SPECTRAanaliza una escena nocturna controlada con una persona y una furgoneta en un local comercial.

SPECTRAVisión de evidencia

Seguridad multiespectral / evidencia AI

SPECTRA

Una prueba de navegador funcional que traduce la imagen de la cámara en detección demostrable, límites de calidad mensurables y verificación humana.

Prueba de trabajo-prueba de visión

El caso en 30 segundos

SPECTRA

problema: Una prueba de navegador funcional que traduce la imagen de la cámara en detección demostrable, límites de calidad mensurables y verificación humana.
Solución: Desde la imagen de su propia cámara hasta la detección local, calidad de imagen medible, nivel de evidencia y registro de auditoría exportable.
Papel y enfoque: Visión nocturna, evidencia AI
Estado: Prueba de trabajo-prueba de visión
Resultado: Caso, sitio del producto, laboratorio en vivo

Laboratorio en vivo / pruébalo tú mismo

Pruebe lo que realmente demuestra la imagen de la cámara

Utilice su propia imagen o una de muestra, compare la detección con la calidad de la imagen y vea cuándo el sistema muestra evidencia o deliberadamente no saca una conclusión.

Abrir el laboratorio de visión Ver la historia

01 / EntradaLímite de calidad y imagen de la cámaraPuedes cambiarlo o elegirlo tú mismo.

02 / SistemaVisión local AI y verificaciónVisión por computadora · Inferencia ONNX · Puntuación de evidencia

03 / EvidenciaUn nivel mensurable de evidenciaEsto hace que la operación sea visible.

EntradaImagen de cámara propia

AnálisisDetección de objetos locales

evidenciaMarco de calidad + fuente

Límite de seguridadNo inventes una identidad

La cuestión del diseño

¿Cuándo la imagen se convierte en evidencia?

Una transmisión en vivo nítida no es automáticamente útil para tomar una decisión de seguridad. La tarea determina lo que cuenta: detectar a alguien requiere una imagen diferente a la de reconocer una ropa o confirmar una identidad.

detectar

¿Se puede demostrar que hay una persona o un vehículo presente?

demanda de imagen más baja

observar

¿Son visibles la dirección, la acción y el contexto?

más píxeles + tiempo

reconocer

¿Las características distintivas son observables de manera confiable?

detalle + buena iluminación

Identificar

¿Se puede confirmar una identidad con un método y una base adecuados?

validación separada

Capa especializada · ejecución de modelo real

Diez objetivos difíciles

Grounding DINO Tiny solo recibió mensajes de texto por escena. En este equipo de laboratorio controlado manualmente se ubicaron diez preguntas objetivo predeterminadas. La ruta especializada en estas imágenes lo demuestra, no una puntuación de precisión general.

Conjunto especializado fijo10/10

preguntas objetivo predeterminadas ubicadas en el conjunto de laboratorio controlado

Ver todas las escenas y bordes →

Grounding DINO localiza una fat bike en una zona peatonal — Vocabulario abiertoBicicleta gorda · 75,7%

Grounding DINO ubica un scooter de movilidad en una plaza — clase de especialistaScooter de movilidad · 77,5%

Grounding DINO distingue una motocicleta y una furgoneta en una escena — Dos tipos de vehículosMoto 93,8% · furgoneta 86,6%

Grounding DINO distingue entre un cochecito y un carrito de compras en un supermercado — Objetos de contextoCochecito 75,1% · carrito de compras 51,0%

Conexión a tierra DINO Tiny · umbral de cuadro 0,24 · umbral de texto 0,20 · ejecutado localmente · las imágenes permanecen internas. El resultado se ha comprobado manualmente y sigue siendo explícitamente a prueba de laboratorio.

Estado técnico · bastante definido

Del modelo real al camino de producción

No todas las partes están en la misma fase.SPECTRAmuestra explícitamente qué funciona actualmente en el navegador, qué se ha probado en un equipo de laboratorio fijo y qué tecnología solo constituye el siguiente paso de producción.

vivir ahoraYOLO26s · Web en tiempo de ejecución ONNX

Modelo básico en el navegador.

Detección de objetos local a 960 píxeles con respaldo WebGPU y WASM, además de medición de calidad y registro de auditoría exportable.

Probado en un equipo de laboratorio fijoConexión a tierra DINO Tiny

Vocabulario abierto como especialista.

Localización basada en texto de objetos contextuales y de movilidad más difíciles con umbrales explícitos y control humano.

Ruta de producciónRF-DETR · ByteTrack · BoT-SORT

Añade tus propias clases y tiempo.

Primero ajuste sus propias clases de vehículos etiquetados; luego siga la ruta y la duración de la estancia. La distancia y la velocidad requieren una calibración de la cámara por separado.

Imagen de muestra nocturna para el análisis del navegadorSPECTRA

persona91% revisado

Vive en el navegador

Prueba tu propio marco

Elija un JPG, PNG o WebP. El modelo se ejecuta localmente en el navegador, genera detecciones reales y evalúa simultáneamente la luz, el contraste, la nitidez y el tamaño del objetivo.

No subir a un servidor
La imagen original permanece visible
La detección no es identidad
La evidencia insuficiente sigue siendo un resultado válido

Abra el laboratorio en vivo →

Principios de diseño

Prueba antes del efecto

SPECTRAno hace que la incertidumbre sea más bella, pero sí útil. Cada conclusión permanece vinculada a los píxeles de origen, los valores de medición y un paso de seguimiento humano.

Bronvasto