บริการ AI ตรวจจับวัตถุ (YOLO)
เปลี่ยนกล้องธรรมดาให้มีดวงตาอัจฉริยะ สอนให้ AI 'มองเห็น' และ 'เข้าใจ' วัตถุที่คุณสนใจ เพื่อนับจำนวน, ตรวจสอบคุณภาพสินค้า (QC), หรือยกระดับระบบรักษาความปลอดภัย
บริการหลักของเรา 📸
Data Annotation (YOLO)
บริการวาดกรอบ (Bounding Box) รอบวัตถุที่สนใจในรูปภาพ พร้อมระบุป้ายกำกับ (Label) เพื่อสร้างชุดข้อมูลสำหรับสอนโมเดล YOLO
Model Training (Basic & Advanced)
ฝึกสอนโมเดล YOLO ตั้งแต่ระดับพื้นฐาน (Proof of Concept) ไปจนถึงระดับสูงที่ต้องการความแม่นยำสูงสุดสำหรับงานซับซ้อน
เปลี่ยนภาพนิ่งให้เป็นการตัดสินใจที่เฉียบคม 🎯
ตรวจสอบคุณภาพอัตโนมัติ
แก้ปัญหาการตรวจจับที่ผิดพลาดในเคสที่ยากและซับซ้อน เหมาะสำหรับงานตรวจสอบคุณภาพสินค้า (QC) ในโรงงานที่ความผิดพลาดส่งผลกระทบสูง
เฝ้าระวังและนับจำนวน
สามารถประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย ตั้งแต่การนับจำนวนรถในลานจอด, ตรวจนับสต็อกสินค้าบนชั้นวาง, ไปจนถึงการตรวจจับผู้บุกรุกในพื้นที่หวงห้าม
ลดความผิดพลาดจากมนษย์
ระบบ AI สามารถทำงานได้อย่างต่อเนื่อง 24 ชั่วโมงโดยไม่มีความเหนื่อยล้า ทำให้ผลลัพธ์มีความสม่ำเสมอและลดความผิดพลาดที่เกิดจากคน (Human Error)
ขั้นตอนการสร้าง AI นักตรวจจับ
ติดป้ายกำกับข้อมูล (Data Annotation)
ทีมงานของเราจะวาดกรอบรอบวัตถุเป้าหมายในชุดรูปภาพของคุณ ซึ่งเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดเพื่อให้โมเดล AI 'มองเห็น' และ 'เข้าใจ'
ฝึกสอนโมเดล (Model Training)
นำชุดข้อมูลที่ติดป้ายกำกับแล้วมาฝึกสอนโมเดล YOLO ด้วยเทคนิคขั้นสูงบน GPU เพื่อให้ได้โมเดลที่มีความแม่นยำตามที่ต้องการ
ติดตั้งเพื่อใช้งานจริง (Deployment)
พัฒนา API สำหรับรับรูปภาพหรือวิดีโอ และติดตั้งโมเดลที่ฝึกเสร็จแล้วบนคลาวด์ เพื่อให้ระบบของคุณสามารถเรียกใช้งาน AI ได้ตลอดเวลา
สิ่งที่คุณจะได้รับ
โมเดลตรวจจับเฉพาะทาง
โมเดล AI ที่ถูกฝึกสอนให้รู้จักและตรวจจับวัตถุที่เป็นของคุณโดยเฉพาะ มีความแม่นยำสูงกับข้อมูลของคุณ
API ประมวลผล Real-time
API ที่สามารถรับข้อมูลภาพหรือสตรีมวิดีโอเพื่อทำการตรวจจับและส่งผลลัพธ์กลับไปได้ทันที เหมาะกับงานเฝ้าระวัง
ระบบประมวลผลแบบ Batch
ความสามารถในการประมวลผลรูปภาพจำนวนมากที่คุณมีอยู่แล้ว เพื่อคัดแยก, นับจำนวน, หรือวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลัง
รายงานผลความแม่นยำ
ส่งมอบรายงานสรุปประสิทธิภาพของโมเดล เช่น ค่าความแม่นยำ (Precision/Recall) เพื่อให้คุณมั่นใจในคุณภาพของ AI
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
ต้องใช้รูปภาพประมาณกี่ใบในการเทรน?
จำนวนรูปภาพขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของวัตถุครับ โดยทั่วไปเราแนะนำให้เริ่มต้นที่ 100-500 รูปต่อหนึ่งประเภทของวัตถุเพื่อให้โมเดลเริ่มเรียนรู้ได้ดี
โมเดลจะมีความแม่นยำแค่ไหน?
ความแม่นยำขึ้นอยู่กับคุณภาพและความหลากหลายของข้อมูลรูปภาพที่ใช้ฝึกสอน โดยโปรเจกต์ส่วนใหญ่ของเราสามารถทำความแม่นยำได้สูงกว่า 90% ในสภาพแวดล้อมจริง
สามารถใช้กับกล้องวงจรปิดที่มีอยู่แล้วได้หรือไม่?
ได้ครับ เราสามารถพัฒนา API ที่สามารถดึงภาพจากสตรีมของกล้องวงจรปิด (IP Camera) มาประมวลผลและส่งผลลัพธ์กลับไปแจ้งเตือนหรือบันทึกได้
พร้อมเปลี่ยนภาพถ่ายและวิดีโอให้เป็นข้อมูลแล้วหรือยัง?
ไม่ว่าจะเป็นการตรวจสอบสินค้า, การนับสต็อก, หรือการรักษาความปลอดภัย AI ตรวจจับวัตถุสามารถช่วยคุณได้
ปรึกษาโปรเจกต์ YOLO