Hoppa till innehåll
BigTree108

Tjänster för utveckling av datorseende

Utveckling av datorseende: objektdetektering och bildklassificering, visuell kvalitetskontroll, OCR och textigenkänning i bilder, videoanalys, analys av medicinska bilder och modeller som körs på kameror, telefoner och edge-enheter, med dedikerade datorseendeingenjörer till ert team eller ett projekt inom datorseende som levereras från början till slut.

System för datorseende som vi bygger

  • Objektdetektering och bildklassificering

    Produkter, delar, fordon, paket och defekter hittas, räknas och sorteras i foton av detektorer som Ultralytics YOLO26, RF-DETR och RT-DETR och av klassificerare baserade på vision transformers, finjusterade i PyTorch på era märkta bilder och poängsatta per klass på ett testset som överenskommits i förväg.

  • Visuell kvalitetskontroll

    Repor, bucklor, saknade komponenter och tryckfel fångas på produktionslinjen med industrikameror, med modeller för avvikelsedetektering från Anomalib där defekta prover är sällsynta, och en godkänd- eller kasseringssignal som skickas till linjens styrenhet inom dess cykeltid.

  • Textigenkänning i bilder

    Etiketter, serienummer, registreringsskyltar, mätaravläsningar, handskrift och identitetshandlingar läses med PaddleOCR eller docTR, eller med Azure Document Intelligence i Foundry Tools, Amazon Textract och Google Document AI, där varje fält kontrolleras mot en formatregel och osäkra avläsningar skickas till en person.

  • Analys av videoströmmar

    Kameraströmmar avkodas och analyseras med NVIDIA DeepStream, GStreamer och OpenCV: räkning av besökare och fordon, kölängder, kontroller av skyddsutrustning och zonlarm, objekt som följs mellan bildrutor med ByteTrack eller BoT-SORT, och händelser som skickas till era system i stället för timmar av filmmaterial som människor går igenom.

  • Molntjänster för bildanalys

    Azure Vision i Foundry Tools, Amazon Rekognition och Google Cloud Vision integreras där deras färdiga etiketter, textdetektering och innehållsmoderering når den träffsäkerhet ni behöver, inklusive flytten bort från Azure Image Analysis 4.0 innan det avvecklas i september 2028.

  • Segmentering och mätning

    Masker på pixelnivå som mäter storlek, area och form: fältgränser och grödors hälsa i satellitbilder, sår- och lesionsyta i kliniska foton, partikelstorlek på ett transportband, där SAM 3 kortar märkningstiden och en mindre segmenteringsmodell körs i produktion.

  • Modeller för medicinsk bildanalys

    Bilder från röntgen, CT, MRI, ultraljud, dermatologi och digital patologi läses från DICOM och PACS, modeller byggs med MONAI och PyTorch, resultat visas som överlägg för en kliniker att bekräfta, och de testbevis som en akt för programvara som medicinteknisk produkt (software as a medical device) kräver.

  • Bildmodeller på enheter

    Modeller kvantiseras och exporteras till TensorRT på NVIDIA Jetson, OpenVINO på Intel-hårdvara, Core ML på iPhone och iPad och LiteRT (byggt på TensorFlow Lite) på Android, dimensionerade för att hänga med i kamerans bildfrekvens utan att skicka bilder till molnet.

  • Visuell sökning och multimodala modeller

    Sökning efter liknande artiklar i produkt- och bildkataloger med CLIP- eller SigLIP-embeddings i ett vektorindex, och multimodala språkmodeller som Gemini, GPT och Qwen-VL för bildtexter, extraktion av attribut och kontroller där det finns för lite märkt data för att träna en detektor.

Anlita datorseendeingenjörer

  • Dedikerade datorseendeingenjörer

    Datorseendeingenjörer som går med i ert team på heltid, arbetar i era verktyg och er process och rapporterar till er teamledare. Ni intervjuar dem; vi står för det ukrainska avtalet, lönen, faktureringen och ledigheten.

  • Projekt inom Utveckling av datorseende

    En avgränsad insats inom utveckling av datorseende med omfång, fast plan och en namngiven ledare hos oss som äger resultatet och rapporterar framsteg i era kanaler.

  • Löpande utveckling av datorseende

    Utveckling av datorseende som löpande tjänst: samma personer varje månad, en backlog ni prioriterar och timmar ni kan se i vår portal och på fakturan.

