit im Unterricht

Aufmerksame oder abgelenkte Lernende und Emotionen in Unterricht und Vorträgen

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KI-Modell, das darauf trainiert ist, Gesichtsausdrücke zu erkennen, die mit Emotionen verbunden sind – Freude, Traurigkeit, Angst, Ekel, Überraschung, Wut, Verachtung und neutral. Es misst in Echtzeit, wie Kunden, Lernende und Publikum auf Produkte, Service, Unterricht, Schaufenster und Präsentationen reagieren.

So funktioniert es

  1. 1Der YuNet-Detektor findet die Gesichter in jedem Bild.
  2. 2Das HSEmotion-Modell (trainiert mit dem AffectNet-Datensatz) klassifiziert 8 Emotionen mit Wahrscheinlichkeiten.
  3. 3Die Messwerte werden pro Person über die Zeit geglättet, um Schwankungen zu vermeiden.
  4. 4Ein Zufriedenheitsindex (Valenz) fasst die Stimmung des Publikums Minute für Minute zusammen.
YuNet (OpenCV)HSEmotion (AffectNet)Gesichts-TrackingYOLO11-pose

Vorteile

  • Objektives emotionales Feedback ohne Fragebögen.
  • Zeigt, welche Momente und Produkte am meisten begeistern (oder frustrieren).
  • Ergänzt NPS und Umfragen um kontinuierliche, anonyme Daten.
+10–20 %
Wirksamkeit von Kampagnen
-50 %
Kosten für Pretests
Echtzeit
Erkennung von Unzufriedenheit im Service

Gesichtsausdrücke zeigen sichtbare Emotionen, keine inneren Zustände. Anonyme, aggregierte Nutzung im Einklang mit den geltenden Datenschutzgesetzen.

Automatische Anwesenheitskontrolle

Gesichter registrieren und Personen in Videos, Fotos und live erkennen

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Registrierung und Erkennung von Gesichtern für Zutrittskontrolle, Check-in bei Events, Anwesenheitserfassung und persönlichen Service. Das registrierte Gesicht wird zu einer numerischen Signatur (Embedding), die in Millisekunden mit jedem von den Kameras erkannten Gesicht verglichen wird.

So funktioniert es

  1. 1Das Gesicht wird per Foto oder Kamera registriert (Name und Profil).
  2. 2Das SFace-Netz erzeugt einen 128-dimensionalen Vektor, der das Gesicht repräsentiert.
  3. 3Jedes erkannte Gesicht wird per Kosinus-Ähnlichkeit mit der Datenbank verglichen.
  4. 4Erkannte und nicht registrierte Personen lösen unterschiedliche Ereignisse aus (Begrüßung × Alarm).
YuNet (OpenCV)SFace (OpenCV Zoo)Kosinus-Ähnlichkeit

Vorteile

  • Zutritt und Check-in ohne Warteschlangen, Karten oder Ausweise.
  • Persönlicher Service: Das Verkaufspersonal weiß, wer angekommen ist.
  • Prüfbares Zutrittsprotokoll.
-70 %
Check-in-Zeit
Null Kosten
Ausweise und Karten
+15 %
Durchschnittlicher Bon von Stammkunden

Biometrische Daten sind sensibel (geltende Datenschutzgesetze): Sie erfordern eine Einwilligung, einen bestimmten Zweck und angemessene Sicherheit. In dieser Demo bleiben die Registrierungen nur auf dem lokalen Computer.

Auslastung von Campusflächen

Eintritte, Austritte, Verweildauer und Heatmap der Bewegungen

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Automatische, anonyme Personenzählung: Ein- und Austritte über eine virtuelle Linie, Belegung in Echtzeit, eindeutige Besucher, durchschnittliche Verweildauer und eine Heatmap der meistbesuchten Bereiche – Kameras werden zum Besuchersensor für Betriebs- und Marketingentscheidungen.

So funktioniert es

  1. 1Jede Person wird erkannt und mit einer anonymen Kennung verfolgt.
  2. 2Das Überqueren der virtuellen Linie bestimmt einen Ein- oder Austritt.
  3. 3Die gesammelten Positionen ergeben die Heatmap der Bewegungen.
  4. 4Berichte nach Stunde, Tag, Woche und Filiale unterstützen Personaleinsatz, Ladengestaltung und Kampagnen.
YOLO11 (COCO)ByteTrackVirtuelle LinieHeatmap

Vorteile

  • Die tatsächliche Konversionsrate des Geschäfts (Besucher × Kassenbons).
  • Personaleinsatz passend zu den Besucherspitzen.
  • Produktplatzierung und Präsentation anhand der Heatmap.
  • Kapazitätskontrolle für Sicherheit und Brandschutzauflagen.
+5–15 %
Höhere Konversionsrate
-10–20 %
Kosten für ungenutzte Arbeitszeit
98 %
Typische Zählgenauigkeit

Anonyme Zählung (ohne Identifizierung von Personen), vereinbar mit den geltenden Datenschutzgesetzen. Die Genauigkeit hängt von der Kameraposition ab.

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