Dari lensa hingga keputusan.
Kami merekayasa keseluruhan perjalanan sebuah frame — ditangkap di edge, dipahami oleh model computer vision, ditindaklanjuti oleh perangkat IoT, dan diubah menjadi wawasan di cloud. Satu pipeline, dibangun dan dimiliki oleh satu tim.
Alur vision & IoT yang menyeluruh
Setiap penerapan mengikuti empat tahap yang sama — mulai dari menangkap adegan, menindaklanjutinya, hingga mengukur hasilnya.
Penangkapan di edge
Kamera IP, drone, dan sensor mengalirkan stream berkualitas tinggi yang tersinkronisasi. Kami menangani framing, pencahayaan, dan pra-pemrosesan agar model menerima masukan yang bersih sejak awal.
Model computer vision
Model deteksi, pengenalan, dan anti-spoofing — dilatih dan disetel pada data Indonesia yang representatif — mengubah frame mentah menjadi peristiwa dan identitas yang terstruktur.
IoT & perangkat edge
Inferensi berjalan on-device atau pada server edge terdekat, dan menggerakkan dunia fisik: gerbang, palang, alarm, dan controller merespons secara real time.
Cloud & dashboard
Peristiwa disinkronkan ke cloud untuk analitik, jejak audit, dan dashboard langsung — dengan API yang rapi dan webhook yang menyalurkan hasilnya ke sistem Anda sendiri.
Tumpukan teknologi yang kami bawa ke setiap proyek
Kedalaman pada disiplin-disiplin yang benar-benar dibutuhkan sebuah sistem vision produksi — dipadukan, bukan sekadar disatukan.
Computer Vision
Pengenalan wajah, liveness, ANPR, penghitungan orang, dan deteksi objek yang direkayasa untuk akurasi dan kecepatan di dunia nyata.
Deep Learning & MLOps
Pengembangan model kustom, kurasi dataset, pipeline pelatihan, dan pelatihan ulang yang terpantau agar akurasi tidak menurun di lingkungan produksi.
Edge AI
Inferensi yang dioptimalkan pada GPU, NPU, dan perangkat keras tertanam untuk latensi rendah, ketahanan terhadap putusnya jaringan, serta biaya bandwidth yang lebih rendah.
Integrasi IoT
Kamera, sensor, dan controller yang disatukan melalui protokol standar untuk mengindra, memutuskan, dan menggerakkan palang, gerbang, serta perangkat.
On-premise atau Cloud
Terapkan di mana pun sesuai kebutuhan data dan anggaran latensi Anda — sepenuhnya on-premise, di cloud, atau pembagian hybrid yang menghormati keduanya.
REST API
REST API dan webhook yang terdokumentasi dengan baik sehingga aplikasi Anda dapat memanfaatkan pengenalan dan analitik tanpa perlu menyentuh pipeline.
Mengapa memiliki seluruh pipeline itu penting
Sebuah model hanya sebaik frame yang diterimanya dan sistem yang menindaklanjuti keluarannya. Dengan merekayasa setiap tahap sendiri, kami mengendalikan variabel yang menentukan apakah sebuah proyek berkinerja baik di lapangan — dan kami tetap bertanggung jawab atas hasilnya.
Diskusikan proyek AndaSatu tumpukan yang bertanggung jawab
Karena kami memiliki keseluruhan proses dari penangkapan hingga dashboard, tidak ada celah antara perangkat keras, model, dan integrasi tempat masalah bisa bersembunyi.
Disetel pada data nyata
Model divalidasi terhadap kondisi lapangan — pencahayaan, sudut, pelat dan wajah lokal — bukan sekadar dataset benchmark.
Latensi di titik yang menentukan
Inferensi di edge menjaga keputusan kritis tetap lokal dan seketika, sementara cloud menangani analitik yang masih toleran terhadap perjalanan bolak-balik data.
Terbuka sejak desain
Protokol standar dan API yang rapi berarti sistem kami memperluas apa yang sudah Anda jalankan, bukan menggantikannya.
Lihat pipeline pada rekaman Anda sendiri
Sampaikan hasil yang Anda butuhkan. Kami akan memetakannya ke model, perangkat keras edge, dan integrasi yang tepat — dan membuktikannya dengan proof of concept yang berfungsi.
Pesan demo