SPECTRAanalisa uma cena noturna controlada com uma pessoa e uma van em um estabelecimento comercial.

SPECTRAVisão de evidências

Segurança multiespectral/evidência AI

SPECTRA

Uma prova de navegador funcional que traduz a imagem da câmera em detecção demonstrável, limites de qualidade mensuráveis e verificação humana.

Prova de visão de evidência funcional

O caso em 30 segundos

SPECTRA

Problema: Uma prova de navegador funcional que traduz a imagem da câmera em detecção demonstrável, limites de qualidade mensuráveis e verificação humana.
Solução: Desde a imagem da sua própria câmera até a detecção local, qualidade de imagem mensurável, nível de evidência e registro de auditoria exportável.
Função e foco: Visão noturna, evidência de IA
Estado: Prova de visão de evidência funcional
Resultado: Caso, site do produto, laboratório ao vivo

Laboratório ao vivo / experimente você mesmo

Teste o que a imagem da câmera realmente prova

Use sua própria imagem ou uma imagem de amostra, compare a detecção com a qualidade da imagem e veja quando o sistema mostra evidências ou deliberadamente não tira uma conclusão.

Abra o laboratório de visão Veja a história

01 / EntradaImagem da câmera e limite de qualidadeVocê pode alterar ou escolher você mesmo

02 / SistemaIA de visão local e verificaçãoVisão computacional · Inferência ONNX · Pontuação de evidências

03 / EvidênciaUm nível mensurável de evidênciaIsso torna a operação visível

EntradaImagem da própria câmera

AnáliseDetecção de objetos locais

EvidênciaQualidade + estrutura de origem

Limite de segurançaNão invente uma identidade

A questão do design

Quando a imagem se torna evidência?

Uma transmissão ao vivo nítida não é automaticamente útil para uma decisão de segurança. A tarefa determina o que conta: detectar alguém requer uma imagem diferente do que reconhecer roupas ou confirmar uma identidade.

Detectar

Existe comprovadamente uma pessoa ou veículo presente?

menor demanda de imagem

Observe

A direção, a ação e o contexto são visíveis?

mais pixels + tempo

Reconhecer

As características distintivas são observáveis de forma confiável?

detalhe + boa iluminação

Identificar

Uma identidade pode ser confirmada com um método e base apropriados?

validação separada

Camada especializada · execução de modelo real

Dez objetivos difíceis

Grounding DINO Tiny recebeu apenas avisos de texto por cena. Dez questões-alvo predeterminadas foram localizadas neste conjunto de laboratório controlado manualmente. A rota especializada nessas imagens prova isso, não uma pontuação geral de precisão.

Conjunto especializado fixo10/10

questões-alvo predeterminadas localizadas no conjunto de laboratório controlado

Veja todas as cenas e bordas →

Grounding DINO localiza uma bicicleta gorda em uma zona de pedestres — Vocabulário abertoBicicleta gorda · 75,7%

Grounding DINO localiza uma scooter em uma praça — Classe especializadaPatinete de mobilidade · 77,5%

Grounding DINO distingue uma motocicleta e uma van em uma cena — Dois tipos de veículosMotocicleta 93,8% · van 86,6%

Grounding DINO distingue entre um carrinho de bebê e um carrinho de compras em um supermercado — Objetos de contextoCarrinho 75,1% · carrinho de compras 51,0%

Aterramento DINO Minúsculo · limite de caixa 0,24 · limite de texto 0,20 · executado localmente · imagens permanecem internas. O resultado foi verificado manualmente e permanece explicitamente à prova de laboratório.

Status técnico · razoavelmente definido

Do modelo vivo ao caminho de produção

Nem todas as partes estão na mesma fase.SPECTRAmostra explicitamente o que funciona atualmente no navegador, o que foi comprovado em um conjunto fixo de laboratório e qual tecnologia constitui apenas a próxima etapa de produção.

Viva agoraYOLO26s · ONNX Runtime Web

Modelo básico no navegador

Detecção de objetos locais em 960 pixels com fallback WebGPU e WASM, além de medição de qualidade e registro de auditoria exportável.

Comprovado em conjunto fixo de laboratórioAterramento DINO Minúsculo

Vocabulário aberto como especialista

Localização baseada em texto de objetos de contexto e mobilidade mais difíceis com limites explícitos e controle humano.

Caminho de produçãoRF-DETR · ByteTrack · BoT-SORT

Adicione suas próprias aulas e horários

Primeiro ajuste suas próprias classes de veículos rotuladas; em seguida, siga a rota e a duração da estadia. A distância e a velocidade requerem calibração separada da câmera.

Exemplo de imagem noturna para análise do navegador SPECTRA

pessoa91% revisados

Ao vivo no navegador

Teste seu próprio quadro

Escolha um JPG, PNG ou WebP. O modelo é executado localmente no navegador, desenhando detecções reais e avaliando simultaneamente luz, contraste, nitidez e tamanho do alvo.

Sem upload para um servidor
A imagem original permanece visível
Detecção não é identidade
Evidências insuficientes continuam sendo um resultado válido

Abra o laboratório ao vivo →

Princípios de design

Evidência antes do efeito

SPECTRA não torna a incerteza mais bonita, mas útil. Cada conclusão permanece vinculada aos pixels de origem, aos valores de medição e a uma etapa de acompanhamento humano.

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