Computer Vision للصور والفيديو
من خط الإنتاج إلى نقطة البيع، ومن المراقبة بالفيديو إلى التصوير الطبي: نقوم بتطوير نماذج Computer Vision للإنتاج، حتى على أجهزة Edge ذات القيود الصارمة في وقت الاستجابة والتكلفة واستهلاك الطاقة.
التعرف على الصور والفيديو لمراقبة الجودة، الأمن، التجزئة، والتحليل الصناعي.
حالات الاستخدام
- مراقبة الجودة الآلية في الإنتاج
- عد الأشخاص وخرائط الحرارة (Heatmap) في التجزئة
- أمن المحيط وكشف الحالات الشاذة
- OCR لوثائق الهوية و KYC
- التحليل الرياضي و AI التكتيكي
فوائد قابلة للقياس
- فحص بنسبة 100٪ (مقابل العينات اليدوية)
- تقليل العيوب المرفوضة بعد البيع
- رؤى حول سلوك العملاء داخل المتجر
- التشغيل حتى في حالة عدم الاتصال / Edge
تفاصيل تقنية
النماذج
- YOLOv8/v9 لـ detection real-time
- Segment Anything (SAM) للتقسيم (Segmentation)
- CLIP للبحث البصري والـ zero-shot
- نماذج مخصصة fine-tuned
خطوط معالجة الفيديو
- بث RTSP/WebRTC
- تتبع متعدد الأجسام (ByteTrack, DeepSORT)
- إعادة التحديد (Re-identification)
- كشف الحالات الشاذة (Anomaly detection) زمنياً
Edge و النشر
- NVIDIA Jetson, Coral, Raspberry Pi
- كمية (Quantization) INT8 لتحسين وقت الاستجابة واستهلاك الطاقة
- ONNX, TensorRT, OpenVINO
- تحديث النماذج عبر الهواء (OTA)
الخصوصية
- تعتيم تلقائي للوجوه / لوحات السيارات
- المعالجة على الجهاز (بدون cloud)
- الامتثال لـ GDPR و DPIA
- سجلات تدقيق الوصول
FAQ
كم عدد الصور المطلوبة لتدريب النموذج؟
باستخدام transfer learning، يكفي ما بين 500 إلى 2000 صورة مصنفة لكل فئة. كما نقدم خدمات وسم البيانات (Data labeling).
هل يعمل في الوقت الفعلي؟
نعم، مع النماذج الصحيحة (YOLO, MobileNet)، نصل إلى 30-60 إطاراً في الثانية (FPS) حتى على أجهزة Edge.
هل يمكنني استخدام كاميراتي الحالية؟
نعم، يمكن دمج أي بث RTSP/ONVIF/HTTP. نقترح الترقية فقط إذا كانت ضرورية.