Распознавание объектов в реальном времени на JS

Распознавание объектов в реальном времени на JavaScript — это готовый модуль компьютерного зрения, который работает прямо в браузере или Node.js-окружении без необходимости устанавливать сторонние приложения. Камера смартфона или веб-камера ПК становятся инструментом анализа: система мгновенно определяет объекты в кадре, выводит подписи и уровень уверенности. Такое решение применяется в ритейле, складской логистике, AR-приложениях и системах безопасности.

Что входит

• Интеграция модели TensorFlow.js или ONNX Runtime Web с предобученной нейросетью (COCO-SSD, YOLOv8 и другие)
• Компонент захвата видеопотока с камеры через WebRTC/MediaDevices API
• Отрисовка bounding-боксов и меток поверх видео в реальном времени (Canvas API)
• Настройка порога уверенности и фильтрация классов объектов под вашу задачу
• Оптимизация под мобильные устройства (WebGL-бэкенд для ускорения инференса)
• Документированный исходный код, готовый к встраиванию в ваш проект

Что вы получите

• Компьютерное зрение работает без backend-запросов — задержка минимальна, данные не покидают устройство
• Снижение нагрузки на серверную инфраструктуру за счёт клиентского инференса
• Поддержка всех современных браузеров без плагинов и установок
• Готовый модуль легко встраивается в React, Vue или обычный HTML-проект
• Масштабируемая основа для кастомных моделей под узкую предметную область

Разработка занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если ваш стек включает React или Node, рекомендуем посмотреть услугу интеграция нейросетей TensorFlow в проект React/Node — там можно объединить серверную и клиентскую части. Для более специализированных задач, например классификации объектов по фото, подойдёт классификация автомобилей AI по фото и видео. Все AI-разработки студии собраны в разделе искусственный интеллект.

Оставьте заявку — уточним задачу и предложим оптимальную модель под ваши объекты.

Написать отзыв