Tableau de bord
Gérez vos alertes et vos suivis grâce à des interfaces structurées selon vos besoins
Intelligence artificielle
Notre système intelligent est capable de reconnaître tous les éléments de votre environnement : véhicules, bâtiments, infrastructures, ...
Apprentissage
Notre système est capable d’apprendre en continu avec un contrôle sur la qualité de la reconnaissance
Notre expertise
Analyse en temps réel
Nos algorithmes sont optimisés pour fournir une analyse de la situation en temps réel.
Apprentissage NON supervisé
Notre système effectue son apprentissage avec les données provenant directement du terrain. Plus besoin de fournir des millions d'exemples pour construire son modèle.
Contrôle de la qualité de l'apprentissage et Suivi détaillé des modèles appris
Nos algorithmes décrivent en détail tous les modèles appris. Donc plus de mauvaises surprises sur la qualité de la reconnaissance
Infrastructures à faible coût et respectueuse de l'environnement
Nous n'avons pas besoin de Cloud, ni de matériels spécifiques pour fonctionner. Notre système peut également utiliser l'énergie solaire pour réduire l'impact sur notre planète.
Faible consommation de la bande passante
Les images sont transformées pour consommer une très faible bande passante.
Indépendance par rapport au type de caméra et au format de l'image
Nos algorithmes s'adaptent aux changements d'éclairages, aux bruits des capteurs ainsi qu'aux différents spectres.
Reconstruction en 3D et SLAM
Nous sommes capables de reconstruire un modèle en 3D de l'environnement.
Intégration dans les systèmes embarqués
Nos algorithmes peuvent s'intégrer dans des systèmes à faible ressource comme les drones, les robots, les téléphones mobiles, etc...
Exploitation de l’espace CIE Lab pour la détection robuste de contours en vision par ordinateur
L’espace CIE Lab* (CIELAB) est un modèle de couleur développé en 1976 par la Commission Internationale de l’Éclairage pour refléter la perception humaine des couleurs. Conçu comme un espace colorimétrique uniformément perceptuel, il découple la luminance (L*) des composantes chromatiques (a* et b*), facilitant ainsi de nombreuses applications en vision par ordinateur. Cet article explore…
Google glass Explorer edition Panne batterie
⚠️ 1. Batterie HS ou morte 👉 Très fréquent sur les appareils anciens ou après une surchauffe. 🛠 2. Solution possible : remplacement de la batterie Tu peux : 🔧 Tu veux tenter la réparation ? Voici ce qu’il faut savoir : 🔎 Identifier ton modèle : Tu peux m’envoyer une photo de : 🔋…
Fine-tuning de modèles préentraînés pour la reconnaissance d’objets personnalisée
Quand l’IA s’adapte à votre métier À l’heure où l’intelligence artificielle transforme tous les secteurs, le fine-tuning de modèles de vision par ordinateur s’impose comme une solution stratégique pour répondre à des besoins métiers spécifiques. Que vous soyez dans l’industrie, la santé, l’agriculture ou la défense, vous n’avez pas besoin de réinventer la roue :…
RABELAIS
Science sans conscience n’est que ruine de l’âme.
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