コンピュータビジョンは成熟していますが、本番パイプラインだけが成熟しています。多くのCVプロジェクトは、クリーンなテストセットで95%のスコアを出し、実際のカメラの実際の照明では60%に低下するノートブックを出荷します。NKKTechはデータセットドリフト、照明変化、ハードウェア交換、24ヶ月の運用期間を通じて精度を維持するCVシステムを出荷します。物体検出、OCR、動画分析、欠陥検出、AR/VRオーバーレイ。エッジ(NVIDIA Jetson、Coral)、クラウド(AWS Rekognition + カスタム)、またはハイブリッドでデプロイ。
Kaggleノートブックではなく、エンドツーエンドのCVシステム。全エンゲージメントに含まれる6つのケイパビリティ。
整備、アノテーションパイプライン(Label Studio、CVAT、社内)、拡張戦略、現実的な分布マッチを伴う学習/検証/テスト分割。
検出用YOLOv8 / RT-DETR、分類用DINOv2 + 線形プローブ、セグメンテーション用SAM2、OCR用PaddleOCR / Tesseract。レイテンシと精度の目標に応じて選定。
エッジ：JetsonでONNX → TensorRT、Intel上のOpenVINO、iOS上のCore ML。クラウド：SageMaker / Vertex / Bedrock またはカスタム Triton。データ送出コストとレイテンシ予算で選択。
実データが希少または機密の場合(医療画像、欠陥検出)、NVIDIA Omniverseまたはドメインランダム化付きBlenderで合成学習データを生成。
本番mAP、クラスごとの偽陽性率、入力分布のドリフト検出、精度低下時のアラート。リグレッションのCIゲート。
アクティブラーニングループ：誤分類フレームを人間レビューにフラグ付け、学習セットに追加、週次モデル更新。本番で悪化ではなく改善するモデル。
1〜2週間。タスクを定義、精度とレイテンシ目標に合意、本番条件から現実的なテストセットを取得。
3〜5週間。アノテーションパイプラインを構築、初期データセットをラベル付け、最初のモデルを訓練、テストセットに対して評価。
3〜5週間。拡張の反復、量子化(INT8 / INT4)、エッジデプロイ、実世界テスト。
2〜3週間。本番デプロイ、監視スタック、継続学習パイプライン、貴社チームへの引き渡し。
生産ライン上の表面欠陥検出、ラベル付き欠陥例なしの異常検出、予測QA。工場カメラへのエッジ展開。
棚在庫検出、顧客フロー分析、プラノグラム遵守、セルフチェックアウト損失防止。プライバシー保護(顔IDなし)。
放射線科の意思決定支援、歯科X線分析、病理スライドスクリーニング。HIPAA準拠デプロイ、FDA経路認識のエンジニアリング。
ドローン映像からの作物病害検出、家畜カウント、生育段階分類。低接続環境向けエッジ展開。
配送ラベルOCR、損傷検出、カメラからの小包寸法測定、危険物シンボル検出。
PPE遵守(ヘルメット、ベスト)、現場進捗写真分析、設備稼働率追跡。プライバシー編集付きエッジカメラ。
ワークロードによります。小画像で1フレーム/秒未満の検出：CPU + 量子化で十分。リアルタイム動画分析や高解像度画像：エッジ(Jetson)またはクラウドでGPU。ディスカバリフェーズで推論コストを見積もります。
新規物体クラスの場合：通常200〜2,000のラベル付き例。事前学習済モデルのファインチューニング：多くの場合500未満。アクティブラーニングでラベリング予算を最小化 — 小さなセットで初期モデルを訓練、最も難しい例を次にラベリング。
はい。RTSP、ONVIF、USBカメラ、エッジデバイスのMIPI-CSI、AWS Kinesis Video Streams、ほとんどの一般的なCCTVスタックと連携。貴社のハードウェアに当社が適応します。
顔認識、明確な正当利益文書化なしの車両ナンバープレート認識、または監視関連のCVは開発しません。顔を付随的に捕捉するPPE/安全/小売ユースケースでは、フレームがカメラを離れる前にエッジで自動的に顔/車両ナンバープレートをぼかします。
データセット、モデル、エッジ最適化、本番デプロイをカバーする標準10〜16週間プロジェクトでUSD 50K〜120K。継続コンピューティングコストは変動(エッジ：ハードウェア一回 + 約$0/月、クラウドGPU：$200〜$2K/月、ボリュームに応じて)。
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