Компьютерное зрение
Разрабатываем решения на базе компьютерного зрения:
- обратная связь о возможности реализации идеи в течение одного дня
- бесплатная консультация в выборе оптимального подхода к разработке
- создание первоначального прототипа с оплатой только за работающее решение
Компьютерное зрение
В своих проектах мы успешно распознавали различные объекты: от лиц и имён в документах до объектов на конвейерной ленте. Мы сталкивались с разными задачами и накопили большую экспертизу в области компьютерного зрения.
Наша специализация
Мы разрабатываем системы, анализирующие изображения и видео, в том числе в режиме реального времени, для обнаружения и определения временных и пространственных событий, классификации объектов. Такими могут быть системы для контроля безопасности на производстве.
Мы используем свой опыт в области машинного обучения (ML), глубокого обучения (DL), и дополненной реальности (AR) для реализации надежных решений под все виды платформ: web, desktop, мобильные.
Поможем извлечь структурированную информацию из неструктурированных документов, таких как сканы многостраничные документы с разной текстовой и табличной информацией на основе оптического распознавания символов (OCR).
Мы можем выгрузить важные для клиента данные почти из любых документов, как многостраничных, так и одностраничных: финансовых, юридических, коллекторских документов, чертежей и пр.
Мы используем только самые последние модели OCR. Например, Tesseract, PaddleOCR, Yandex vision, EasyOCR.
Наши OCR решения эффективно оцифровывают контент, собирают важную информацию и предоставляют её в удобном для заказчика виде.
Любые звуковые данные можно представить в визуальном формате и проанализировать с помощью методов компьютерного зрения. Мы создаем модели машинного обучения для классификации и описания аудио.
наш опыт
Хотите увидеть больше?
Мы можем принять участие в отдельных фазах вашего ai-проекта
Каждый великий проект начинается с идеи. Его необходимо протестировать и оценить, чтобы определить, является ли он осуществимым и достоен ли ваших инвестиций и временных затрат. Наша команда может помочь вам определить риски и помочь конкретизировать ваш AI-проект.
Наша команда проанализирует ваш датасет, чтобы оценить его качество.
Создадим набор данных под ваш проект.
Построим модели прогнозирования и оценим их точность, используя стандартные отраслевые методы тестирования.
Создадим первоначальный прототип, который будет работать как доказательство концепции.
Составим исчерпывающую документацию всех действий по тестированию вместе с идеями и советами о том, где развивать ваш проект дальше.
Часто задаваемые вопросы
Машинное обучение (ML) — это практический инструмент внутри ИИ. Систему не нужно жёстко программировать под каждое условие, она сама находит закономерности в данных и учится прогнозировать результат. Например, ML-модель может предсказать спрос на товар или классифицировать документы.
Глубокое обучение (Deep Learning, DL) — это подвид ML, который использует нейросети с множеством слоёв. Такие модели особенно хорошо работают с сложными данными (изображениями, аудио, текстами). Благодаря DL появились современные системы распознавания лиц, ChatGPT и интеллектуальные ассистенты.
Основная цель — автоматизировать задачи контроля качества, измерений и управления в промышленности.
Компьютерное зрение сегодня решает широкий спектр задач:
Есть собственные данные заказчика, открытые датасеты и коммерческие.
В зависимости от задачи применяются как классические алгоритмы обработки изображений, так и глубокие нейросети: сверточные модели (например, YOLO, EfficientDet, Mask R-CNN) для детекции и сегментации объектов, архитектуры для OCR и распознавания поз, а также комбинированные решения с использованием больших языковых моделей для анализа визуально-текстовой информации.