01 / Detekcja i śledzenie
Śledźcie każdy obiekt. Zrozumcie każdy ruch.
Oryginał Analiza AI
Klasa obiektu · ID ścieżki · Liczba · Kierunek
Wasze dane wizualne. Działająca inteligencja.
Computer vision na zamówienie. Gotowe do produkcji.
Zamieniamy firmowe obrazy, wideo i dane z czujników w systemy computer vision gotowe do integracji z rzeczywistymi produktami i operacjami.
01 / Detekcja i śledzeniePrzykłady ilustracyjne, niezatwierdzone przypadki klientów.
Oryginał Analiza AI
Klasa obiektu · ID ścieżki · Liczba · Kierunek
Zobaczcie, co mogą zrozumieć wasze kamery.
Zobaczcie oryginał i analizę, którą może dać. Ilustracje pokazują zamierzony wynik; skuteczność sprawdzamy na waszych danych.
02 / Wykrywanie wad
Znajdźcie wady, zanim opuszczą linię.
Oryginał Analiza AI
Położenie wady · Typ · Decyzja przeglądu
03 / Segmentacja obrazu
Wyjdźcie poza ramki. Zobaczcie dokładne granice.
Oryginał Analiza AI
Maski pikseli · Pokrycie · Skalibrowana powierzchnia
04 / Wykrywanie anomalii
Wyróżnijcie odchylenia od normalnego wyglądu.
Oryginał Analiza AI
Mapa anomalii · Wynik · Obszary do przeglądu
05 / Analiza koloru
Uczyńcie spójność wizualną mierzalną.
Oryginał Analiza AI
Porównanie ze wzorcem · Odchylenie koloru
06 / OCR i weryfikacja etykiet
Zamieńcie etykiety i kody w ustrukturyzowane dane.
Oryginał Analiza AI
Odczytany tekst · Kontrola formatu · Wynik zgodności
Więcej sposobów pracy z danymi wizualnymi.
Klasyfikacja · Liczenie · Estymacja pozy · Analiza termiczna · Wizja 3D · LiDAR i fuzja sensorów
Pomiary koloru i wielkości fizycznych wymagają odpowiedniej kalibracji.
Proces
Od surowych danych do realnych operacji.
Jeden partner techniczny dla całego procesu. Zaczynamy od konkretnego pytania, a potem budujemy według uzgodnionych kryteriów odbioru.
Omówcie zastosowanie →- 01
Określcie rezultat
Przekładamy proces na mierzalne wymagania i ograniczenia pracy.
- 02
Oceńcie dane
Sprawdzamy jakość, potrzeby anotacji i brakujące scenariusze. Ustalamy wykonalność.
- 03
Zbudujcie i sprawdźcie
Trenujemy model bazowy, oceniamy na odłożonych danych i opisujemy przypadki błędów.
- 04
Zoptymalizujcie i zintegrujcie
Przygotowujemy model i potok inferencji pod wasze środowisko edge albo chmurę.
- 05
Ulepszajcie z czasem
Nowe przykłady służą do korekty dryfu, szerszego pokrycia i ponownego treningu.
Współpraca
Zacznijcie od poziomu zaangażowania dopasowanego do projektu.
01 / Decyzja
Ocena wykonalności
Dla zespołów, które chcą wiedzieć, czy zastosowanie jest technicznie i ekonomicznie realne.
- Ocena jakości danych
- Analiza wykonalności
- Rekomendowana architektura
- Szacunek anotacji i zakres pilotażu
02 / Dowód
Pilotaż rozwoju modelu
Krótka współpraca, która buduje i sprawdza pierwszy działający model na reprezentatywnych danych.
- Przygotowany zbiór ewaluacyjny
- Model bazowy
- Metryki i analiza błędów
- Rekomendacja wdrożenia
03 / Wdrożenie
Produkcyjny system computer vision
Pełne opracowanie systemu przygotowanego do integracji i wdrożenia.
- Potok danych i anotacji
- Wytrenowany i sprawdzony model
- Oprogramowanie inferencji, API albo SDK
- Testy odbiorcze i wsparcie wdrożenia
04 / Utrzymanie
Ciągłe doskonalenie
Wsparcie, gdy zmieniają się produkty, kamery albo warunki pracy.
- Monitoring działania
- Rozszerzanie zbioru i ponowny trening
- Testy regresji
- Aktualizacje wdrożenia
Zakres, rezultaty i kryteria odbioru ustalamy przed rozpoczęciem prac.
Projekty pilotażowe zaczynają się od 2500 EUR, zależnie od danych, zakresu i wymagań technicznych.
Co otrzymujecie
Rezultat, z którego może skorzystać wasz zespół inżynierski.
