LK NÖ – Pimcore DAM mit KI-Unterstützung

Medienmanagement mit Face Recognition für die Landwirtschaftskammer NÖ

Tausende Bilder – aber wo ist das richtige? Genau vor dieser Herausforderung stand die Landwirtschaftskammer Niederösterreich.

Mit zahlreichen Veranstaltungen, Fotograf*innen und unzähligen Medien, die sich über verschiedene Ordner und Ablagen verstreuten, wurde das manuelle Hochladen und Taggen von Bildern zur zeitraubenden Aufgabe.

Das Resultat? Wichtige Fotos waren schwer auffindbar, und eine effiziente Nutzung der Medien blieb aus. 

1. Key Benefits
2. Herausforderungen
3. Lösung
4. Weiterentwicklung

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Screen Mock Up LWK NOE Bibliothek am iMac und am iPad

Key Benefits

  • KI-gestützte Face Recognition: Automatische Tagging-Funktion erleichtert die Suche nach Personen. 

  • Pimcore DAM: Zentrale Verwaltung aller Medien ohne chaotische Ordnerstrukturen. Übersichtlicher Medien-Suche mit Filter und Tags.  

  • Fotograf*innen-Upload im eigenen Bereich: Nach dem Generieren eines personalisierten Links im Backend können Fotograf*innen ihre Bilder direkt hochladen – ohne Dropbox oder zusätzliche Tools. 

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Die Herausforderung

  • Viele Fotograf*innen & Mitarbeiter*innen, viele Arbeitsweisen: Ein einheitliches und userfreundliches UX/UI war essenziell. 

  • Berechtigungssystem & SSO: Sicherstellung, dass nur berechtigte Personen Zugriff auf sensible Medien erhalten. 

  • Vielfältige Dateiformate & große Datenmengen: Performance-Optimierung für einen schnellen Zugriff. 

  • Face Recognition Training: Die KI musste in einem umfangreichen Testprozess auf alle relevanten Gesichter trainiert werden. 

Unsere Herangehensweise

Der Entwicklungsprozess startete mit einem Workshop, gefolgt von Konzeption, technischer Umsetzung und einer intensiven Testphase, um die Gesichtserkennung optimal auf die Anforderungen der Landwirtschaftskammer NÖ abzustimmen. 

Die Umsetzung: Digital Asset Management mit KI-Unterstützung 

Gemeinsam mit der Landwirtschaftskammer NÖ haben wir ein intelligentes Digital Asset Management (DAM) System auf Basis von Pimcore entwickelt. Die zentrale Innovation: AWS Face Recognition zur automatischen Erkennung und Verschlagwortung von Personen. 

Damit können nun alle Beteiligten – von Mitarbeitenden über Fotograf*innen bis hin zu Fachabteilungen und Außenstellen – schnell und einfach auf die benötigten Bilder zugreifen. 

Technologien & Services:

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Vanessa
Quote

"Das Projekt zeigt, wie moderne KI-Technologien helfen können, Arbeitsprozesse zu vereinfachen. Mit der automatisierten Gesichtserkennung haben wir eine Lösung geschaffen, die nicht nur Zeit spart, sondern auch eine völlig neue Art des Medienmanagements ermöglicht."

Vanessa

Projektmanagment

Kontinuierliche Weiterentwicklung

Das System wird kontinuierlich weiterentwickelt. In Zukunft könnte es auf weitere Bundesländer ausgeweitet und um weitere Dateiformate & Funktionen ergänzt werden. 

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