AI/ML
0h
وقت الاستجابة
0+
مشاريع مُنجزة
0+
سنوات في الإنتاج
ما هي
تستخدم أنظمة الرؤية الحاسوبية التعلم العميق لتفسير البيانات المرئية من خلال اكتشاف الأجسام والتعرف على الأنماط وتصنيف المشاهد وتتبع الحركة واستخراج القياسات — مما يُمكّن الفحص الآلي والمراقبة والتعرف بسرعة الآلة.
ما تحصل عليه
الفحص البصري اليدوي بطيء وعرضة للأخطاء ومكلف على نطاق واسع. تحل الرؤية الحاسوبية محل الفحص البشري أو تعززه في خطوط الإنتاج وأنظمة الأمن والتصوير الطبي وعمليات التجزئة والمراقبة الزراعية — بدقة متسقة وتوافر على مدار الساعة.
نعمل مع YOLO وEfficientDet وDetectron2 وبنى محولات الرؤية، مع اختيار عائلة النماذج التي توازن بين الدقة وزمن استجابة الاستدلال الذي تتطلبه بيئة النشر لديكم. النشر على الأطراف باستخدام NVIDIA Jetson أو الاستدلال على وحدات المعالجة الرسومية السحابية أو البنى الهجينة — نصمم وفقاً لقيودكم التشغيلية.
البيانات هي المتغير الحاسم في الرؤية الحاسوبية. نتولى إعداد أنابيب التوسيم وتعزيز البيانات الاصطناعية عند ندرة العينات الحقيقية واستراتيجيات التعلم النشط لتقليل تكلفة التوسيم مع تعظيم دقة النموذج بمرور الوقت.
القدرات الرئيسية
كل تعاقد مُحدد النطاق وفقاً لمتطلباتك — هذه هي القدرات الأساسية التي نقدمها.
التعرف البصري على الأحرف (OCR) للمستندات والنماذج
التعرف على الوجوه والتحقق البيومتري
تحليل الصور الطبية (الأشعة، علم الأمراض)
النشر على الأطراف باستخدام أجهزة NVIDIA Jetson وCoral
أنابيب إعادة تدريب النماذج مع التعلم النشط
منهجيتنا
نهج منظم يقوده المهندسون ينتقل من فهم أهدافك إلى نظام إنتاجي — بدون مفاجآت عند التسليم.
التعاقد النموذجي
٨–١٦ أسبوعاً
نرسم أهدافك وقيودك والبنية التحتية الحالية. يتم تحديد النطاق والاتفاق على معايير النجاح قبل بدء أي تطوير.
نصمم النهج التقني ونختار الأدوات المناسبة ونُنتج خطة تسليم قائمة على المراحل بدون غموض.
تطوير تكراري مع عروض منتظمة. مراجعات الكود وتغطية الاختبارات والتوثيق تتم بالتوازي — وليس في النهاية.
إطلاق الإنتاج مع إعداد المراقبة وتوثيق التسليم. نبقى قريبين خلال الأسابيع الأولى بعد الإطلاق.
مبني باستخدام
الأسئلة الشائعة
مع نقل التعلم من نماذج مدرّبة مسبقاً، غالباً ما تكفي 200–500 صورة موسومة لكل فئة للتصنيف. قد تتطلب مهام الاكتشاف ذات الفئات المخصصة المتعددة آلاف الصور. نقيّم مجموعة بياناتكم خلال الاستكشاف وننصح بشأن ما إذا كان التعزيز أو توليد البيانات الاصطناعية مطلوباً.
نعم. ننشر بانتظام نماذج الرؤية الحاسوبية على أجهزة NVIDIA Jetson وRaspberry Pi مع مسرّعات Coral والأجهزة المحمولة عبر CoreML أو TFLite. تعد المفاضلات بين زمن الاستجابة وحجم النموذج والدقة معايير اختيار نُحسّنها وفقاً لعتادكم المحدد.
اكتشاف الانحراف ومراقبة الإنتاج وأنابيب إعادة التدريب الآلية. نُجهّز النماذج المنشورة للإشارة إلى التنبؤات منخفضة الثقة للمراجعة البشرية ونبني قوائم توسيم تُعيد الأمثلة الجديدة إلى التدريب تلقائياً.
اعمل معنا
شارك ما تبنيه — وسنرد خلال يوم عمل واحد بأسئلة أو ملخص للعرض.
