Azure Kinect

Max-Ludwig Stadler

25. September 2024

Begriffsklärung

Azure Kinect ist die Weiterentwicklung der Produktlinie Microsoft Kinect. Hierbei handelt es sich um Sensoren, die für die Anwendung künstlicher Intelligenz nützlich sind. Wer einer KI Zugang zur Umgebung verschaffen möchte, setzt auf Kinect und dessen Videokamera und Mikrofone. Die Sensoren zeigen der KI, in welcher Umgebung sie sich befindet, erlauben Interaktionen mit Menschen und Maschinen und sammeln Informationen, die sich für die Entwicklung von ML-Modellen verwenden lassen.

Eine der Besonderheiten der neuen Produktlinie besteht darin, dass die Sensoren nun grundsätzlich an die Azure-Cloud angebunden sind. Damit stehen die gesammelten Daten sofort an einem dezentralen Speicherort zur Verfügung. Zu unterscheiden sind dabei die Hard- und die Softwarekomponenten dieser Lösung. Kinect umfasst neben der Hardware gleichzeitig das Azure Kinect DK für die Softwareentwicklung.

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Features

Das wesentliche Feature von Azure Kinect besteht in der Zusammenfassung aller Sensoren, die im Bereich künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen wichtig sind. Der Anwender erhält damit alle benötigte Hardware in einem praktischen Gehäuse, was die Implementierung erleichtert. Im Vergleich zu Kinect für Windows v2 ist Kinect Azure DK nur noch halb so groß. Es handelt sich also um eine leistungsfähige Hardware in einem kompakten Gehäuse. Das erleichtert die Aufstellung in der Praxis deutlich, da die Sensoren fast überall Platz finden. Erfolgt die Verwendung in Arbeitsumgebungen wie im Lager, in der Fabrikhalle oder in Verkaufsräumen, wo sich Menschen aufhalten, fällt die Installation kaum oder gar nicht auf. Für die Befestigung des Geräts bietet Microsoft verschiedene Montageoptionen an.

Weiterhin ist die Hardware an die Azure-Cloud angeschlossen. Der Nutzer profitiert damit von einer engen Azure-Integration und erhält vollen Zugriff auf die Azure Cognitive Services sowie auf die Azure Machine Learning Services. Wer verstehen möchte, wie mächtig der Einsatz von Azure Kinect in der KI-Entwicklung sein kann, der muss sich mit den Möglichkeiten dieser Services für seine praktische Arbeit befassen.

Azure Cognitive Services bietet im Rahmen von verschiedenen Diensten Lösungen für eine Vielzahl von Geschäftsproblemen im Bereich KI an. Dazu gehören die Bildanalyse, die Spracheingabe oder Suchfunktionen. Es lassen sich Apps erstellen, die dem Nutzer Entscheidungsempfehlungen aufgrund der über die Sensoren gesammelten Daten liefern können. Damit sollen sich fundiertere und effizientere Entscheidungen treffen lassen. Wer seine App mit einer Suchfunktion ausstatten möchte, profitiert von den Möglichkeiten der Bing-Suche-APIs. Mehrere Milliarden Webseiten, Bilder und Videos sowie Textnachrichten lassen sich damit durchsuchen. Grundsätzlich erlaubt dieser Dienst also, den eigenen Anwendungen flexibel aus der Cloud heraus intelligente Algorithmen hinzuzufügen.

Die Azure Machine Learning Dienste wiederum dienen der Erstellung von ML-Modellen auf eine produktive und effiziente Weise. Grundlage sind auch hier die von Kinect gesammelten Daten. Die ML-Modelle lassen sich jederzeit mit diesen Daten versorgen und laufend weiterentwickeln. Selbst größte ML-Modelle sind dabei handhabbar, da diese immer in der Azure-Cloud verbleiben. Für den Anwender bedeutet das, dass er sich nicht um Fragen der Bereitstellung kümmern muss, die Hardwareskalierung zum Beispiel erfolgt automatisch. Mit Azure Machine Learning lassen sich ML-Modelle erstellen und trainieren, um daraus verschiedenste Erkenntnisse zu gewinnen. Die Mitarbeiter erhalten ein mächtiges Werkzeug, um von den Möglichkeiten moderner KI profitieren zu können. Für die Unternehmen bietet sich damit die Möglichkeit, ihre geschäftlichen Herausforderungen auf eine innovative Weise angehen zu können.

Funktion/Architektur hinter Azure Kinect

Die Azure Kinect-Hardware setzt sich aus mehreren Sensoren zusammen, die in einem gemeinsamen Gehäuse untergebracht sind. Dazu gehört vor allem eine leistungsfähige RGB-Kamera mit 12 Megapixeln. Sie ist im Wesentlichen für das maschinelle Sehen verantwortlich.

Body-Tracking

Hinzu kommt eine weitere Kamera mit einem Megapixel, die der Erfassung von Personen dient. Das bezeichnet Microsoft als Body-Tracking. Die Kamera ist also in der Lage, die Bewegungen von Personen im Raum zu verfolgen. Dieser Tiefensensor kann je nach gewählter Einstellung mit einem breiten oder mit einem schmalen Blickfeld arbeiten. Fotografen bezeichnen diesen Parameter als Field of View (FOV). Die 12-MP-Kamera ist also für den Farbdatenstrom zuständig, die 1-MP-Kamera dient der Erfassung des Tiefendatenstroms.