W zależności od zakresu dostawa może obejmować:
Rozwój z myślą o wdrożeniu
Modele projektujemy pod rzeczywiste środowisko: chmurę, serwer, komputer przemysłowy albo urządzenie edge.
Przejrzysta ewaluacja
Dokumentujemy działanie, ograniczenia i przypadki błędów, a nie jedną liczbę dokładności.
Dane zostają wasze
Projekty opieramy na poufności, kontrolowanym dostępie i jasnej własności danych oraz rezultatów.
Co otrzymujecie
- 01Wagi wytrenowanego modelu
- 02Model ONNX albo TensorRT
- 03Potok inferencji
- 04Kontener Docker
- 05API albo SDK
- 06Specyfikację zbioru i anotacji
- 07Zbiór ewaluacyjny
- 08Raport działania i analizę błędów
- 09Benchmark sprzętu
- 10Instrukcję integracji
- 11Kod źródłowy określony w umowie
- 12Wsparcie wdrożenia i walidacji
Każdy projekt określa rezultaty i kryteria odbioru przed rozpoczęciem prac.
Branże
Różne branże. Ten sam nacisk na wdrożenie.
01
Produkcja i kontrola jakości
Wykrywanie wad, weryfikacja komponentów, kontrola montażu, koloru i monitorowanie produkcji.
02
Logistyka i magazyny
Liczenie, śledzenie, identyfikacja opakowań, wykrywanie uszkodzeń i analiza ruchu.
03
Robotyka i systemy autonomiczne
Detekcja, segmentacja, lokalizacja, mapowanie, percepcja przeszkód i fuzja czujników.
04
Infrastruktura i energetyka
Inspekcja zasobów, wykrywanie zmian, analiza termiczna i monitoring anomalii.
05
Rolnictwo i monitoring środowiska
Analiza upraw, liczenie obiektów, segmentacja terenu, monitoring stanu i zdjęcia lotnicze.
06
Produkty technologiczne
Dedykowane moduły computer vision do oprogramowania, sprzętu i urządzeń połączonych.
O nas
Inteligencja wizualna, zbudowana z celem.
Veyren Systems to firma inżynierska computer vision. Budujemy produkcyjne systemy wizyjne z firmowych obrazów, wideo i danych z czujników. Prowadzimy cały proces: od oceny danych i budowy modelu po walidację, optymalizację i wdrożenie.
Nie wiecie, czy branża albo zastosowanie pasuje? Wyślijcie krótki opis i reprezentatywne przykłady.
Zanim zaczniemy
Dobre pytania. Jasne odpowiedzi.
Czy potrzebujemy zaanotowanych danych?
Nie. Możemy ocenić istniejące anotacje albo zaproponować strategię anotacji dla danych nieoznaczonych. Wymagana ilość i rodzaj zależą od zadania.
Ile danych jest potrzebnych?
Nie ma uniwersalnego minimum. Zależy to od zmienności obrazu, liczby klas, warunków pracy i wymaganego poziomu działania. Do pierwszej oceny wykonalności zwykle wystarcza reprezentatywna próbka.
Czy pracujecie z danymi poufnymi?
Tak. Projekty poufne mogą zacząć się od NDA z ustalonym dostępem, przechowywaniem i usuwaniem danych.
Kto jest właścicielem modelu i rezultatów?
Własność i licencję określa umowa. Dane specyficzne dla klienta pozostają jego własnością.
Czy model może działać na naszym sprzęcie?
Tak. Modele można przygotować do chmury, serwerów lokalnych, komputerów przemysłowych, urządzeń NVIDIA Jetson i innych obsługiwanych środowisk.
Czy poprawicie istniejący model?
Tak. Możemy ocenić istniejący system, wskazać główne błędy i ustalić, czy poprawa powinna wynikać z danych, treningu, architektury czy konfiguracji wdrożenia.
Czy gwarantujecie konkretną dokładność?
Cele działania można określić, ale zależą od jakości danych i charakteru problemu. Realistyczne kryteria odbioru ustalamy po przeglądzie reprezentatywnych danych.
Ile trwa projekt?
Skupiona ocena wykonalności albo pilotaż może zająć kilka tygodni. Terminy produkcyjne zależą od gotowości danych, ilości anotacji, integracji i sprzętu docelowego.
Ile kosztuje pilotaż?
Pilotaże zwykle zaczynają się od 2500 EUR. Systemy produkcyjne wyceniamy indywidualnie według danych, złożoności, integracji i wymagań wdrożenia.
Kontakt
Co powinny zrozumieć wasze kamery?
Opiszcie dane, obecny proces i oczekiwany rezultat. Przejrzymy zastosowanie i wskażemy najbliższy sensowny krok.
Własny zespół machine learning nie jest wymagany.