Edge AI auf Raspberry Pi Basis: YOLO und OpenVINO für industrielle Computer Vision
Künstliche Intelligenz an der Edge wird immer wichtiger für moderne Industrieanwendungen.
KI direkt dort, wo die Daten entstehen
Bei vielen industriellen Anwendungen entstehen Bilddaten direkt an Maschinen, Anlagen, Fahrzeugen oder dezentralen Infrastrukturen. Werden diese Daten lokal verarbeitet, sinken Latenzen und Bandbreitenbedarf. Gleichzeitig bleiben sensible Informationen näher an der Anwendung und müssen nicht zwangsläufig vollständig
in zentrale Systeme oder Cloud Umgebungen übertragen werden.
Die Kombination aus Ultralytics YOLO und OpenVINO ermöglicht genau diesen Ansatz. YOLO Modelle können visuelle Informationen in Bildern und Videostreams analysieren, während OpenVINO als
optimierte Laufzeitumgebung die Ausführung auf der Zielhardware unterstützt.
Typische Aufgaben für lokale Computer Vision
- Objekterkennung in Produktions und Logistikumgebungen
- Qualitätskontrolle direkt an der Maschine
- Zustandsüberwachung von Anlagen und Infrastruktur
- Personen und Bereichserkennung in sicherheitsrelevanten Umgebungen
- Bildklassifizierung, Segmentierung und Tracking
- Vorverarbeitung von Bilddaten vor der Übertragung an zentrale Systeme
Vom Raspberry Pi Ökosystem zum industriellen Edge Computer
Raspberry Pi Plattformen sind längst nicht mehr nur im Prototyping Umfeld relevant. Durch das Raspberry Pi Compute Module 4 steht eine kompakte und flexible Basis zur Verfügung, die sich sehr gut für kundenspezifische und industrielle Embedded Systeme eignet.
Mit dem emPC-A/RPI4 bietet Janz Tec einen industriellen Embedded PC auf Basis des Raspberry Pi Compute Module 4. Das System verbindet die Stärken des Raspberry Pi Ökosystems mit Eigenschaften, die für professionelle Anwendungen entscheidend sind.
Der emPC-A/RPI4 im Überblick
- Basierend auf Raspberry Pi Compute Module 4
- Industrietaugliche Embedded PC Plattform
- Integrierte LTE Mobilfunkanbindung für dezentrale Anwendungen
- Geeignet für Edge AI, IoT und Computer Vision Projekte
- Kompakte Bauform für den Einsatz direkt im Feld
- Flexible Basis für kundenspezifische Lösungen und Systemintegration
Der emPC-A/RPI4 bringt Raspberry Pi basierte Edge AI Anwendungen aus dem Prototyping Umfeld in eine professionelle und industrietaugliche Systemumgebung.
KI und Konnektivität in einem System
Besonders interessant ist die Verbindung aus lokaler KI Verarbeitung und integrierter LTE Konnektivität.
Der emPC A/RPI4 kann Bilddaten vor Ort erfassen und analysieren. Anschließend werden nur relevante Ergebnisse, Zustände oder Ereignisse an übergeordnete Systeme übertragen.
Das reduziert die Datenmenge, vereinfacht dezentrale Installationen und ermöglicht Anwendungen an Standorten, an denen kein kabelgebundenes Netzwerk verfügbar ist.
Mögliche Einsatzbereiche
- Mobile und dezentrale Überwachungssysteme
- Verkehrserfassung und Smart City Anwendungen
- Remote Monitoring von Maschinen, Anlagen und Infrastruktur
- Qualitätsprüfung direkt in der Produktion
- Condition Monitoring mit lokaler Voranalyse
- Industrielle IoT Gateways mit Bildverarbeitung
OpenVINO als Brücke zur professionellen Umsetzung
Der Raspberry Pi Artikel zeigt auch, dass es bei produktiven KI Anwendungen nicht nur um das reine Ausführen eines Modells geht. Entscheidend sind reproduzierbare Deployments, optimierte
Modellformate, kurze Startzeiten und ein sauber beherrschbarer Software Stack.
OpenVINO unterstützt diesen Weg, indem Modelle gezielt für die Zielplattform vorbereitet, kompiliert und für wiederholte Starts gecacht werden können. Für industrielle Anwendungen ist das ein wichtiger Schritt vom Experiment zur robusten Lösung.
Kompatible Software und einfache Fernwartung
Fazit
Mit dem emPC-A/RPI4 stellt Janz Tec eine passende industrielle Plattform bereit. Sie kombiniert Raspberry Pi Compute Module 4 Technologie, LTE Konnektivität und Embedded PC Kompetenz in einem System, das sich für praxisnahe Edge AI und IoT Projekte eignet.
Sie planen ein Edge AI oder Computer Vision Projekt? Sprechen Sie uns an. Gemeinsam finden wir die passende Hardwareplattform für Ihre Anwendung.
Quelle und Bezugspunkt:
Raspberry Pi News, „Run Ultralytics YOLO on Raspberry Pi with OpenVINO“, veröffentlicht am 15. Juli 2026, https://www.raspberrypi.com/news/run-ultralytics-yolo-on-raspberry-pi-with-openvino/
Norbert Hein ist seit 2004 Teil der Janz Tec AG, wo er zunächst als Systemintegrator einstieg. Im Laufe seiner Karriere hat er umfangreiche Erfahrungen in den Bereichen Industrial Computing, Embedded Systems und kundenspezifische Systemlösungen gesammelt. Seit Herbst 2025 ist er als Strategic Partner Manager tätig und verantwortet den Ausbau sowie die Weiterentwicklung strategischer Technologiepartnerschaften. In dieser Rolle verbindet er technologische Innovationen mit den Anforderungen von Kunden, Märkten und Partnern und treibt die Entwicklung zukunftsfähiger Lösungen für Industrial Computing, Edge Computing und Edge AI voran. Seine besondere Stärke liegt darin, neue Technologien in praxisnahe Anwendungen zu überführen und gemeinsam mit Partnern nachhaltige Mehrwerte für industrielle Digitalisierungs- und Automatisierungsprojekte zu schaffen.