Detekcja + śledzenie
Śledźcie każdy obiekt. Rozumiejcie każdy ruch.
Wynik / ustrukturyzowane dane
Klasa obiektu · ID śledzenia · Liczba · Kierunek
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
Od pikseli do użytecznych wyników
Identyfikacja
Położenie i klasy obiektów
Śledzenie
Stałe identyfikatory i trajektorie
Pomiar
Liczba obiektów i kierunek ruchu
Porównajcie oryginalny obraz z wynikiem analizy. Ilustracje pokazują docelowy efekt, a skuteczność weryfikujemy na waszych danych.
Detekcja + śledzenie
Wynik / ustrukturyzowane dane
Klasa obiektu · ID śledzenia · Liczba · Kierunek
Wykrywanie wad


Wynik / ustrukturyzowane dane
Położenie wady · Typ · Decyzja po weryfikacji
Segmentacja


Wynik / ustrukturyzowane dane
Maski pikselowe · Pokrycie · Skalibrowana powierzchnia
Wykrywanie anomalii


Wynik / ustrukturyzowane dane
Mapa cieplna anomalii · Ocena · Obszary do weryfikacji
Analiza koloru


Wynik / ustrukturyzowane dane
Porównanie ze wzorcem · Odchylenie koloru
OCR + weryfikacja etykiet


Wynik / ustrukturyzowane dane
Odczytany tekst · Kontrola formatu · Wynik weryfikacji










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.
Jeden partner techniczny na każdym etapie. Zaczynamy od konkretnego pytania, a następnie budujemy rozwiązanie zgodnie z uzgodnionymi kryteriami odbioru.
Omówmy wasz przypadek →Przekładamy wasz proces na mierzalne wymagania i ograniczenia operacyjne.
Sprawdzamy jakość danych, zapotrzebowanie na anotację i brakujące scenariusze. Ustalamy wykonalność.
Trenujemy model bazowy, oceniamy go na danych testowych i dokumentujemy przypadki błędów.
Przygotowujemy model i potok inferencji do działania na urządzeniach edge lub w chmurze.
Wykorzystujemy nowe przykłady, aby przeciwdziałać dryfowi, rozszerzać pokrycie i w razie potrzeby ponownie trenować model.
01 / Zacznijcie od pilotażu
Skoncentrowany projekt, który weryfikuje wasz przypadek użycia na reprezentatywnych danych.
02 / Przejdźcie do produkcji
Sprawdzony model i potok inferencji przygotowane pod wasze środowisko.
03 / Rozwijajcie dalej
System pozostaje użyteczny, gdy zmieniają się produkty, kamery lub warunki.
Zakres, rezultaty i kryteria odbioru ustalamy przed rozpoczęciem prac.
Zakres dostawy dopasowujemy do potrzeb integracyjnych, docelowego sprzętu i kryteriów oceny.
Precision, recall, przypadki błędów i benchmarki sprzętowe.
Optymalizacja pod środowisko, w którym model będzie działał.
Sposób przetwarzania danych, rezultaty i licencje określamy w umowie.
Projekt / pakiet dostawy
Ostateczna zawartość zależy od uzgodnionego zakresu.
Kontrola wad, montażu i jakości wizualnej.
Liczenie, śledzenie i identyfikacja paczek oraz zasobów.
Percepcja, orientacja przestrzenna i fuzja danych z czujników.
Inspekcje, analiza termowizyjna i wykrywanie zmian.
Liczenie, segmentacja i monitorowanie stanu.
Rozwiązania computer vision dopasowane do waszego oprogramowania i sprzętu.
Dlaczego Veyren Systems
Pomagamy zespołom zamieniać własne dane wizualne w systemy computer vision projektowane z myślą o rzeczywistym sprzęcie, mierzalnej skuteczności i praktycznej integracji.
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.
Opiszcie wasze dane, obecny proces i oczekiwany rezultat. Przeanalizujemy przypadek użycia i omówimy najlepszy kolejny krok.