01
Контроль качества и объектов
Поиск дефектов, проверка комплектности, обнаружение и подсчёт объектов в изображениях или видеопотоке.
- Детекция и сегментация
- Контроль производственного процесса
- Сигналы для оператора
Computer Vision
Computer Vision для бизнеса и прикладных систем
Разрабатываем решения для распознавания объектов, контроля качества, извлечения данных из изображений и анализа видео — от проверки гипотезы до интеграции.
Работаем с компаниями из Беларуси и удалённо с проектными командами из Европы и СНГ.
- 01Изображения и видео
- 02Классификация и детекция
- 03API · edge · private cloud
Сценарии
Компьютерное зрение там, где ручной просмотр не масштабируется
Качество решения зависит не только от модели: важны условия съёмки, данные, разметка, допустимые ошибки и место человека в процессе.
02
Документы и визуальные данные
Извлечение полей, классификация изображений, подготовка каталогов и автоматизация повторяющейся визуальной обработки.
- Классификация
- Извлечение данных
- Пакетная обработка
03
Прикладные и исследовательские модели
Прототипы для сложных изображений с явным описанием ограничений, качества данных и допустимого применения.
- Проверка гипотезы
- Контрольная выборка
- Граница между прототипом и продуктом
Путь к запуску
От качества данных до работы модели в реальной среде
Сначала проверяем, можно ли надёжно увидеть нужный признак в доступных данных, и только затем выбираем модель и инфраструктуру.
- 01
Сценарий и ошибки
Фиксируем полезный результат и цену ложных решений.
- 02
Данные и разметка
Проверяем выборку, условия съёмки, классы и качество меток.
- 03
Базовая модель
Сравниваем подходы на отдельной контрольной выборке.
- 04
Интеграция и мониторинг
Встраиваем API или edge-модуль и отслеживаем качество после запуска.
Результат
Проверяемое решение, а не одна цифра точности
Показываем, на каких данных проверялась модель, где она ошибается и что требуется для промышленной эксплуатации.
- 01
Описание данных, классов и ограничений
- 02
Модель и воспроизводимый контур проверки
- 03
API, сервис или edge-модуль по задаче
- 04
Мониторинг качества и документация для команды
Открытая разработка
OsTrace — исследовательский прототип для анализа рентгеновских изображений
Код и инструкции опубликованы на GitHub. OsTrace не является медицинским программным обеспечением, не проходил клиническую валидацию и не предназначен для диагностики.
Вопросы о Computer Vision
Что проверить до разработки модели
Какие задачи решает Computer Vision?
Распознавание и классификация объектов, контроль качества, поиск дефектов, извлечение данных из изображений, анализ видеопотока и поддержка операторов в прикладных системах.
Сколько изображений нужно для старта?
Универсального числа нет. Объём зависит от разнообразия объектов, условий съёмки и требуемой точности. Сначала оцениваем выборку, разметку и возможность использовать готовую модель как основу.
Можно ли обрабатывать видео и изображения локально?
Да. В зависимости от задержки, приватности и оборудования модель можно запускать на сервере, в частном контуре, в облаке или на edge-устройстве рядом с источником данных.
Как оценивается качество модели?
Фиксируем бизнес-сценарий и подходящие метрики, отделяем контрольную выборку, проверяем ошибки разных типов и тестируем решение в условиях, близких к реальной эксплуатации.
Можно ли начать с исследовательского прототипа?
Да. Прототип позволяет проверить данные, ограничения и ценность сценария до промышленной интеграции. Его статус и ограничения явно отделяются от готового производственного решения.
Первый шаг
Покажите данные и процесс — оценим реалистичность сценария
На первой встрече разберём источник изображений или видео, условия съёмки, допустимые ошибки и способ проверить пользу решения.
Написать в Telegram