01 / Детекція і трекінг
Стежте за кожним об’єктом. Зрозумійте кожен рух.
Оригінал Аналіз ШІ
Клас об’єкта · ID треку · Кількість · Напрямок
Ваші візуальні дані. Працюючий інтелект.
Комп’ютерний зір на замовлення. Готовий до продакшену.
Ми перетворюємо власні зображення, відео та дані сенсорів на системи комп’ютерного зору, готові до інтеграції в реальні продукти й операції.
01 / Детекція і трекінгІлюстративні демонстрації, не затверджені кейси клієнтів.
Оригінал Аналіз ШІ
Клас об’єкта · ID треку · Кількість · Напрямок
Подивіться, що можуть зрозуміти ваші камери.
Подивіться на оригінал і аналіз, який він може дати. Ілюстрації показують очікуваний результат; точність перевіряємо на ваших даних.
02 / Виявлення дефектів
Знаходьте дефекти, перш ніж вони залишать лінію.
Оригінал Аналіз ШІ
Положення дефекту · Тип · Рішення перевірки
03 / Сегментація зображення
Вийдіть за межі рамок. Побачте точні межі.
Оригінал Аналіз ШІ
Піксельні маски · Покриття · Калібрована площа
04 / Виявлення аномалій
Підсвічуйте відхилення від звичного вигляду.
Оригінал Аналіз ШІ
Теплова карта аномалії · Оцінка · Ділянки перевірки
05 / Аналіз кольору
Зробіть візуальну узгодженість вимірюваною.
Оригінал Аналіз ШІ
Порівняння з еталоном · Відхилення кольору
06 / OCR і перевірка етикеток
Перетворюйте етикетки й коди на структуровані дані.
Оригінал Аналіз ШІ
Зчитаний текст · Перевірка формату · Результат збігу
Інші способи роботи з візуальними даними.
Класифікація · Підрахунок · Оцінка пози · Тепловий аналіз · 3D-зір · LiDAR і злиття сенсорів
Вимірювання кольору й фізичних величин потребують належної калібрації.
Процес
Від сирих даних до реальних операцій.
Один технічний партнер на весь цикл. Починаємо з конкретного питання, далі будуємо за погодженими критеріями приймання.
Обговорити задачу →- 01
Визначте результат
Перекладаємо процес на вимірювані вимоги й умови роботи.
- 02
Оцініть дані
Перевіряємо якість, потреби в розмітці й пропущені сценарії. Визначаємо здійсненність.
- 03
Побудуйте і перевірте
Тренуємо базову модель, оцінюємо на відкладених даних і описуємо збої.
- 04
Оптимізуйте й інтегруйте
Готуємо модель і конвеєр інференсу для вашого edge або хмари.
- 05
Покращуйте з часом
Нові приклади закривають дрейф, розширюють покриття і дають привід для перетренування.
Формати роботи
Почніть з того рівня залучення, який пасує проєкту.
01 / Рішення
Оцінка здійсненності
Для команд, яким треба зрозуміти, чи сценарій технічно й економічно життєздатний.
- Оцінка якості даних
- Аналіз технічної здійсненності
- Рекомендована архітектура
- Оцінка анотації і обсяг пілота
02 / Доказ
Пілот розробки моделі
Сфокусована робота, яка створює і перевіряє першу робочу модель на репрезентативних даних.
- Підготовлений оцінний набір
- Базова модель
- Метрики і аналіз помилок
- Рекомендація щодо впровадження
03 / Впровадження
Продакшен-система комп’ютерного зору
Повна розробка системи, підготовленої до інтеграції і впровадження.
- Пайплайн даних і анотації
- Навчена і перевірена модель
- Інференс, API або SDK
- Приймальні випробування і підтримка впровадження
04 / Супровід
Постійне покращення
Супровід, коли змінюються вироби, камери або умови роботи.
- Моніторинг якості
- Розширення набору і повторне навчання
- Регресійні тести
- Оновлення впровадження
Обсяг, результати і критерії приймання погоджуємо до початку розробки.
Пілотні роботи починаються від 2500 EUR залежно від даних, обсягу і технічних вимог.
Що ви отримуєте
Результат, яким може користуватися ваша інженерна команда.
