Stefan
SPECTRAは、事業所内の人とバンがいる管理された夜のシーンを分析します。
SPECTRA証拠のビジョン

マルチスペクトルセキュリティ・証拠AI

SPECTRA

カメラ画像を実証可能な検出、測定可能な品質限界、人間による検証に変換する、機能するブラウザープルーフ。

有効な証拠と視覚の証明

30秒でわかる事件

SPECTRA

問題
カメラ画像を実証可能な検出、測定可能な品質限界、人間による検証に変換する、機能するブラウザープルーフ。
解決策
自分のカメラ画像からローカル検出、測定可能な画質、証拠レベル、エクスポート可能な監査記録まで。
役割と焦点
暗視、証拠AI
ステータス
有効な証拠と視覚の証明
結果
ケース、製品サイト、ライブラボ

ライブラボ / 自分で試してみる

カメラ画像が実際に何を証明するかをテストする

独自の画像またはサンプル画像を使用して、検出と画像品質を比較し、システムが証拠を示す場合、または意図的に結論を導き出さない場合を確認します。

ビジョンラボを開く ストーリーを見る
01 / 入力カメラの画像と品質の制限これは自分で変更または選択できます
02 / システムローカルビジョンAIと検証コンピューター ビジョン · ONNX 推論 · 証拠スコアリング
03 / 証拠測定可能なレベルの証拠これにより操作が可視化されます
入力自分のカメラ画像
分析局所物体検出
証拠品質 + ソースのフレームワーク
安全境界線アイデンティティを作らないでください

デザインに関する質問

画像はいつ証拠になるのですか？

鮮明なライブ フィードは、安全性の判断に自動的に役立つわけではありません。このタスクは何が重要かを決定します。誰かを検出するには、衣服の認識や身元の確認とは異なるイメージが必要です。

01

検出

明らかに人または車両が存在しますか?

画像需要が最も低い
02

観察する

方向性、アクション、コンテキストは可視化されていますか?

より多くのピクセル + 時間
03

認識する

特徴的な特徴は確実に観察可能ですか?

ディテール + 優れた照明
04

特定する

適切な方法と根拠で本人確認ができるか？

個別の検証

スペシャリストレイヤー・リアルモデルラン

10の難しい目標

Grounding DINO Tiny はシーンごとにテキスト プロンプトのみを受け取りました。この手動制御のラボ セットには、事前に決定された 10 個の対象質問が含まれていました。これらの画像に対する専門家のルートは、全体的な精度スコアではなく、それを証明しています。

Grounding DINO は歩行者専用ゾーンにあるファットバイクを特定します
オープンボキャブラリーファットバイク · 75.7%
接地 DINO はモビリティ スクーターを広場に配置します
Specialist classモビリティスクーター · 77.5%
ワンシーンでバイクとバンを区別するGrounding DINO
2つの車両タイプバイク 93.8%・バン 86.6%
グランディングDINOはベビーカーとスーパーのショッピングカートを区別します
コンテキストオブジェクトベビーカー 75.1%・ショッピングカート 51.0%

接地 DINO Tiny · ボックスしきい値 0.24 · テキストしきい値 0.20 · ローカルで実行 · 画像は内部に残ります。結果は手動でチェックされており、実験室で明示的に証明されています。

技術的ステータス · 明確に定義されている

ライブモデルから実稼働パスまで

すべての部分が同じフェーズにあるわけではありません。SPECTRAは、現在ブラウザで動作しているもの、固定されたラボ セットで証明されているもの、および次の生産ステップのみを形成するテクノロジーを明示的に示します。

今を生きるYOLO26s · ONNX ランタイム Web

ブラウザの基本モデル

WebGPU と WASM フォールバックによる 960 ピクセルでのローカル オブジェクト検出、さらに品質測定とエクスポート可能な監査記録。

固定ラボセットで実証済みグランディング DINO Tiny

スペシャリストとして語彙を広げる

明示的なしきい値処理と人間の制御による、より困難なモビリティおよびコンテキスト オブジェクトのテキスト駆動型ローカリゼーション。

生産経路RF-DETR・ByteTrack・BoT-SORT

独自のクラスと時間を追加します

まず、独自のラベル付き車両クラスを微調整します。その後、ルートと滞在期間に従います。距離と速度については、別途カメラのキャリブレーションが必要です。

SPECTRAブラウザ分析用の夜間サンプル画像
人91% がレビュー済み

ブラウザ内でライブ

自分のフレームをテストする

JPG、PNG、または WebP を選択します。モデルはブラウザ内でローカルに実行され、実際の検出を描画し、同時に光、コントラスト、鮮明さ、ターゲット サイズを評価します。

  • サーバーへのアップロードはありません
  • 元の画像は表示されたままになります
  • 検出はアイデンティティではありません
  • 不十分な証拠が依然として有効な結果である
ライブラボを開く →

設計原則

効果の前の証拠

SPECTRAは不確実性をより美しくするものではありませんが、便利です。すべての結論は、ソース ピクセル、測定値、および人間によるフォローアップ ステップに関連付けられたままになります。

ブロンヴァスト

生成された面はありません

明確にすると、調べるのに役立つかもしれません。生成された詳細や幻覚は決して法医学的証拠にはなりません。

測定可能

タスク指向のクオリティゲート

システムは、フレームが検出には適しているが認識には適していない理由を報告します。

人間

検証は表示されたままになります

オペレーターは、元の画像、マーカー、スコア、境界、および推奨される次のステップを受け取ります。

完全な製品体験

フレームから決定まで

まず、その主張が持続する理由を確認するか、ローカル分析を通じて独自のカメラ画像をすぐに実行します。

SPECTRAを開くライブ分析を開始する

よりインテリジェントなケース

実証可能な価値を持つその他のシステム

コミュニティやゲームプレイからブランドやホスピタリティ システムまで。

AELINは、実際の 33 ポイントの体の姿勢とリスクのフレームワークを使用して、穏やかな朝の散歩を分析します。 ケアビジョン・人間検証 AELIN 固定空間カメラから説明可能なポーズ、リスクゾーン、そして静かな人間の検証ルートまで。 MISE予測カバー、売上バンド、能力開発、ケータリング日のチームのアドバイスを含む予測。 ホスピタリティインテリジェンス/オペレーション MISE 546 日の合成日、65 日の未確認テスト日、テーブル モデル、スタッフのスケジュール設定、およびフェールクローズ データ保護を備えた、再現可能なホスピタリティ プルーフです。 AURELIA 67は透明な熱帯の海に停泊しています。 デジタルツイン / 贅沢な体験 AURELIA 67 形状、素材、所有体験を結び付けるプライベート デジタル ツイン。 Stradviso Decision Studioはタブレット、デスクトップ、携帯電話でご利用いただけます。 AI製品/意思決定支援 Stradviso Decision Studio 顧客の質問を追跡可能なオプション、人間による承認、監査証跡に変換する、制御された AI 意思決定システム。