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:

• Обеспечение качества на производстве
• Системы визуального управления и автономные транспортные средства
• Измерения с помощью искусственного интеллекта
• Системы распознавания лиц и биометрические системы
• Прогнозируемое техническое обслуживание
• 3D-визуализация и интерактивное 3D-моделирование

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:

• экономия времени
• высокая точность
• Надежность
• Упрощение бизнес-процессов
• Сокращение расходов
• Более качественное обслуживание клиентов
• Оптимизация числа сотрудников

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:

1. Начните со списка компаний по разработке компьютерного зрения, которые потенциально могут соответствовать потребностям вашего проекта. Вам нужно будет проверить эти компании на предмет предоставляемых ими услуг, качества этих услуг, опыта компании, опыта или его отсутствия в работе над проектами в вашей области, а также стандартов безопасности.
2. Загляните на такие платформы, как Clutch, Manifest, Upwork и Goodfirms, чтобы прочитать отзывы клиентов и рекомендации, чтобы получить лучшее представление о прошлых проектах компании и общей удовлетворенности клиентов;
3. Проанализируйте размер подрядчика - крупные компании имеют достаточно ресурсов, чтобы предоставить выделенную команду под ваш проект, по сравнению с небольшими подрядчиками;
4. Важно иметь четкое представление о том, соответствует ли ваш потенциальный подрядчик местным и международным стандартам, таким как HIPAA, ISO, PCI, и имеет ли он протоколы безопасности данных и надежную политику безопасности;
5. Задайте потенциальному подрядчику правильные вопросы, чтобы убедиться в его надежности. Составьте список вопросов, которые вы можете задать аутсорсинговой компании по разработке программного обеспечения и которые помогут вам получить всю важную информацию о подрядчике.
   • Такие вопросы, как "Получала ли ваша компания какие-либо отраслевые награды?" и "Есть ли у вас опыт работы с компаниями нашего размера и в нашей отрасли?" помогут вам понять присутствие компании на рынке и ее среднего клиента.
   • Такие вопросы, как "Как вы обеспечиваете информационную безопасность на рабочем месте?" и "Есть ли у вас комплексный план аварийного восстановления?", помогут вам получить представление об объектах компании и методах обеспечения безопасности.
6. Посмотрите портфолио компании на ее сайте, на платформах типа Clutch или Goodfirms или попросите непосредственно поставщика услуг предоставить портфолио успешно выполненных проектов в области компьютерного зрения.
7. Оцените технологический стек, с которым работает компания, и оцените навыки ее CV-разработчиков:
   • 2-5 лет опыта в области разработки компьютерного зрения или искусственного интеллекта;
   • Опыт работы с математическим и компьютерным моделированием, облачной разработкой, разработкой систем искусственного интеллекта, большими данными.
   • Технический стек: Tesseract, Python, OpenCV, TensorFlow, Cafe и т.д. Опыт разработки моделей машинного обучения, а также создания и балансировки наборов данных;
   • Опыт и подтвержденные навыки работы с обнаружением и классификацией объектов, обнаружением краев, сегментацией изображений;
   • Опыт работы с разработкой оптических символов, обработкой естественного языка.

Разработка стратегии и создание пробной концепции

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.

Улучшение исходных и учебных данных

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:

• Одним из методов, направленных на увеличение общего количества данных и их разнообразия без получения новых данных, является увеличение данных. Существует множество способов дополнения визуальных данных, таких как изображения и видео, которые включают простые и сложные преобразования данных, данные, сгенерированные отдельной нейронной сетью.
• Инкрементное обучение - это метод машинного обучения, который не требует большого количества данных для обучения модели. Вместо этого обучение начинается с очень простой модели, обычно предсказывающей среднее значение с некоторой степенью отклонения. Когда специалист по исследованию данных вводит новые примеры данных, модель обучается, чтобы иметь возможность предсказывать более точные результаты. Со временем количество наборов данных становится достаточно хорошим, чтобы делать надежные прогнозы.
• Обучение с усилением и инкрементальное обучение - это методы машинного обучения, которые позволяют обучать ML-модель, используя изначально меньшее количество данных, но при этом добиваясь относительно высокого качества распознавания.

Выберите правильное хранилище данных

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.

Пример №1: распознавание технических чертежей с помощью компьютерного зрения

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:

• Выделяет все стены, окна, двери, электрические розетки вместе с их маркировкой.
• План этажа разделяется на помещения, которые также подсчитываются.
• Подсчитывается общая площадь плана этажа.
• Подсчитывается общая длина стен.

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.

Пример из практики №2: Решение по компьютерному зрению для распознавания произведений искусства

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:

Возможность добавлять новые классы без переобучения модели

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.

Скорость распознавания

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.

1. Технологика является надежным поставщиком услуг по разработке компьютерного зрения: она была признана одной из лучших компаний по разработке программного обеспечения по версии Clutch и Manifest, является Top Rated Plus агентства Upwork и получила местные награды за отличную работу.
2. Команда из более чем 70 высококвалифицированных инженеров-программистов с большим опытом разработки сложного программного обеспечения как для стартапов, так и для компаний из списка Fortune 500.
3. Глубокая экспертиза в современных технологиях компьютерного зрения и подходах к разработке систем, таких как наука о данных, ИИ и машинное обучение, OpenCV, Python, Tesseract и многое другое.
4. Технологика является золотым сертифицированным партнером Microsoft/
5. Технологика соответствует стандартам GDPR, ISO 9001, ISO 27001.
6. Технологика работает с компаниями из списка Fortune 500 и имеет десятилетние отношения с большинством своих клиентов.
7. Технологика зарекомендовала себя как надежный аутсорсинговый партнер в области компьютерного зрения, имея отличный послужной список в разработке компьютерного зрения, подкрепленный обширным портфолио успешных проектов.

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.