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Computer Vision & ML
Neuronale Netze, Bildklassifikation, Objekt- und Anomalieerkennung, medizinische Bildverarbeitung.
Verfügbar für Projekte
AI & Computer-Vision Engineer
Ich bringe Maschinen das Sehen bei.
Von medizinischer Bildverarbeitung über neuronale Netze bis hin zu Embedded-Systemen, ich baue intelligente Systeme, die in der realen Welt funktionieren.
Aktuell tätig & beteiligt
EyeSpec FAW Group /Juniorstudium CAU Kiel /BWKI 2026 /SterilVision
21 Projekte
6 Fachbereiche
16 Technologien
2023 Aktiv seit
Eigene Forschung
Objekterkennung, die sich nicht aus der Ruhe bringen lässt
S2P-Net ist mein eigenes neuronales Netz. Es erkennt Objekte zuverlässig, auch wenn sie gedreht sind und nur wenige Trainingsbilder vorliegen. Dafür verbindet es spektrale und räumliche Merkmale in einer polaren Darstellung.
- Rotationsinvariant Erkennt Objekte unabhängig von ihrer Drehung.
- Spektral & räumlich Verbindet Frequenz- und Ortsmerkmale in polarer Form.
- Wenig Daten Funktioniert dort, wo kaum Trainingsbilder da sind.
Paper auf arXiv lesen
arXiv · 2026 · Erstautor
Vision Lab
Sieh, wie Maschinen sehen
Dieses Portrait läuft live durch echte Bildverarbeitung, direkt in deinem Browser. Bewege den Cursor über das Bild oder wähle einen Modus.
- Scan / Spotlight
- Sobel
- Threshold
Cursor bewegen zum Scannen
Herzensprojekt
Skill-Lens: Ich schaff das!
Eine Assistenz-App für Menschen mit Lernschwierigkeiten. Sie führt in Leichter Sprache durch Alltagsaufgaben, die Kamera bestätigt jeden Schritt im echten Moment. Ganz ohne Cloud, ohne Gewinn.
- Leichte Sprache & große Knöpfe
- Läuft offline, Fotos bleiben auf dem Gerät
- Kein Gewinn, ein Herzensprojekt
Über mich
Mathematik, Modelle und Maschinen.
Ich bin Albert Heruth, ich verbinde angewandte Mathematik mit praktischem Engineering. Mein Schwerpunkt liegt auf Computer Vision und maschinellem Lernen, von der Idee bis zum lauffähigen System auf echter Hardware.
Neben meiner Arbeit an Automatisierung und Kamerainspektion entwickle ich eigene CV-Modelle, Embedded-Prototypen und Tools, am liebsten dort, wo Hardware auf intelligente Software trifft.
Zwei Themen treiben mich besonders an: eigene Forschung wie mein Netz S2P-Net, und Technik, die Menschen im Alltag hilft, etwa meine Assistenz-App Skill-Lens.
Ich suche nicht nur den Fehler, ich suche die Lösung. Ein gut verstandenes, sauber dokumentiertes System ist mir lieber als ein schneller Hack.
Computer Vision PyTorch OpenCV Python Machine Learning Deep Learning Angewandte Mathematik C / C++ ESP32 / Arduino Raspberry Pi Flask / FastAPI Streamlit Linux Docker Kotlin / Android Git
Fähigkeiten
Was ich mache
Drei Bereiche, in denen ich zu Hause bin, von der ersten Idee bis zum lauffähigen System.
02
Embedded & IoT
ESP32, Raspberry Pi, Sensorik und Echtzeit-Signalverarbeitung, wo Software auf Hardware trifft.
03
Systeme & Infrastruktur
Linux, Docker, Netzwerke und saubere, wartbare Backends & Werkzeuge.
Ausgewählte Projekte
Woran ich arbeite
Ein Auszug meiner Arbeit. Alle Projekte im Archiv.
P
PixLang
Eine minimale, lesbare domänenspezifische Sprache (DSL) zum Beschreiben von Computer-Vision-Pipelines, mit Variablen, Schleifen, Plugins, Linter und browserbasiertem visuellem Editor.
Code →
SterilVision
Eine Computer-Vision-Plattform zur Unterstützung der Instrumentenkontrolle im medizinisch-chirurgischen Umfeld.
Ansehen →
CNN-Visualizer
Ein interaktives Werkzeug zum Debuggen und Visualisieren von CNNs mit Grad-CAM, Feature-Maps und Fehleranalyse.
Code →
Lass uns etwas bauen.
Interesse an einer Zusammenarbeit oder Fragen zu meinen Projekten? Ich freue mich über eine Nachricht.
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