Mikrofon-Array

Weiterhin ist Kinect mit einem Mikrofon-Array bestehend aus insgesamt sieben Mikrofonen ausgestattet, die ein 360-Grad-Abhören der Umgebung ermöglichen. Kinect sammelt damit laufend Audio-Daten aus der gesamten Umgebung und kann zum Beispiel Gespräche mitverfolgen. Weiterhin sind Orientierungs-Sensoren verbaut, die Aufschluss darüber geben, wie das Gerät gerade ausgerichtet ist. Dazu gehören ein Gyroskop (IMU) und ein Beschleunigungssensor. Der Sensor kann sich damit jederzeit korrekt ausrichten und räumliche Gegebenheiten präzise erfassen.

Weiterhin ist es möglich, mehrere Kinect-Geräte miteinander zu verbinden. Viele Anwendungen in der KI sind nur sinnvoll durchführbar mit dem Einsatz einer Vielzahl von Sensoren an verschiedenen Orten gleichzeitig. Über sogenannte externe Synchronisierungspins lassen sich die verschiedenen Datenströme der einzelnen Sensoren jederzeit synchron halten.

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Komponenten von Azure Kinect

Azure Kinect setzt sich aus verschiedenen SDKs und APIs zusammen, mit denen die Entwicklung leistungsfähiger KI-Anwendungen möglich ist. Dazu gehört das Sensor-SDK. Damit ist ein Rohsensorzugriff auf die Tiefenkamera, die RGB-Kamera und den Beschleunigungssensor sowie auf das Gyroskop möglich. Der Anwender erhält hier Zugriff auf wichtige Gerätekalibrierungsdaten und auf die Synchronisierungssteuerung. Der Anwender kann den Sensor zum Beispiel einsetzen, um in der Logistik eine Box zu erfassen und deren Abmessungen abzurufen und diese Daten dann in einem ML-Modell weiterzuverarbeiten.

Body-Tracking für Windows und Linux

Hinzu kommt ein Body Tracking DK, das die Entwicklungsumgebung für das Body Tracking liefert. Damit lassen sich Personen erfassen und voneinander unterscheiden, menschliche Bewegungen sind erfassbar und es lassen sich Rückschlüsse auf die Biomechanik ziehen. Das Sensor-SDK und das Body Tracking SDK sind für Windows und für Linux verfügbar.

Sprach-SDK

Mit der Sprach-SDK stellt Microsoft eine dritte SDK zur Verfügung. Damit erhält der Nutzer Zugriff auf alle Funktionen der Spracherkennung von Kinect, die das Gerät über das Mikrofon-Array realisiert. Hinzu kommen die Sprachübersetzung und die Absichtserkennung. Damit lassen sich sprachgesteuerte Interaktionen erstellen. Das SDK stellt Microsoft dabei im Rahmen von Azure als Dienst zur Verfügung. Es erfolgt keine Einrichtung auf Windows- und oder Linux-Maschinen.

APIs für maschinelles Sehen

Besonders umfangreich ist auch das Angebot an APIs für das Maschinelle Sehen. Hier erhält der Nutzer Zugriff auf erweiterte Algorithmen für die Bildverarbeitung. Damit lassen sich weitreichende Erkenntnisse aus den gesammelten Bilddaten gewinnen. Zu den angebotenen Funktionen gehört auch eine Zeichenerkennung (OCR), um Text und Symbole aus einem Bild zu extrahieren. Weiterhin bietet die API verschiedene Funktionen für die Bildkategorisierung an. Damit lassen sich alle Informationen zum visuellen Kontext einer Szene identifizieren.

Möglichkeiten

Kinect bietet in der Praxis zahlreiche Möglichkeiten der Anwendung abhängig von der Branche, in der ein Einsatz vorgesehen ist.

Kinect im Gesundheitssektor

Viele Einsatzmöglichkeiten ergeben sich zum Beispiel im Gesundheitswesen. So lassen sich mit Kinect sportliche Leistungen überwachen und die Genesungsprozesse von Patienten begleiten und dokumentieren. Hier ist gerade das Body-Tracking für ein Echtzeitfeedback interessant. Hierfür stellt Microsoft ein eigenes Body Tracking SDK für die Entwicklung entsprechender Softwareanwendungen zur Verfügung.

Kinect im Handel

Viele Möglichkeiten ergeben sich auch für den Handel zum Beispiel für die Bestandsverwaltung. Der Anwender ist in der Lage, Produkte schneller und genauer zu verfolgen, interaktive Beschilderungen umzusetzen und das Kundenverhalten im Ladengeschäft zu analysieren.