Sidan om dedikerade team förklarar hur specialister går med i ert team, och sidan om outsourcing beskriver projektleverans, övertaganden och hur vi debiterar.

Vilka som arbetar med utveckling av datorseende åt er

  • Datorseendeingenjörer

    Detektering, segmentering, OCR och modellutvärdering

  • Maskininlärnings- och MLOps-ingenjörer

    Träningspipelines, driftsättning och övervakning

  • Python- och C++-utvecklare

    Videopipelines och inferens på enheten

  • .NET-, Java- och mobilutvecklare

    Applikationerna som agerar på modellens resultat

  • Dataannotatörer och QA-ingenjörer

    Märkt träningsdata och testset

Från testbilder till produktionslinjen

Ett bildanalysprojekt börjar med bilder från era riktiga kameror, er belysning och era vinklar, och ett testset som märks och överenskoms med er före all träning. En förtränad modell eller en molntjänst sätter baslinjen under de första veckorna, så att en egen modell måste slå ett uppmätt värde, och måttet är det som spelar roll på plats: missade defekter, felaktiga kasseringar eller avläsningar per timme.

I produktion versionshanteras modellen tillsammans med den data den tränades på, bilder som visar ansikten eller registreringsskyltar suddas ut eller förvaras i ert eget moln, och träffsäkerheten bevakas för drift när en kamera, en lins eller belysningen ändras. Svåra fall som samlas in i produktion går tillbaka in i träningssetet för nästa release.

Andra data- och AI-tjänster som vi erbjuder

Översikt: Data och AI

Frågor om utveckling av datorseende

Inom vilka branscher arbetar era datorseendeingenjörer?

Tillverkning, för visuell kontroll och monteringskontroller; e-handel och detaljhandel, för visuell sökning, produkttaggning samt hyll- och besöksanalys; hälso- och sjukvård, för analys av medicinska bilder; fintech och försäkring, för kontroll av identitetshandlingar och skadebedömning utifrån foton; jordbruk, för övervakning av grödor och fält med satellit- och fältkameror; logistik, för igenkänning av paket, pallar och etiketter; samt AI-produkter där bildanalysen är själva produkten.

Hur många märkta bilder behöver vi?

Färre än många team förväntar sig, eftersom modellen utgår från en förtränad: några hundra välmärkta bilder per klass visar ofta om metoden fungerar. Sällsynta defekter, fina skillnader och många olika kameraupplägg kräver fler, och avvikelsedetektering, syntetiska bilder och modellassisterad märkning fyller luckorna.

Kan vi leverera modellen i en produkt med sluten källkod?

Ja, efter att licenserna har kontrollerats. Ultralytics YOLO-modeller släpps under AGPL-3.0, så en produkt med sluten källkod behöver en Ultralytics Enterprise License, medan detektorer som RF-DETR och RT-DETR släpps under Apache 2.0. Licensen för varje modell och bibliotek listas innan träningen startar, så att valet görs med full kännedom.

Hur snabbt kan datorseendeingenjörer börja?

När rätt datorseendeingenjör finns tillgänglig styrs starten bara av er intervju samt NDA och IP-överlåtelse. Annars gör vi en sökning, som vanligtvis ger kandidatprofiler inom två till tre veckor, och ingen börjar förrän ni har sagt ja.

Hur anlitar vi datorseendeingenjörer via BigTree108?

Berätta om arbetet, senioriteten och de timmar ni behöver. Vi föreslår en eller två personer med deras profiler, ni intervjuar dem på samma sätt som ni skulle intervjua en egen anställning, och ni skriver under ett avtal med BIG TREE 108 LLC och får en faktura i månaden.

Vem äger arbetet de producerar?

Det gör ni. Varje specialist har ett undertecknat avtal med BigTree108 som överlåter allt arbetsresultat till bolaget, och vårt avtal med er överlåter det vidare. Kod, designer och dokument levereras in i era egna repositories och verktyg, inte på ett ställe där bara vi kan ändra dem.

Har ni bilder eller video som ni vill få ut något av?

Berätta vad kameran ser, vad som ska upptäckas, läsas av eller mätas och var modellen ska köras. Ni får svar inom en arbetsdag: en plan för ett proof of concept, kandidatprofiler eller en granskning av er nuvarande modell.

Skicka e-post till hello@bigtree108.com Så svarar vi