Zinn Hub
0
Twój Koszyk
0

At a Glance

Kluczowe szczegóły dotyczące tej usługi, które pomogą Ci podjąć decyzję. Wygenerowane przez Zinn Hub, a nie przez sprzedawcę.

Wykorzystane ramy

TensorFlow, PyTorch, OpenCV
Zbudowany w Pythonie przy użyciu TensorFlow, Keras, OpenCV i Scikit-learn – standardowych narzędzi branżowych dla produkcyjnych systemów wizji komputerowej.

Podejście do wykrywania

Potoki YOLO + CNN
Wykorzystuje architektury oparte na YOLO do detekcji w czasie rzeczywistym oraz konwolucyjne sieci neuronowe do zadań klasyfikacji i segmentacji.

Dostawa obejmuje

Pełny kod źródłowy
Wszystkie poziomy obejmują kompletny, modyfikowalny kod źródłowy. Standard i Premium dodają dokumentację; Premium dodaje REST API i wdrożenie w chmurze.

Najlepsze dla

Startupy, deweloperzy i firmy
Idealne dla założycieli tworzących dowody koncepcji AI, programistów potrzebujących zintegrowanego modelu oraz firm automatyzujących inspekcję wizualną lub kontrolę dostępu.

Co otrzymasz

Formaty:
Pliki źródłowe
Niestandardowy kod
Raport pisemny
Cloud Link
Metoda dostawy:
Menedżer zamówień
Uwagi: Kod źródłowy i wszystkie pliki projektu zostaną dostarczone za pośrednictwem menedżera zamówień. Pisemna dokumentacja modelu jest dołączona do pakietów Standard i Premium. W przypadku pakietu Premium, szczegóły dostępu do wdrożenia w chmurze zostaną bezpiecznie udostępnione za pośrednictwem czatu zamówienia. Demonstracja na żywo może być zorganizowana na życzenie.

Pełny opis

Jeśli Twój projekt wymaga niezawodnego i dokładnego systemu wizji komputerowej, jesteś we właściwym miejscu. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz wykrywać obiekty w czasie rzeczywistym, rozpoznawać twarze z kanału wideo, segmentować obrazy do analizy, czy klasyfikować dane wizualne na dużą skalę — ta usługa dostarcza w pełni działający system AI zbudowany zgodnie z Twoimi specyficznymi wymaganiami, a nie ogólny szablon.

Zespół inżynierów AI Zinn Digital z Londynu zrealizował projekty obejmujące rozpoznawanie twarzy do kontroli dostępu do pojazdów, wykrywanie znaków drogowych i świateł drogowych w czasie rzeczywistym, systemy rozpoznawania emocji, monitorowanie stanu kierowcy poprzez analizę mimiki twarzy oraz wykrywanie twarzy za pomocą infrastruktury nadzoru. Każdy projekt jest traktowany z taką samą rygorystycznością: zrozumienie wymagań, zbudowanie odpowiedniego modelu, walidacja jego działania i przekazanie czystego, udokumentowanego kodu.

**Co jest zawarte we wszystkich poziomach:**
Badanie najlepszej architektury modelu open-source dla Twojego przypadku użycia, wstępne przetwarzanie danych, tworzenie modelu przy użyciu frameworków opartych na Pythonie (TensorFlow, Keras, OpenCV, potoki kompatybilne z PyTorch, Scikit-learn, Pandas, Matplotlib) oraz dostarczenie pełnego kodu źródłowego. Zespół pracuje w środowiskach Jupyter Notebook, Google Colab, Spyder IDE i Anaconda.

**Możliwości usługi obejmują:**
— wykrywanie obiektów oparte na YOLO (standardowe i niestandardowe klasy obiektów)
— systemy wykrywania i rozpoznawania twarzy
— segmentacja obrazu
— modele regresji i klasyfikacji
— konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)
— rozpoznawanie emocji i mimiki twarzy
— potoki wykrywania w czasie rzeczywistym
— projektowanie REST API i serwowanie modeli
— wdrożenie w chmurze i wdrożenie pakietów

**Dla kogo to jest?**
Dla założycieli startupów potrzebujących dowodu koncepcji AI, programistów, którzy chcą działającego modelu, który mogą zintegrować z własną aplikacją, firm badających wizję komputerową w celu zapewnienia bezpieczeństwa lub automatyzacji, oraz badaczy, którzy potrzebują zweryfikowanego modelu z dokumentacją.

