Как найти компанию-разработчика для проекта по компьютерному зрению

Погружение в проект по компьютерному зрению может быть сложным, так как существует множество сложных решений, которые необходимо принять еще до стадии разработки продукта. Вам необходимо найти разработчиков, которые будут соответствовать потребностям вашего проекта, обладать необходимым опытом, понимать сферу вашей деятельности и способы снижения потенциальных рисков.

При нынешнем состоянии рынка труда существует высокий спрос на разработчиков компьютерного зрения. Поиск, найм, обучение и удержание разработчиков с нужным набором навыков требует значительных затрат денег и времени, поэтому эффективнее найти надежного партнера по разработке программного обеспечения.

Как заключить партнерство с компанией по разработке компьютерного зрения, которая имеет соответствующий опыт, может создать специализированную команду разработчиков программного обеспечения, выбрать правильный технологический стек и разработать в итоге первоклассный продукт?

В этой статье мы расскажем о том, как выбрать надежного партнера по разработке проекта с компьютерным зрением. Вы узнаете, как использовать компьютерное зрение и искусственный интеллект, чтобы преуспеть в современном мире цифровой трансформации и решить свои бизнес задачи.

За последнее десятилетие технологии искусственного интеллекта и компьютерного зрения сильно усовершенствовались, что позволило компьютерам анализировать мир почти как человек. Распознавание лиц, автономные транспортные средства, интеллектуальное видеонаблюдение и многое другое стало возможным благодаря быстрому развитию технологий компьютерного зрения.

Компании по всему миру стали применять эту технологию для повышения эффективности своей работы, и эта тенденция продолжает набирать обороты. Глобальный рынок компьютерного зрения оценивался в $10,6B в 2019 году, а к 2027 ожидается его рост до $19 054,9B.

Существует множество факторов, стимулирующих внедрение компьютерного зрения и искусственного интеллекта, таких как рост спроса на роботизированные системы, управляемые CV, быстрый рост интереса к системам компьютерного зрения со стороны бизнеса, благодаря государственным стимулам. Глобальные события, такие как недавняя пандемия, также повысили спрос на системы искусственного интеллекта.

Компьютерное зрение нашло применение в самых разных областях, таких как: интеллектуальная диагностика в медицине, распознавание лиц при общественном видеонаблюдении, предиктивное обслуживание и контроль качества в производстве, цифровая реклама, интеллектуальная практика KYC и AI-ассистирование при регистрации и многое другое. Основные области применения систем компьютерного зрения следующие:

Согласно исследованию Forrester, более половины всех глобальных покупателей утверждают, что компьютерное зрение станет более важным для их бизнеса в следующем году. Почти половина всех респондентов заявили, что их бизнес уже внедряет или заинтересован во внедрении систем компьютерного зрения в следующем 2023 году. Интерес этих компаний к внедрению компьютерного зрения объясняется множеством причин:

Рост интереса к компьютерному зрению, растущее число успешных историй внедрения компьютерного зрения стимулирует спрос на разработчиков компьютерного зрения с соответствующим опытом.

Однако найти подходящих штатных инженеров по компьютерному зрению - непростая задача, поэтому предприятия от стартапов до компаний из списка Fortune 500 предпочитают передавать свои потребности в разработке компьютерного зрения на аутсорсинг.

Существует несколько шагов, которые вы можете предпринять, чтобы принять хорошо обоснованное решение, когда дело доходит до найма компании по разработке компьютерного зрения:

Не каждый проект в области компьютерного зрения будет успешным или прибыльным, поэтому очень важно иметь четкое представление о потенциале вашего проекта, прежде чем с головой погружаться в процесс разработки.

Выберите разработчика компьютерного зрения, который предоставляет услуги по проверке ИИ и ОД. Этот шаг обеспечит вам четкое понимание стратегии разработки, оценки времени, денег и точности обнаружения, а также оценки рентабельности, как краткосрочной, так и долгосрочной. Этот шаг также поможет вам получить тщательный анализ набора данных и рекомендации по импровизации.

Набор данных является основой любого успешного проекта по компьютерному зрению. Качество набора данных напрямую влияет на точность ML-модели, при этом низкокачественные наборы данных дают низкие результаты распознавания. Качество набора данных складывается из общего количества изображений, качества изображений, размера изображений, баланса групп изображений и т.д.

Для многих проектов по компьютерному зрению составление адекватного набора данных оказывается одной из самых больших проблем. Вот несколько способов решения этой задачи:

Выбор правильного варианта хранения данных является одним из краеугольных камней общей эффективности системы и безопасности данных. Когда речь идет о разработке модели компьютерного зрения, часто приходится выбирать между хранилищем данных и озером данных.

Озера данных обычно используются в передовых проектах машинного обучения, где данные собираются из нескольких источников в режиме реального времени и хранятся в исходном формате. Широкий анализ данных, собранных в течение длительного времени, часто требует использования озера данных, в то время как хранилище данных лучше подходит для повседневной работы. Однако многие компании используют и озеро данных, и хранилище данных, поскольку это позволяет им получить преимущества от обоих.

Наш клиент оценивает строительство зданий и готовит сметы. Для точной подготовки сметы и определения цены необходимо проанализировать технический чертеж и извлечь большое количество данных. Клиент обратился в Технологику с просьбой разработать систему компьютерного, которая будет выполнять анализ автоматически, извлекать необходимые характеристики и генерировать смету.

Система выполняет обширный анализ технических чертежей и извлекает все необходимые данные:

К поэтажным планам прилагается спецификация, содержащая информацию о различных метках, использованных на техническом рисунке, а также информацию о материалах. Таблицы PDF не являются идеальным способом обработки больших объемов данных, поскольку их нельзя редактировать, а данные нельзя сортировать или фильтровать.

Мы разработали подсистему, которая сканирует PDF-таблицы и превращает их в таблицы Excel, не изменяя исходную структуру таблицы и сохраняя целостность данных.

Наш клиент - местный музей, стремящийся расширить возможности посетителей с помощью современных технологий. К компании Технологика обратились за разработкой решения на основе компьютерного зрения для распознавания произведений искусства в режиме реального времени.

Специалисты компании Технологика разработали приложение, которое работало при существенных ограничениях:

Поскольку у нашего клиента не было опыта работы с искусственным интеллектом, и он не хотел нанимать штатных разработчиков ML, мы столкнулись с существенным ограничением: мы не могли переобучить модель распознавания изображений при добавлении новых произведений искусства в коллекцию.

Еще одним ограничением было то, насколько быстрым должен был быть процесс обнаружения и распознавания. Наш клиент требовал, чтобы процесс распознавания занимал менее 1 секунды.

Приложение использует определение ключевых точек для распознавания произведений искусства в режиме реального времени и предоставления их описания. Алгоритм работает так же хорошо, как и модель машинного обучения для их приложения, но отвечает требованиям проекта, чего не могли сделать обычные ML-модели.

Нашему клиенту не пришлось инвестировать в серверы для запуска модели машинного обучения: приложение выполняет всю тяжелую работу на мобильном устройстве. Процесс распознавания в среднем занимает ~600 мс, в зависимости от типа используемого мобильного устройства.

Если у вас есть проект по компьютерному зрению и вам нужна помощь в его реализации, свяжитесь с нашим менеджером, и он будет рад помочь вам.