- Mevcut kameralarla görüntü analitiği: RTSP akışından olaya giden zincir Görüntü işleme Sahadaki IP kameraları değiştirmeden gerçek zamanlı analitik nasıl kurulur: akış alma, GPU'da kare çözme, tespit ve takip, kural motoru ve olay çıkışı. Beş yılda sahada oturmuş beş halkalık bir zincir.
- Edge mi bulut mu? Görüntü işleme projelerinde işlemenin yerini seçmek Görüntü işleme Görüntüyü sahada mı işlemeli, buluta mı göndermeli? Bant genişliği hesabı, gecikme, KVKK ve üç yıllık maliyet üzerinden verdiğimiz karar ve bu kararın istisnaları.
- Kişi sayma doğruluğunu %96'ya çıkarmak: saha kalibrasyonu notları Görüntü işleme Laboratuvarda %99 çıkan model sahada %85'e düşer. Aradaki farkı kapatan şey model değil, kamera açısı, sayım çizgisinin yeri, gece verisi ve ölçüm yöntemi. Mağazalarda %96,2'ye giderken tuttuğumuz notlar.
- KVKK ve görüntü işleme: yüz tanıma yapmadan analitik kurmak Görüntü işleme Görüntü analitiği projelerinde hukuk ekibinin sorduğu beş soru ve bizim mühendislik tarafında verdiğimiz cevaplar: görüntü nereye gidiyor, ne saklanıyor, kim erişiyor, yüz tanıma var mı, ne kadar süre tutuluyor.
- Forklift–yaya yakınlaşma tespiti: depoda ölçülebilir güvenlik kuralları Görüntü işleme Depoda forklift ile yaya arasındaki mesafeyi kamerayla ölçmek: piksel değil metre, tek kare değil hız vektörü, alarm değil kademeli uyarı. Lojistik sahasında kurduğumuz kural setinin arkasındaki mühendislik.
- Üretim hattında OEE'yi kamera ile ölçmek Görüntü işleme OEE'nin üç bileşeninden ikisi PLC'den okunabilir, üçüncüsü ve duruşların nedeni çoğu zaman kamerada saklı. Makine duruşu, operatör varlığı ve çevrim süresini görüntüden çıkarırken öğrendiklerimiz.
- Tespit modellerini sahada ayakta tutmak: drift, yeniden eğitim ve veri seti disiplini Yapay zekâ Model eğitmek projenin en kısa kısmı. Zor olan, 40 lokasyonda çalışan bir modeli mevsim, ışık, forma ve yerleşim değişirken aylarca doğru tutmak. Beş yılda oturttuğumuz veri ve sürüm disiplini.