レンズから 意思決定まで。
私たちは、1フレームがたどる道のり全体を設計します。エッジで取り込み、コンピュータービジョンモデルが理解し、IoTデバイスが動作に移し、クラウドで洞察へと変える——ひとつのパイプラインを、ひとつのチームが構築し、責任を持ちます。
一貫したビジョン＆IoTのフロー
すべての導入は同じ4つの段階をたどります——シーンの取り込みから、それに基づく動作、そして結果の測定まで。
エッジでの取り込み
IPカメラ、ドローン、センサーが、同期された高品質なストリームを供給します。私たちがフレーミング、照明、前処理を担い、モデルが最初からクリーンな入力を受け取れるようにします。
コンピュータービジョンモデル
検出・認識・なりすまし防止のモデルが——代表的なインドネシアのデータで学習・調整され——生のフレームを構造化されたイベントと本人情報へと変換します。
IoT＆エッジデバイス
推論はデバイス上、または近くのエッジサーバーで実行され、物理世界を動かします。ゲート、バリア、アラーム、コントローラーがリアルタイムに応答します。
クラウド＆ダッシュボード
イベントはクラウドに同期され、分析・監査証跡・ライブダッシュボードに活用されます。整ったAPIとWebhookにより、結果を御社自身のシステムへ組み込めます。
あらゆるプロジェクトに持ち込むスタック
実運用のビジョンシステムが本当に必要とする各分野での深さを——寄せ集めではなく、組み合わせて提供します。
コンピュータービジョン
顔認証、ライブネス、ANPR、人数カウント、物体検出を、現実世界での精度とスピードのために設計しています。
ディープラーニング＆MLOps
カスタムモデル開発、データセットの整備、学習パイプライン、監視付きの再学習により、実運用で精度が劣化しないようにします。
エッジAI
GPU、NPU、組み込みハードウェア上で最適化された推論により、低遅延、ネットワーク断への耐性、帯域コストの低減を実現します。
IoT統合
カメラ、センサー、コントローラーを標準プロトコルで統合し、検知・判断・作動を行い、バリアやゲート、各種デバイスを制御します。
オンプレミスまたはクラウド
データと遅延の要件に応じた場所に導入します——完全なオンプレミス、クラウド、あるいは双方を両立させるハイブリッド構成で。
REST API
十分に文書化されたREST APIとWebhookにより、御社のアプリケーションはパイプラインに触れることなく認識結果や分析を利用できます。
パイプライン全体を担うことが重要な理由
モデルの良し悪しは、受け取るフレームと、その出力に基づいて動くシステムによって決まります。すべての段階を自ら設計することで、プロジェクトが現場で機能するかを左右する変数を私たちがコントロールし、結果に対して責任を持ち続けます。
プロジェクトを相談する責任の所在がひとつのスタック
取り込みからダッシュボードまでを私たちが担うため、ハードウェア・モデル・統合のあいだに問題が潜む隙間がありません。
実データで調整
モデルは、ベンチマークのデータセットだけでなく、現場の条件——照明、角度、現地のナンバープレートや顔——に照らして検証されます。
肝心なところでの低遅延
エッジ推論により重要な判断をローカルで即座に行い、往復の遅延を許容できる分析はクラウドが担います。
設計段階からオープン
標準プロトコルと整ったAPIにより、私たちのシステムは今お使いのものを置き換えるのではなく、拡張します。