Строим системы компьютерного зрения под конкретную задачу: детекция и трекинг объектов, видеоаналитика, OCR, контроль качества по изображению. От прототипа до отказоустойчивого продакшна — на edge-узле или в облаке.
Работает на реальных камерах, а не на демо
Разница между демкой и системой — поведение в реальных условиях: низкий свет, перекрытия, пыль, дальние зоны, дисбаланс редких классов. Ложные срабатывания давим инженерно, а не поднятием порога, и калибруем под цену ошибки задачи.
Edge или облако — по расчёту
Где важны приватность и реальное время — инференс на месте, без облака. Где нужен масштаб и батч по архиву — распределённый конвейер. Решаем по latency, стоимости и требованиям к данным, а не по моде.