01
Распознавание объектов в потоке
Детекция и классификация элементов в видеопотоке с задержкой менее 50 мс на кадр — для мониторинга производства и городской инфраструктуры.
Платформа компьютерного зрения
Глубокий анализ метаданных и распознавание объектов в реальном времени
TheFindThings объединяет алгоритмы компьютерного зрения, автоматическую каталогизацию и интеллектуальный поиск для работы с большими массивами цифровой информации. Точность детекции — до 98%, задержка обработки — менее 50 мс на кадр.
Прикладные модули для анализа, поиска и каталогизации цифровых данных на основе алгоритмов компьютерного зрения и семантической индексации.
Посмотреть решения01
Детекция и классификация элементов в видеопотоке с задержкой менее 50 мс на кадр — для мониторинга производства и городской инфраструктуры.
02
Автоматическое извлечение и структурирование метаданных из изображений, документов и логов — поиск по смыслу, а не по ключевым словам.
03
Импорт, аннотация и аугментация данных для дообучения моделей детекции и сегментации — сокращение времени подготовки прототипа с недель до часов.
04
Построение семантических связей между элементами в больших массивах цифровой информации — поддержка кастомных онтологий и REST API.
Подпишитесь на рассылку TheFindThings и получайте технические заметки, кейсы внедрения и анонсы новых модулей. Никакого спама — только инженерный контент.
Что вы узнаете первыми:
Материалы, которые помогут глубже разобраться в технологиях компьютерного зрения и семантического поиска
Глубокий анализ видеопотоков в реальном времени. Свёрточные нейросети и трансформеры для детекции, классификации и трекинга объектов.
ПодробнееАвтоматическая каталогизация и семантический поиск в неструктурированных данных. Извлечение метаданных, построение связей, REST API.
ПодробнееИнструмент для разметки, аугментации и дообучения моделей распознавания. Полный цикл: импорт, аннотация, обучение, валидация.
ПодробнееКейс: автоматический контроль качества на производстве с помощью Semantic Vision Engine. Снижение брака на 23% за первый месяц.
Читать кейсСтатья о принципах семантического индексирования и отличиях от традиционного полнотекстового поиска.
Читать статью