Wasze dane wizualne. Działająca inteligencja.

Stworzone dla waszych danych. Gotowe do pracy w realnych warunkach.

Zamieniamy wasze obrazy i nagrania wideo w sprawdzone systemy computer vision — od przygotowania danych po integrację z waszym sprzętem.

Wasze dane. Uzgodniony zakres. Mierzalne rezultaty.

Detekcja + śledzenie

Oryginał: Detekcja + śledzenieAnaliza AI: Detekcja + śledzenie

Od pikseli do użytecznych wyników

Identyfikacja

Położenie i klasy obiektów

Śledzenie

Stałe identyfikatory i trajektorie

Pomiar

Liczba obiektów i kierunek ruchu

Zobaczcie, co mogą zrozumieć wasze kamery.

Porównajcie oryginalny obraz z wynikiem analizy. Ilustracje pokazują docelowy efekt, a skuteczność weryfikujemy na waszych danych.

Detekcja + śledzenie

Śledźcie każdy obiekt. Rozumiejcie każdy ruch.

Oryginał: Detekcja + śledzenieAnaliza AI: Detekcja + śledzenie

Wynik / ustrukturyzowane dane

Klasa obiektu · ID śledzenia · Liczba · Kierunek

Wykrywanie wad

Wykrywajcie wady, zanim produkt opuści linię.

Oryginał: Wykrywanie wadAnaliza AI: Wykrywanie wad

Wynik / ustrukturyzowane dane

Położenie wady · Typ · Decyzja po weryfikacji

Segmentacja

Więcej niż ramki. Dokładne kontury obiektów.

Oryginał: SegmentacjaAnaliza AI: Segmentacja

Wynik / ustrukturyzowane dane

Maski pikselowe · Pokrycie · Skalibrowana powierzchnia

Wykrywanie anomalii

Wychwytujcie każde odstępstwo od normy.

Oryginał: Wykrywanie anomaliiAnaliza AI: Wykrywanie anomalii

Wynik / ustrukturyzowane dane

Mapa cieplna anomalii · Ocena · Obszary do weryfikacji

Analiza koloru

Mierzcie spójność kolorystyczną obiektywnie.

Oryginał: Analiza koloruAnaliza AI: Analiza koloru

Wynik / ustrukturyzowane dane

Porównanie ze wzorcem · Odchylenie koloru

OCR + weryfikacja etykiet

Zamieniajcie etykiety i kody w ustrukturyzowane dane.

Oryginał: OCR + weryfikacja etykietAnaliza AI: OCR + weryfikacja etykiet

Wynik / ustrukturyzowane dane

Odczytany tekst · Kontrola formatu · Wynik weryfikacji

Oryginał: Detekcja + śledzenieAnaliza AI: Detekcja + śledzenie
Oryginał: Wykrywanie wadAnaliza AI: Wykrywanie wad
Oryginał: SegmentacjaAnaliza AI: Segmentacja
Oryginał: Wykrywanie anomaliiAnaliza AI: Wykrywanie anomalii
Oryginał: Analiza koloruAnaliza AI: Analiza koloru
Oryginał: OCR + weryfikacja etykietAnaliza AI: OCR + weryfikacja etykiet

Więcej sposobów pracy z danymi wizualnymi.

Klasyfikacja · Liczenie · Estymacja pozy · Analiza termowizyjna · Wizja 3D · LiDAR + fuzja danych z czujników

Pomiary koloru i wielkości fizycznych wymagają odpowiedniej kalibracji.

Od surowych danych do realnych procesów.

Jeden partner techniczny na każdym etapie. Zaczynamy od konkretnego pytania, a następnie budujemy rozwiązanie zgodnie z uzgodnionymi kryteriami odbioru.

Omówmy wasz przypadek →
  1. Określenie celu

    Przekładamy wasz proces na mierzalne wymagania i ograniczenia operacyjne.

  2. Ocena danych

    Sprawdzamy jakość danych, zapotrzebowanie na anotację i brakujące scenariusze. Ustalamy wykonalność.

  3. Budowa i walidacja

    Trenujemy model bazowy, oceniamy go na danych testowych i dokumentujemy przypadki błędów.

  4. Optymalizacja i integracja

    Przygotowujemy model i potok inferencji do działania na urządzeniach edge lub w chmurze.

