SPECTRA显示相机检测、置信度、模型审查和可验证的证明结果。
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。

工作研究证明

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

现场实验室/亲自尝试

测试相机图像真正证明了什么

使用您自己的图像或样本图像,将检测结果与图像质量进行比较,并查看系统何时显示证据或故意不得出结论。

01 / 输入相机图像和质量限制您可以自行更改或选择
02 / 系统本地视觉AI及验证计算机视觉 · ONNX 推理 · 证据评分
03 / 证据可衡量的证据水平这使得操作可见
输入自己的相机图像
分析局部物体检测
证据质量+源码框架
边框不要编造身份

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。

01

检测

是否明显有人或车辆在场?

最低的图像需求
02

观察

方向、行动和背景是否可见?

更多像素+时间
03

认识

显着特征是否可以可靠地观察到?

细节+良好的照明
04

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

可重复的基线测量

缺少一种模式

十个预先选择的夜间时刻、一个固定探测器和一个预先确定的边界表明了为什么第二个传感器是相关的。

这是一项正在进行的公共调查系列的固定回归测试,并非 100% 的市场准确性。正是这个边界仍然可见。

高端系统方向

承担任务的传感器

不是一种神奇的颜色,而是一个协调的链条,其中每个传感器都发挥其明显擅长的作用。

长波红外

热发现

在黑暗和困难背景下进行检测,无需身份声明。

850 / 940 海里

近红外如下

单色细节和纹理与定制训练模型。

可见

白色保留颜色

服装、车辆和背景的简短、受控证据记录。

证据门

人工智能的限制

在做出结论之前测量清晰度、目标尺寸、曝光度和不确定性。

用于SPECTRA浏览器分析的夜间示例图像
66%

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
打开实时实验室 →

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。

布龙瓦斯特

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。

可测量的

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。

人类

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。

完整的产品体验

从框架到决策

首先看看为什么这种说法仍然存在,或者立即通过本地分析运行您自己的相机图像。

打开SPECTRA开始实时分析

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