Повний цикл комп'ютерного зору — від ідеї до робочого пристрою
Проєктуємо програмне забезпечення, навчаємо нейромережі, адаптуємо камери та обчислювальні модулі під конкретні умови замовника і впроваджуємо рішення на основі ШІ.
Не окремий алгоритм, а повна система під задачу
Від камери та підготовки даних до inference, логіки прийняття рішень, інтеграції з обладнанням і подальшого розвитку моделі.
Розробка нейромереж
Створення та донавчання персональних моделей для детекції, класифікації, сегментації, підрахунку і контролю об'єктів.
ПЗ під умови замовника
Серверна та локальна логіка, API, обробка відеопотоків, сценарії тривог, журнали подій і робочі інтерфейси.
Програмування камер
Керування IP/PTZ-камерами, пресетами, зонами, кадруванням, синхронізацією та автоматичним збором візуальних даних.
Адаптація пристроїв
Запуск натренованих моделей на GPU, edge-комп'ютерах та спеціалізованих модулях з урахуванням продуктивності й затримок.
Модулі передачі даних
Інтеграція мережевих інтерфейсів і каналів передачі для зв'язку камер, контролерів, серверів та зовнішніх систем.
Впровадження ШІ
Модернізація існуючих систем: додаємо машинний зір туди, де раніше працював лише оператор або проста автоматика.
Від реальної сцени до автоматичної дії
Архітектуру підбираємо під середовище, освітлення, камеру, швидкість процесу, точність і доступне обладнання.
Збір даних
Фото, відео, розмітка, сценарії та складні приклади.
Навчання
Підбір архітектури, тренування, валідація і метрики.
Розробка ПЗ
Inference, бізнес-логіка, API, інтерфейс та журналювання.
Адаптація
Камери, edge, GPU, контролери і канали зв'язку.
Впровадження
Тестування на об'єкті, оптимізація і розвиток системи.
Як комп'ютерний зір «бачить» сцену
Нижче — дві автономні демонстрації прямо у браузері. Вони показують принципи детекції, трекінгу та підрахунку без підключення до сервера.
Детекція і супровід об'єктів
Система знаходить об'єкти в кадрі, утримує їх ID та оцінює впевненість моделі.
Підрахунок і контроль товару
Приклад аналізу полиці: пошук фейсингів, підрахунок та автоматичне виділення відхилення.
Рішення підбирається під задачу, а не навпаки
«Мета — не просто розпізнати об'єкт, а перетворити результат моделі на корисну автоматичну дію.»
Тому ми одночасно працюємо з моделлю, програмним забезпеченням, камерою, обчисленнями та реальним процесом замовника.
Є задача для комп'ютерного зору?
Опишіть, що саме має бачити система, у яких умовах вона працює і яку дію потрібно виконувати після розпізнавання.