Computer Vision pour images et vidéos
De la ligne de production au point de vente, de la vidéosurveillance à l'imagerie médicale : nous déployons des modèles de computer vision en production, y compris sur des appareils edge avec des contraintes strictes de latence, de coût et de consommation.
Reconnaissance d'images et de vidéos pour le contrôle qualité, la sécurité, le retail et l'analyse industrielle.
Cas d'usage
- Contrôle qualité automatisé en production
- Comptage de personnes et heatmap retail
- Sécurité périmétrique et anomaly detection
- OCR de documents d'identité et KYC
- Analyse sportive et tactical AI
Avantages mesurables
- Inspection à 100% (vs échantillonnage manuel)
- Réduction des défauts rejetés après-vente
- Insights sur le comportement des clients en magasin
- Opérationnalité même en mode offline / edge
Détails techniques
Modèles
- YOLOv8/v9 pour detection real-time
- Segment Anything (SAM) pour la segmentation
- CLIP pour visual search et zero-shot
- Modèles custom fine-tuned
Pipeline vidéo
- Streaming RTSP/WebRTC
- Tracking multi-objet (ByteTrack, DeepSORT)
- Ré-identification
- Anomaly detection temporelle
Edge & déploiement
- NVIDIA Jetson, Coral, Raspberry Pi
- Quantification INT8 pour latence/W
- ONNX, TensorRT, OpenVINO
- Mise à jour OTA des modèles
Confidentialité
- Floutage automatique des visages / plaques
- Traitement on-device (sans cloud)
- Conformité GDPR et DPIA
- Audit log des accès
FAQ
Combien d'images sont nécessaires pour entraîner un modèle ?
Avec le transfer learning, 500 à 2000 images étiquetées par classe suffisent. Nous proposons également des services de data labeling.
Est-ce que cela fonctionne en temps réel ?
Oui, avec les modèles adaptés (YOLO, MobileNet), nous atteignons 30-60 FPS même sur du matériel edge.
Puis-je utiliser mes caméras existantes ?
Oui, tout flux RTSP/ONVIF/HTTP est intégrable. Nous ne suggérons des mises à niveau que si cela est nécessaire.