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Osservare le condizioni reali
Campioniamo video e immagini per capire angoli, luce, movimento, occlusioni, risoluzione e variazioni tra ambienti.
Per aziende che devono rilevare, seguire, leggere o misurare ciò che accade in immagini e video.
Sviluppo computer vision per immagini, video e flussi reali
Progettiamo il sistema completo: raccolta e annotazione dei dati, modello, tracking, logica applicativa, deployment e interfaccia per gli operatori.
Analizziamo i flussi videoIl sistema di visione oltre il modello
- Object detection, classificazione, segmentazione e tracking
- OCR e ricerca di eventi in filmati registrati
- Video analytics in tempo reale su stream esistenti
- Inferenza locale o edge quando latenza, banda o controllo dei dati lo richiedono
Componenti che possiamo consegnare
- Audit di camere, flussi, dataset e condizioni operative
- Protocollo di annotazione, benchmark e metriche per scenario
- Pipeline riproducibile di training, validazione e inferenza
- API, indice eventi, dashboard o integrazione sul dispositivo
Dalle immagini grezze a un flusso operativo
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Misurare modello e pipeline
Definiamo dataset e metriche, poi valutiamo accuratezza, falsi positivi, latenza e throughput sull’hardware previsto.
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Integrare il risultato
Colleghiamo inferenza, regole, storage e interfaccia, includendo revisione umana e tracciabilità dove servono.
Computer vision dentro prodotti completi
AiLights lavora su tracking e produzione video sportiva in tempo reale. Targage indicizza flussi di sorveglianza esistenti e rende ricercabili le targhe nel tempo.
Domande sullo sviluppo computer vision
Serve già un dataset?
Non necessariamente. Possiamo partire da campioni rappresentativi e definire raccolta, annotazione, split e criteri di validazione.
Lavorate con video in tempo reale?
Sì. Latenza e throughput vengono valutati sul flusso, sulla risoluzione e sull’hardware effettivamente disponibili.
Potete usare telecamere già installate?
Spesso sì, ma compatibilità, qualità del flusso e accesso tramite protocolli come RTSP o ONVIF vanno verificati sul caso concreto.
Come gestite falsi positivi ed errori?
Li misuriamo per scenario e progettiamo soglie, regole, revisione umana e logging in base al costo operativo dell’errore.
Hai filmati o stream rappresentativi?
Descrivi cosa deve essere rilevato, in quali condizioni e con quale frequenza. Un breve campione aiuta a capire subito dove si concentra il rischio tecnico.
Parliamo del sistema di visione