计算机视觉
我们设计、训练并部署先进的计算机视觉模型，能够实时检测、分类、跟踪和解读物体。
我们的专长
实时感知，端到端打造
构建能够观察、理解物理世界并据此行动的 AI 系统的核心能力。
实时感知流水线
我们开发高性能感知流水线，能够以低延迟处理多路视频流和传感器输入。
多传感器融合
我们融合来自多种传感技术的信息，包括：
- RGB 摄像头
- 热成像摄像头
- 雷达
以提升精度、鲁棒性与环境感知能力。
边缘 AI 优化
我们使用以下技术，针对边缘设备和 GPU 部署优化 AI 模型：
- CUDA
- TensorRT
- ONNX Runtime
专注于高性能与低延迟。
验证与测试
我们在仿真环境和真实场景中验证 AI 系统，确保其在各种工况下都稳定可靠。
我们如何工作
我们的 AI 开发流程
一套严谨的工作流程，将感知系统从基本原理推进到可靠的生产部署。
- 01
需求分析
在任何建模开始之前，先理解问题、约束与成功标准。
- 02
数据采集
收集、标注并整理能够代表真实目标环境的数据。
- 03
模型开发
针对具体感知任务，设计并训练相应的模型。
- 04
优化
调优并压缩模型，以适配目标硬件与延迟预算。
- 05
部署
将模型作为生产流水线部署到边缘设备、GPU 或云端。
- 06
测试与验证
在仿真与真实条件下验证准确性与可靠性。
- 07
持续改进
随着数据和需求的演进，持续监控性能并迭代。
技术
我们的技术栈
我们用来构建和交付高性能 AI 的工具与框架。
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- OpenCV
- CUDA
- TensorRT
- ONNX Runtime
- Docker
- Linux
为什么选择 GAMERADA
企业为何与我们一起打造 AI
实时 AI 系统的专长
在真正的实时约束下构建感知系统的深厚经验。
专注性能与可靠性
为速度而设计，上线后表现稳定可靠。
可扩展的架构
从单一原型扩展到多路数据流与多台设备的设计。
高效的 GPU 与边缘部署
经过优化的模型，充分发挥 GPU 与边缘硬件的性能。
务实的工程方法
以真正能交付、能运行为核心的务实方案。
端到端的 AI 开发
同一支团队，从最初的构想到部署、验证完成的系统。
聊聊吧
有 AI 或计算机视觉项目的想法吗？
告诉我们你在打造什么，我们会向你展示如何处理感知、性能与部署。