SPECTRA证据愿景
多光谱安全/证据人工智能
SPECTRA
一个有效的浏览器证明，可将相机图像转化为可证明的检测、可测量的质量限制和人工验证。
工作证据-愿景证明30秒内破案
SPECTRA
- 问题
- 一个有效的浏览器证明，可将相机图像转化为可证明的检测、可测量的质量限制和人工验证。
- 解决方案
- 从您自己的相机图像到本地检测、可测量的图像质量、证据水平和可导出的审核记录。
- 角色和重点
- 夜视、证据AI
- 状态
- 工作证据-愿景证明
- 结果
- 案例、产品现场、现场实验室
设计问题
图像何时成为证据？
清晰的实时反馈不会自动对安全决策有用。该任务决定了什么才是重要的：检测某人需要与识别衣服或确认身份不同的图像。
检测
是否明显有人或车辆在场？
最低的图像需求观察
方向、行动和背景是否可见？
更多像素+时间认识
显着特征是否可以可靠地观察到？
细节+良好的照明识别
是否可以通过适当的方法和依据来确认身份？
单独验证专家层·真实模型运行
十大困难目标
接地 DINO Tiny 每个场景仅收到文本提示。十个预定的目标问题位于这个手动控制的实验室组中。这些图像上的专业路线证明了这一点，而不是总体准确度得分。
位于受控实验室组中的预定目标问题
查看所有场景和边界 →
接地 DINO Tiny · 框阈值 0.24 · 文本阈值 0.20 · 本地执行 · 图像保留在内部。结果经过人工检查，并且经过明确的实验室验证。
技术状态·明确定义
从现场模型到生产路径
并非每个部分都处于同一阶段。SPECTRA明确显示了浏览器中当前有效的内容、已在固定实验室设备上得到验证的内容以及仅构成下一个生产步骤的技术。
浏览器中的基本模型
具有 WebGPU 和 WASM 回退功能的 960 像素本地对象检测，以及质量测量和可导出的审核记录。
作为专家开放词汇
通过明确的阈值和人工控制，对更困难的移动性和上下文对象进行文本驱动的本地化。
添加您自己的课程和时间
首先微调您自己标记的车辆类别；然后遵循路线和停留时间。距离和速度需要单独的相机校准。
人91% 已审核
生活在浏览器中
测试你自己的框架
选择 JPG、PNG 或 WebP。该模型在浏览器中本地运行，绘制真实的检测结果，同时评估光线、对比度、清晰度和目标尺寸。
- 没有上传到服务器
- 原始图像仍然可见
- 检测不是身份
- 证据不足仍然是有效的结果
设计原则
证据先于效果
SPECTRA并没有让不确定性变得更美丽，但很有用。每个结论都与源像素、测量值和人工后续步骤相关。
没有生成人脸
澄清可能会帮助你看看。生成的细节或幻觉永远不会成为法医证据。
以任务为导向的质量门
系统报告为什么帧适合检测但不适合识别。
验证仍然可见
操作员接收原始图像、标记、分数、边界和建议的下一步。
更多智能案例
其他具有可证明价值的系统
从社区和游戏玩法到品牌和酒店系统。
护理视力/人体验证
酒店情报/运营
数字孪生/奢华体验
AI产品/决策支持