Ми робимо автономні системи, що працюють в реальному часі на недорогому (~100 доларів) модулі, для розпізнавання та відстеження об'єктів.
Останнє демо
Ось результати нашого модуля на останній демонстрації.
Контакти
Напишіть мені в особисті повідомлення на X: @roman_koshchei. Нам було б цікаво поспілкуватися з:
- потенційними інвесторами або партнерами
- різними інженерами
Продукт
Модуль із встановленим програмним забезпеченням та моделлю штучного інтелекту. Очікувано коштуватиме в діапазоні 100-150 доларів.
Модуль знайде об'єкти, і оператор зможе вибрати об'єкт, що його зацікавить. Або використовувати автономний режим, коли найкраще розпізнаний об'єкт буде відстежуватися як головний.
Інструменти
Ось деякі інструменти з відкритим кодом, які ми розробили для себе. Ви можете переглянути та використовувати їх:
-
YOLO Auto Annotation створює датасет YOLO з заданих зображень за допомогою моделі штучного інтелекту Moondream для пошуку обмежувальних рамок для ваших класів. Це скорочує час, необхідний для перегляду зображень та їх анотування самостійно.
-
YOLO Dataset Visualizer дозволяє прокручувати датасет і бачити обмежувальні рамки на зображеннях. Ви можете видалити зображення з набору даних, якщо обмежувальні рамки неправильні. Я використовую це після автоматичного анотування, щоб видалити випадкові помилки.