  5. Doskonalenie w czasie

    Wykorzystujemy nowe przykłady, aby przeciwdziałać dryfowi, rozszerzać pokrycie i w razie potrzeby ponownie trenować model.

Zacznijcie od konkretu. Skalujcie na podstawie wyników.

01 / Zacznijcie od pilotażu

Pilotaż modelu

Skoncentrowany projekt, który weryfikuje wasz przypadek użycia na reprezentatywnych danych.

  • Ocena danych
  • Model bazowy + ewaluacja
  • Analiza błędów
  • Rekomendacje dotyczące wdrożenia
Omówmy pilotaż →

02 / Przejdźcie do produkcji

System produkcyjny

Sprawdzony model i potok inferencji przygotowane pod wasze środowisko.

  • Potok danych i anotacji
  • Budowa dedykowanego modelu
  • Optymalizacja pod edge lub chmurę
  • Integracja i testy odbiorcze
Ustalmy zakres projektu →

03 / Rozwijajcie dalej

Ciągłe doskonalenie

System pozostaje użyteczny, gdy zmieniają się produkty, kamery lub warunki.

  • Nowe dane i przypadki brzegowe
  • Ponowne trenowanie modelu
  • Testy regresyjne
  • Aktualizacje wdrożenia
Omówmy stałe wsparcie →

Zakres, rezultaty i kryteria odbioru ustalamy przed rozpoczęciem prac.

Model, z którego wasz zespół naprawdę skorzysta.

Zakres dostawy dopasowujemy do potrzeb integracyjnych, docelowego sprzętu i kryteriów oceny.

Przejrzysta ewaluacja

Precision, recall, przypadki błędów i benchmarki sprzętowe.

Rozwój z myślą o wdrożeniu

Optymalizacja pod środowisko, w którym model będzie działał.

Jasne granice projektu

Sposób przetwarzania danych, rezultaty i licencje określamy w umowie.

Projekt / pakiet dostawy

  • Sprawdzony model
  • Eksport do ONNX / TensorRT, jeśli dotyczy
  • Potok inferencji + API lub kontener
  • Raport z ewaluacji + analiza błędów
  • Benchmark na docelowym sprzęcie + instrukcja integracji

Ostateczna zawartość zależy od uzgodnionego zakresu.

Różne branże. Ten sam nacisk na rezultaty.

Produkcja

Kontrola wad, montażu i jakości wizualnej.

Logistyka

Liczenie, śledzenie i identyfikacja paczek oraz zasobów.

Robotyka

Percepcja, orientacja przestrzenna i fuzja danych z czujników.

Infrastruktura

Inspekcje, analiza termowizyjna i wykrywanie zmian.

Rolnictwo

Liczenie, segmentacja i monitorowanie stanu.

Produkty technologiczne

Rozwiązania computer vision dopasowane do waszego oprogramowania i sprzętu.

Dlaczego Veyren Systems

Inteligencja wizualna tworzona z konkretnym celem.

Pomagamy zespołom zamieniać własne dane wizualne w systemy computer vision projektowane z myślą o rzeczywistym sprzęcie, mierzalnej skuteczności i praktycznej integracji.

Dobre pytania. Jasne odpowiedzi.

Nie. Oceniamy dane, którymi dysponujecie, i dobieramy strategię anotacji odpowiednią do zadania.

To zależy od zmienności danych, warunków pracy i oczekiwanego rezultatu. Punktem wyjścia jest reprezentatywna próbka.

Wdrożenie planujemy pod waszą chmurę, serwer, komputer przemysłowy lub obsługiwane urządzenie edge.

Tak. Analizujemy przypadki błędów i oceniamy, czy poprawa powinna wynikać z danych, treningu czy wdrożenia.

Własność, licencje i sposób postępowania z danymi klienta określa umowa dotycząca projektu.

Realistyczne kryteria odbioru ustalamy po analizie danych. Ewaluacja obejmuje przypadki błędów, a nie tylko jeden wskaźnik dokładności.

Co powinny zrozumieć wasze kamery?

Opiszcie wasze dane, obecny proces i oczekiwany rezultat. Przeanalizujemy przypadek użycia i omówimy najlepszy kolejny krok.

  • Analizujemy wasze zgłoszenie
  • Omawiamy wykonalność
  • Ustalamy zakres przed rozpoczęciem prac

Opowiedzcie nam o projekcie.