C3PIO Core
Движок инференса: очередь задач, батчинг, автомасштабирование и единый API для всех моделей.
engineИИ · Computer Vision · Data Science
Проектируем, обучаем и выводим в продакшен модели компьютерного зрения и машинного обучения — от пилота на одной камере до кластера инференса на тысячи потоков.
Учим машины видеть
Пилот за 4–6 недель на вашей инфраструктуре и ваших данных
Метрики качества, зафиксированные в договоре, а не в презентации
Исходный код, веса моделей и документация остаются у вас
Пять практик, которые закрывают путь от постановки задачи и разметки данных до эксплуатации моделей под нагрузкой.
Детекция, трекинг и классификация событий в реальном времени на существующих камерах.
Подробнее 02Ассистенты, извлечение данных из документов и мультимодальные модели под задачи бизнеса.
Подробнее 03Прогноз спроса, отказов оборудования и аномалий по историческим и телеметрическим данным.
Подробнее 04Реестр моделей, воспроизводимые обучения и инференс, который держит нагрузку.
Подробнее 05Датасеты промышленного качества с контролем согласованности разметчиков.
ПодробнееПять модулей, из которых собирается внедрение. Берутся целиком или по отдельности — каждый работает на вашей инфраструктуре.
Движок инференса: очередь задач, батчинг, автомасштабирование и единый API для всех моделей.
engineОбработка изображения и видео: декодирование потоков, препроцессинг, аугментации, калибровка камер.
visionДанные и аналитика: витрины событий, метрики качества моделей, дашборды для операционных служб.
dataМониторинг в реальном времени: дрейф данных, деградация точности, алерты и дежурные сценарии.
monitoringПайплайны: от разметки и обучения до выката новой версии модели без остановки сервиса.
pipelinesC3PIO расшифровывается дважды: три опоры технологии и три действия, которые система выполняет с потоком данных.
Извлекаем смысл из кадра: детекция, сегментация, трекинг, распознавание текста и объектов.
Держим инференс там, где он нужен: в облаке, на сервере заказчика или на границе сети рядом с камерой.
Связываем распознанное с бизнес-логикой: правила, события, отчёты, интеграция с учётными системами.
Восприятие: камеры, датчики, документы и логи — всё, что можно превратить в сигнал.
Интеллект: модели, которые принимают решение за десятки миллисекунд и объясняют его.
Оптимизация: меньше простоев, брака и ручных проверок — измеримо, в цифрах заказчика.
Демонстрационные кейсы, показывающие типовые сценарии внедрения.
Автоматическая фиксация нарушений по каскам, жилетам и защитным очкам на 240 камерах цеха.
Каскад детектор автомобиля плюс распознавание номерного знака на въездных группах склада.
Классификация поверхностных дефектов проката по снимкам с линии контроля.
Модель на телеметрии приводов, предсказывающая внеплановую остановку заранее.
Разбираем прикладные детали: обучение, метрики, инференс и подготовку данных.
Разбираем бюджет задержки в пайплайне видеоаналитики и показываем, почему ускорение модели редко даёт ожидаемый прирост.
8 мин чтенияЧто меняется, когда вместо генеративных описаний нужна строгая проверка условий на изображении.
12 мин чтенияПочему средняя точность по датасету плохо предсказывает удовлетворённость от системы в эксплуатации.
7 мин чтенияСледующий шаг
Расскажите о ней в свободной форме. Ответим, решается ли она имеющимися у вас данными, и предложим формат пилота.