Computer Vision për imazhe dhe video
Nga linja e prodhimit te pika e shitjes, nga video-mbikëqyrja te imazheria mjekësore: ne sjellim modelet e computer vision në produksion, edhe në pajisje edge me kufizime të rrepta të vonesës (latency), kostos dhe konsumit.
Njohja e imazheve dhe videove për kontrollin e cilësisë, sigurinë, retail dhe analizën industriale.
Rastet e përdorimit
- Kontrolli i cilësisë i automatizuar në prodhim
- Numërimi i njerëzve dhe heatmap në retail
- Siguria perimetrale dhe anomaly detection
- OCR për dokumente identiteti dhe KYC
- Analiza sportive dhe tactical AI
Përfitimet e matshme
- Inspektim 100% (krahasuar me kampionimin manual)
- Reduktimi i defekteve të refuzuara pas shitjes
- Insight mbi sjelljen e klientëve në dyqan
- Operativitet edhe offline / edge
Detaje teknike
Modelet
- YOLOv8/v9 për detection real-time
- Segment Anything (SAM) për segmentim
- CLIP për visual search dhe zero-shot
- Modele custom fine-tuned
Video pipeline
- Streaming RTSP/WebRTC
- Tracking multi-object (ByteTrack, DeepSORT)
- Re-identification
- Anomaly detection kohore
Edge & deployment
- NVIDIA Jetson, Coral, Raspberry Pi
- Kuantizimi INT8 për latencë/W
- ONNX, TensorRT, OpenVINO
- Përditësimi OTA i modeleve
Privatësia
- Blurring automatik i fytyrave / targave
- Procesim on-device (pa cloud)
- Pajtueshmëria me GDPR dhe DPIA
- Audit log i qasjeve
FAQ
Sa imazhe duhen për të trajnuar një model?
Me transfer learning mjaftojnë 500-2000 imazhe të etiketuara për çdo klasë. Ne ofrojmë edhe shërbime të data labeling.
A punon në kohë reale?
Po, me modelet e duhura (YOLO, MobileNet) arrijmë 30-60 FPS edhe në pajisje hardware edge.
A mund të përdor kamerat e mia ekzistuese?
Po, çdo fluks RTSP/ONVIF/HTTP është i integrueshëm. Ne sugjerojmë përmirësime vetëm nëse është e nevojshme.