Computer vision development

Разработка систем компьютерного зрения

Разрабатываем системы анализа изображений и видеопотоков для контроля качества, учёта объектов, измерений и помощи операторам.

Участвуем во всех этапах: от анализа задачи и проектирования до разработки, тестирования, запуска и поддержки.

Подход

Как подходим к задаче

Формулируем визуальную задачу и допустимые ошибки, проверяем данные и условия съёмки, создаём прототип модели, интегрируем обработку в оборудование или приложение и контролируем качество на реальном контуре.

Возможности

Что можем включить в проект

  • Аудит данных, камер, освещения и условий эксплуатации
  • Разметка, подготовка и версионирование датасета
  • Обучение или адаптация моделей компьютерного зрения
  • Оптимизация для сервера, edge-устройства или мобильной платформы
  • Интеграция, мониторинг качества и цикл улучшения модели

Типовые задачи

С чем можно обратиться

Состав работ и технический подход определяем после знакомства с задачей, материалами и ограничениями.

Обнаружение и классификация объектов

Визуальный контроль качества продукции

Распознавание состояний, маркировки и дефектов

Анализ видеопотоков и помощь оператору

Результат этапа

Что получает проект

01

Измеримые критерии качества и тестовый набор данных

02

Рабочий прототип распознавания в целевых условиях

03

План интеграции и поддержания качества после запуска

Полный цикл

Участвуем в проекте от первой задачи до развития продукта

Подключаем нужных специалистов на каждом этапе и сохраняем технический контекст между исследованием, дизайном, разработкой и эксплуатацией.

  1. 01

    Аналитика

    Разбираем цели, пользователей, процессы, данные и ограничения.

  2. 02

    Проектирование

    Формируем сценарии, прототип, архитектуру и план работ.

  3. 03

    Дизайн

    Создаём понятный интерфейс и визуальную систему продукта.

  4. 04

    Разработка

    Реализуем клиентскую, серверную и интеграционную части.

  5. 05

    Запуск

    Тестируем, исправляем, оптимизируем и готовим рабочую версию.

  6. 06

    Поддержка

    Сопровождаем, обновляем и развиваем продукт после запуска.

Смежные направления

Интеграция AI

Встраиваем AI-функции в сайты, приложения, CRM и внутренние процессы: от выбора сценария до интеграции, контроля качества и сопровождения.

Подробнее о направлении

Защитные системы

Разрабатываем программные компоненты систем контроля доступа, мониторинга, регистрации событий и реагирования для согласованной инфраструктуры.

Подробнее о направлении

Программирование

Создаём программные продукты под конкретные процессы: веб-системы, приложения, backend, автоматизацию, интеграции и специализированные рабочие инструменты.

Подробнее о направлении

Портфолио

Проекты направления

Все проекты
Презентационная визуализация проекта «AI-контроль качества производства» Концепт проекта

AI / R&D

AI-контроль качества производства

Система компьютерного зрения для обнаружения визуальных дефектов и передачи спорных случаев специалисту.

Тип
AI-система визуального контроля с human-in-the-loop
Участие
Концепция полного цикла
Платформа
Web, Edge
Визуальная концепция приложения Secure Camera Monitor Проект Byte.Team

Приложение

Secure Camera Monitor

Защищённое приложение для подключения собственных камер, просмотра трансляции и получения событийных уведомлений.

Тип
Защищённый клиент camera monitoring
Участие
Threat modeling, UX/UI, Mobile и backend
Платформа
Mobile, Camera/NVR backend
Презентационная визуализация проекта «IoT-платформа умного производства» Концепт проекта

Приложение

IoT-платформа умного производства

Система мониторинга оборудования, датчиков, потребления и технических событий в реальном времени.

Тип
Web- и мобильная IoT-платформа предприятия
Участие
Концепция полного цикла
Платформа
Web, Mobile

Вопросы и ответы

Частые вопросы о направлении

Можно ли использовать уже установленные камеры?

Возможно, если их разрешение, ракурс, частота кадров, освещение и доступ к потоку подходят для требуемой точности. Это проверяем на пилоте.

Можно ли заранее гарантировать точность распознавания?

Точность зависит от данных и условий. Сначала согласуем метрики и проводим прототипирование на репрезентативной выборке.

Следующий шаг

Нужен похожий продукт?

Расскажите о задаче — начнём с контекста, ограничений и ожидаемого результата.