Залежно від обсягу постачання може містити:
Розробка з огляду на впровадження
Моделі проєктуємо під фактичне середовище: хмару, сервер, промисловий комп’ютер або edge-пристрій.
Прозоре оцінювання
Документуємо якість, обмеження і випадки відмов, а не одну цифру точності.
Ваші дані залишаються вашими
Проєкти будуємо на конфіденційності, контрольованому доступі і зрозумілому праві власності на дані та результати.
Що ви отримуєте
- 01Ваги навченої моделі
- 02Модель ONNX або TensorRT
- 03Пайплайн інференсу
- 04Контейнер Docker
- 05API або SDK
- 06Специфікацію набору й анотації
- 07Оцінний набір
- 08Звіт про якість і аналіз помилок
- 09Бенчмарк обладнання
- 10Інструкцію з інтеграції
- 11Вихідний код, визначений угодою
- 12Підтримку впровадження і валідації
Кожен проєкт фіксує результати і критерії приймання до початку розробки.
Галузі
Різні галузі. Той самий фокус на впровадженні.
01
Виробництво і контроль якості
Виявлення дефектів, перевірка компонентів, контроль складання, кольору і моніторинг виробництва.
02
Логістика і склади
Підрахунок, трекінг, ідентифікація паковань, виявлення пошкоджень і аналіз руху.
03
Робототехніка і автономні системи
Детекція, сегментація, локалізація, картографування, сприйняття перешкод і злиття сенсорів.
04
Інфраструктура і енергетика
Інспекція активів, виявлення змін, тепловий аналіз і моніторинг аномалій.
05
Агро і моніторинг середовища
Аналіз посівів, підрахунок об’єктів, сегментація території, моніторинг стану й аерофото.
06
Технологічні продукти
Власні модулі комп’ютерного зору для програмного забезпечення, обладнання і підключених виробів.
Про нас
Візуальний інтелект, створений з метою.
Veyren Systems — інженерна компанія комп’ютерного зору. Ми будуємо продакшен-системи візуального ШІ з власних зображень, відео та даних сенсорів. Ведемо весь цикл: від оцінки даних і розробки моделі до валідації, оптимізації та впровадження.
Не впевнені, що галузь або сценарій підходять? Надішліть короткий опис і репрезентативні приклади.
Перш ніж почати
Добрі питання. Зрозумілі відповіді.
Чи потрібні розмічені дані?
Ні. Ми можемо оцінити наявну розмітку або визначити стратегію анотації для нерозмічених даних. Обсяг і тип залежать від задачі.
Скільки даних потрібно?
Універсального мінімуму немає. Потреба залежить від візуальної варіативності, кількості класів, умов роботи і потрібної якості. Для першої оцінки здійсненності зазвичай достатньо репрезентативної вибірки.
Чи працюєте з конфіденційними даними?
Так. Конфіденційні проєкти можуть починатися з NDA, де погоджені доступ, зберігання і видалення.
Кому належать модель і результати?
Право власності і ліцензію визначає угода. Дані, специфічні для клієнта, залишаються його власністю.
Чи може модель працювати на нашому обладнанні?
Так. Моделі можна підготувати для хмари, локальних серверів, промислових комп’ютерів, пристроїв NVIDIA Jetson та інших підтримуваних середовищ.
Чи можете покращити наявну модель?
Так. Ми можемо оцінити наявну систему, знайти основні режими відмов і визначити, чи покращення має йти від даних, навчання, архітектури чи конфігурації впровадження.
Чи гарантуєте конкретну точність?
Цільові показники можна визначити, але вони залежать від якості даних і характеру задачі. Реалістичні критерії приймання встановлюємо після перегляду репрезентативних даних.
Скільки триває проєкт?
Сфокусована оцінка здійсненності або пілот можуть зайняти кілька тижнів. Терміни продакшену залежать від готовності даних, обсягу анотації, інтеграції і цільового обладнання.
Скільки коштує пілот?
Пілоти зазвичай починаються від 2500 EUR. Продакшен-системи оцінюємо окремо за даними, складністю, інтеграцією і вимогами впровадження.
Контакт
Що мають зрозуміти ваші камери?
Розкажіть про дані, поточний процес і бажаний результат. Ми переглянемо сценарій і визначимо найдоречніший наступний крок.
Власна команда машинного навчання не потрібна.