**Jak to działa:**
Po złożeniu zamówienia udostępnij brief projektu na czacie zamówienia. Zespół przegląda Twoje wymagania, wybiera najbardziej odpowiednią architekturę, buduje i (w zależności od poziomu) waliduje, dostraja, dokumentuje i wdraża Twój system. Demonstracje są dostępne na życzenie.

Skontaktuj się z nami za pośrednictwem czatu zamówienia przed złożeniem zamówienia, jeśli masz złożone lub nietypowe wymagania — zespół chętnie najpierw potwierdzi zakres i wykonalność.

Gwarancja Jakości Zinner

✓
Zweryfikowany Profesjonalista
Każdy Zinner jest sprawdzany i zatwierdzany przed dołączeniem do platformy.
✓
Gwarantowana Jakość Pracy
Wszystkie usługi są objęte naszym zobowiązaniem do zapewnienia jakości.
✓
Bezpieczna płatność
Twoja płatność jest chroniona do momentu zatwierdzenia dostarczonej pracy.

Porównaj Pakiety

FunkcjaStarterStandardPremium
Czas dostawy1 dni3 dni5 dni
Poprawki012
Badanie optymalnego modelu open-source dla Twojego przypadku użycia✓✕✕
Potok wstępnego przetwarzania danych✓✕✕
Tworzenie modelu (detekcja obiektów, rozpoznawanie twarzy, segmentacja lub klasyfikacja)✓✕✕
Pełny kod źródłowy w zestawie✓✕✕
Obsługuje zadania YOLO, CNN, wykrywanie twarzy i segmentację✓✕✕
Dostarczone za pośrednictwem menedżera zamówień✓✕✕
Wszystko w pakiecie Starter✕✓✕
Dostrajanie modelu w celu poprawy dokładności danych✕✓✕
Walidacja modelu i testowanie z wynikami✕✓✕
Pisana dokumentacja modelu✕✓✕
1 poprawka wliczona w cenę✕✓✕
Nadaje się do przekazania zespołowi deweloperskiemu✕✓✕
Wszystko w standardzie✕✕✓
Projektowanie i integracja REST API do serwowania modeli✕✕✓
Wdrożenie w chmurze i wdrożenie pakietu✕✕✓
Konfiguracja monitorowania wydajności✕✕✓
2 rewizji w zestawie✕✕✓
Kompleksowy system gotowy do użytku produkcyjnego✕✕✓

Portfolio

Przykłady prac sprzedawcy związanych z tym Zinnem.

Zbuduj niestandardowy system AI Vision z wykrywaniem obiektów lub rozpoznawaniem twarzy

Zbuduj niestandardowy system AI Vision z wykrywaniem obiektów lub rozpoznawaniem twarzy

Dodatkowe informacje

Dlaczego mnie wybrać

Zespół inżynierów AI z Londynu:Zinn Digital to londyński zespół inżynierów AI i uczenia maszynowego z praktycznym doświadczeniem w realizacji projektów z zakresu wizji komputerowej w nadzorze, motoryzacji, systemach ruchu i analizie emocji.
Sprawdzone portfolio projektów:Systemy nadzoru wideo z rozpoznawaniem twarzy Systemy uruchamiania samochodów z rozpoznawaniem twarzy Wykrywanie i rozpoznawanie znaków drogowych w czasie rzeczywistym Wykrywanie i rozpoznawanie świateł drogowych w czasie rzeczywistym Systemy rozpoznawania emocji Analiza stanu kierowcy w czasie rzeczywistym za pomocą mimiki Wykrywanie twarzy w miejscach publicznych za pomocą kamer nadzoru
Kompleksowe możliwości:Od wstępnych badań i wstępnego przetwarzania danych, poprzez dostrajanie modelu, integrację REST API i wdrożenie w chmurze — zespół obejmuje cały cykl rozwoju, dzięki czemu otrzymujesz system gotowy do produkcji, a nie tylko notatnik.

