# Objekterkennung (Object Detection)

{% hint style="info" %}
Sie müssen AI-Module installieren und einen Computer mit GPU haben, um dieses Tutorial abzuschließen. Bitte beziehen Sie sich auf die [Installationsanleitung](/german/erste-schritte/installation-and-licensing.md#follow-the-steps-below-to-use-ai-modules) für weitere Anweisungen.
{% endhint %}

Die Objekterkennung ist ein sehr heißes Thema in der Computer Vision und in den öffentlichen Medien. Diese Praxis wird in vielen verschiedenen Branchen weit verbreitet angewendet und hat viele weitere potenzielle Anwendungsbereiche.

Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie ein einfaches Kollisionswarnsystem für einen öffentlichen Bus erstellen.

### Aufnahmen <a href="#footage" id="footage"></a>

Wie bei jedem Szenario benötigen wir Aufnahmen von der Vorderseite eines öffentlichen Busses. Laden Sie das Dash-Cam-Video herunter:

{% file src="/files/RsAy02o2ZYPLrkO8ijya" %}

Mit dem [Video](https://github.com/AugelabTech/AugeLab-Studio-Gitbook-Docs/blob/main/german/function-blocks-inputs/video.md) Block werden wir die Dash-Cam-Ergebnisse lesen. Wir benötigen auch den [Object Detection](/german/function-blocks/ai-blocks/object-detection.md) Block, um Menschen, Fahrräder oder Autos zu erkennen, mit denen wir in Kontakt kommen könnten.

Erstellen Sie das unten stehende Szenario:

<figure><img src="/files/gzVu0dzFJB3EfT57Yv0q" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Da unser Kollisionsüberwachungssystem nur prüfen soll, ob sich ein Objekt vor unserem Bus befindet, müssen wir den [Check Area](/german/function-blocks/detections-shapes/roi-processing/check-area.md) Block verwenden und den Kollisionswarnbereich auswählen:

<figure><img src="/files/Fs4Nr8XR2UyNz5Ctf89W" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Der [Check Area](/german/function-blocks/detections-shapes/roi-processing/check-area.md) Block ermöglicht es uns, zu bewerten, ob sich Objekte in unserem Referenzbereich des Begrenzungsrahmens befinden. Verwenden Sie die [Not](/german/function-blocks/data-logic/logic/not.md) und [Led Output](/german/function-blocks/input-output/outputs-exports/led-output.md) Blöcke, um anzuzeigen, ob unser Kollisionssystem wie erwartet funktioniert oder nicht:

<figure><img src="/files/JDeIG4nMCQGTZKROcaP4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.augelab.com/german/beispielprojekte/object-detection.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
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