Eyerus
Analizza, interpreta ed elabora
immagini con precisione e profondità.
Eyerus è una potente piattaforma di visione artificiale che sfrutta l’intelligenza artificiale. Questa soluzione all’avanguardia offre un’ampia gamma di funzionalità
Acquisizione e gestione di set di dati
- Raccolta semplificata dei dati da varie fonti come telecamere industriali, archivi e file system.
- Configurazione dei parametri di acquisizione e la visualizzazione del flusso di dati in tempo reale.
- Gestione efficiente dei dataset con creazione di sottoinsiemi e ricerca avanzata tramite filtri personalizzabili.
Annotazione dell'immagine
- Strumenti avanzati per l’annotazione degli oggetti, la segmentazione e il rilevamento delle anomalie.
- Possibilità di disegnare riquadri di delimitazione attorno agli oggetti, creare maschere precise e identificare immagini anomale.
- Smart Annotator per accelerare l’annotazione con il supporto dell’IA.
Training sul modello di deep learning
- Selezione dei dati di training e validazione.
- Monitoraggio delle prestazioni del modello in tempo reale durante il training.
- Gestione delle code di training e selezione del modello più accurato.
- Continuous model learning
Rilevamento in tempo reale
- Rilevamento di oggetti nell’elaborazione delle immagini in tempo reale.
- Utilizzo di modelli di intelligenza artificiale addestrati per identificare oggetti.
- Visualizzazione intuitiva dei risultati sull’interfaccia utente.
Automazione del flusso di lavoro
- Creazione di flussi di lavoro personalizzati per l’elaborazione automatizzata delle immagini.
- Utilizzo di blocchi preconfigurati per la pre-elaborazione, il riconoscimento degli oggetti, la verifica della qualità e altre operazioni.
- Personalizzazione e modifica dei flussi di lavoro per soddisfare esigenze applicative specifiche.
- Output personalizzati (webhook, notifica, email).
Interfaccia intuitiva
- Interfaccia intuitiva e interattiva per semplificare la creazione, la formazione e la gestione dei modelli di deep learning.
- Accessibilità studiata per semplificare il lavoro degli operatori.
Tecnologie utilizzate
Deep Neural Networks
per creare modelli di deep learning personalizzati.
Apprendimento automatico supervisionato
per la classificazione e il rilevamento degli oggetti.
Reti neurali convoluzionali
per l’analisi delle immagini.
Tecnologie di ottimizzazione
per migliorare i parametri dei modelli di deep learning durante l’addestramento.
Benefici
Riduzione dei costi operativi
Sostituzione dell'intervento umano ed eliminazione dell'errore umano.
Maggiore trasparenza e affidabilità dei processi.
Aumento dell'efficienza e dell'automazione dei processi.
Creazione di modelli precisi e affidabili.
Miglioramento della qualità dei prodotti e dei servizi.
Riduzione dei tempi di produzione.