Narzędzia, których używam

Języki i Frameworki:Python TensorFlow Keras OpenCV Scikit-learn Pandas Matplotlib
Środowiska i platformy:Jupyter Notebook Google Colab Spyder IDE Anaconda Cloud platformy wdrożeniowe

Idealny dla

Idealni klienci:Startupy tworzące dowód koncepcji AI Deweloperzy integrujący model wizyjny z aplikacją Firmy automatyzujące inspekcję wizualną lub kontrolę dostępu Badacze potrzebujący zweryfikowanego, udokumentowanego modelu Zespoły inżynierskie wymagające wdrożalnego interfejsu API REST dla usługi wizyjnej

Często zadawane pytania

Tak. Zespół ma doświadczenie w budowaniu niestandardowych detektorów obiektów dla nowych klas. Będziesz musiał dostarczyć oznaczone dane treningowe lub omówić zbieranie danych w ramach swojego briefu. Skontaktuj się z nami przed złożeniem zamówienia, aby potwierdzić wykonalność.

Jasny opis tego, co system ma wykrywać, rozpoznawać lub klasyfikować; wszelkie istniejące zbiory danych lub obrazy, które posiadasz; środowisko, w którym będzie działać (maszyna lokalna, serwer, chmura); oraz wszelkie wymagania dotyczące wydajności. Im więcej kontekstu udostępnisz, tym lepszy będzie wynik.

Rewizja obejmuje dostosowania modelu lub kodu na podstawie informacji zwrotnych dotyczących dostarczonego wyniku — na przykład poprawę dokładności, dostosowanie przetwarzania wstępnego lub modyfikację formatu odpowiedzi API. Rewizje nie obejmują całkowicie nowych wymagań dodanych po dostarczeniu.

Tak. Wszystkie pakiety zawierają pełny kod źródłowy. Możesz go rozszerzać, modyfikować lub integrować ze swoimi projektami po dostarczeniu.

Zespół tworzy w Pythonie, używając TensorFlow, Keras, OpenCV, Scikit-learn, Pandas i Matplotlib, pracując w środowiskach Jupyter Notebook, Google Colab, Spyder IDE i Anaconda. Architektury oparte na YOLO są używane do zadań wykrywania w czasie rzeczywistym.

Tak. Projektowanie API REST i udostępnianie modeli jest wliczone w pakiet Premium. Może to być również omówione jako niestandardowy element zakresu — prosimy o kontakt z zespołem przed złożeniem zamówienia, jeśli potrzebujesz tego jako samodzielnego wymagania.

Demonstracje odpowiednich wcześniejszych prac są dostępne na życzenie. Prosimy o kontakt za pośrednictwem czatu zamówienia, aby to uzgodnić przed złożeniem zamówienia.

Opinie klientów

Sprawdź, co nasi klienci mówią o tym Zinn

5.0
5 recenzje
5 ⭐
5
4 ⭐
0
3 ⭐
0
2 ⭐
0
1 ⭐
0

Bardzo sprawny w komunikacji i szybko odpowiada, bardzo szanowny i wykonał pracę bardzo dobrze.

Neil wykonał doskonałą pracę. Szybko rozumie złożone wymagania, komunikuje się jasno i dostarcza dokładnie to, co zostało uzgodnione — często lepiej. Jakość jego pracy, szczególnie w zakresie AI, integracji kamer i rozwoju edge/cloud, jest wyjątkowa. Niezawodny, profesjonalny i łatwy w pracy. Zdecydowanie będę z nim dalej współpracować. Gorąco polecam!

godny zaufania i wspaniały facet

Doskonała obsługa, gorąco polecam współpracę z nimi.

Polecam

Tylko zalogowani klienci, którzy zakupili ten produkt, mogą zostawić opinię.

Kategorie

Polityka Zinner

Dostarczanie rozpoznawania twarzy

Tylko zalogowani klienci, którzy zakupili ten produkt, mogą zostawić opinię.

Opcje i zamówienie

Pobierz aplikację Zinn Hub

Powiadomienia · Szybszy dostęp · Pełny ekran

Naciśnij Udostępnij w przeglądarce

➜ Następnie naciśnij "Add to Home Screen"