Kinect in der Logistik und der Fertigung

Die Sensoren erlauben in der Logistik und der Fertigung eine intelligente Einordnung und Entnahme der Artikel von den Paletten und leisten wichtige Dienste in der Verbesserung der Qualitätssicherung, der Teleidentifizierung und der Anomalieerkennung. Die Sensoren entlasten die Mitarbeiter und liefern rund um die Uhr Informationen zu den verschiedenen Artikeln. Damit lassen sich viele Arbeitsabläufe produktiver gestalten.

Kinect in der Robotik

Besonders viele Anwendungsmöglichkeiten ergeben sich weiterhin im Bereich der Robotik. Mithilfe der Sensoren lassen sich Informationen aus der Umgebung sammeln und viele Arbeitsabläufe automatisieren. Besonders nützlich ist hier die Tiefenerkennung. Erst damit ist es der KI möglich, die Umgebung dreidimensional wahrzunehmen und damit Zusammenhänge herzustellen, die in einer rein zweidimensionalen Wahrnehmung nicht gegeben sind.

Vor- und Nachteile

Einer der entscheidenden Vorteile der Kinect-Lösung ist in der Cloud-Anbindung zu sehen. Alle erfassten Daten übermittelt das Gerät sofort an die Server von Microsoft. Dank des dezentralen Speicherorts haben die Entwickler von jedem beliebigen Ort Zugriff darauf. Damit lassen sich Entwicklungsprozesse deutlich beschleunigen: Eine Abteilung kann zuständig sein für die Aufstellung und den Betrieb der Sensoren, während eine andere Abteilung nur mit den gesammelten Daten arbeitet und ansonsten mit der Hardware nichts zu tun hat. Es ist nicht notwendig, dass der Einsatz von Kinect und der Mitarbeiter in der Entwicklung in einem lokalen Zusammenhang geschieht. Dieses hohe Maß an Flexibilität ist für viele Unternehmen interessant, die im Bereich der künstlichen Intelligenz arbeiten und dafür weltweit vernetzt sind.

Schnupperkurs

Wer in die Entwicklung mit Kinect einsteigen möchte, dem bietet Microsoft die Erstellung eines kostenlosen Kontos an. Damit können Unternehmen erste Erfahrungen mit dem Produkt sammeln, ohne finanzielle Risiken einzugehen. Wer Kinect einsetzt, sollte sich aber im Klaren darüber sein, dass eine Anwendung nur im Zusammenhang mit Azure und der Azure-Cloud durchführbar ist. Damit ist kein Einsatz mit Cloud-Lösungen von Drittanbietern vorgesehen. Der Nutzer muss sich bei seiner Arbeit also ganz auf das Ökosystem von Azure verlassen.

Azure Kinect – für wen gedacht?

Grundsätzlich ist Azure Kinect interessant für alle Unternehmen, die an künstlicher Intelligenz arbeiten und deren Mitarbeiter ML-Modelle entwickeln möchten. Da das Maschinelle Lernen einer der großen Wachstumsmärkte ist und immer mehr Unternehmen in diesem Bereich Fähigkeiten aufbauen müssen, ergeben sich für Kinect vielfältige Einsatzmöglichkeiten. Frühere Versionen von Kinect waren vor allem an den Bedürfnissen von Spielern ausgerichtet, der Einsatz erfolgte fast ausschließlich im Bereich Gaming.

Mit Azure Kinect verschiebt sich der Fokus deutlich hin zu Unternehmensanwendungen. Ein Einsatz ist zum Beispiel möglich in der Logistik, in der Robotik, im Gesundheitswesen und den Biowissenschaften oder im Handel. Microsoft sieht vor, dass Kinect immer gemeinsam mit der Azure-Cloud und mit den eigenen KI-Diensten Verwendung findet. Damit richtet sich die Lösung vor allem an solche Anwender, die sich bereits in der Welt von Azure bewegen oder in die Nutzung von Azure-Produkten einsteigen möchten.

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Fazit

Mit Kinect für Azure hat Microsoft seine ursprünglich für die Spielekonsole Xbox entwickelten Sensoren deutlich weiterentwickelt. Der Fokus liegt nun klar auf KI und der Entwicklung von ML-Modellen. Zu den Vorzügen gehören die einfache Anwendung und die Unterbringung aller wichtigen Sensoren in nur einem Gehäuse. Zudem hat der Anwender jederzeit Zugriff auf die vielen Funktionen und Ressourcen der Azure-Cloud. Damit lassen sich Entwicklungsprozesse in den Unternehmen im Bereich KI deutlich beschleunigen.

In der Praxis ergeben sich vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, der Fantasie sind hier kaum Grenzen gesetzt. Naheliegend ist zum Beispiel die Umsetzung einer Gestensteuerung, die dank des verbauten Tiefensensors leicht realisierbar ist. Im Lager lassen sich Objekte mithilfe von Azure Kinect zuverlässig erkennen, im Krankenhaus kann Kinect Patienten überwachen und das Personal entlasten. Die Plattform ist offen gestaltet, jeder kann die Lösung für seine individuellen Problemstellungen einsetzen. Wer bereit ist, voll in die Welt von Azure einzusteigen, der erhält hier eines der leitungsfähigsten Entwickler-Kits, das heute im Bereich KI verfügbar ist.