Каталог решений
Генеративный ИИ
Gen AI
ИИ-Агенты
II-Agenti
Речевые технологии
Category 1
Анализ данных
Category 2
NLP
Category 3
Чат-боты
Category 4
Компьютерное зрение
Category 5
Все решения
Partner icon Получить консультацию О нас Блог Контакты
Search icon
6
Close
compare
К сравнению
NEUROtechnology
Год основания: 1990
Страна происхождения: Литва
Направление: Компьютерное зрение
Отрасль: Различные отрасли

Sentisight.ai

Платформа компьютерного зрения для бизнеса: разметка изображений, обучение и запуск моделей.
End‑to‑end платформа CV: разметка, обучение и продакшен моделей через веб, REST API или офлайн‑сервер. В платформе доступны предобученные модели (OCR, NSFW, фон, детекция, сегментация) и сервис визуального поиска.
Заказать решение
compare
К сравнению
Описание компании
Год основания: 1990
Страна происхождения: Литва
Направление: Компьютерное зрение
Отрасль: Различные отрасли
Преимущества
  • От разметки до продакшена в одном месте
  • Облако, API и офлайн‑развёртывание
  • Готовые модели: OCR, NSFW, фон, объекты
  • Гибкая оплата по факту использования
  • Управление командами и трекинг времени
Дополнительная информация

Теги: #компьютерное_зрение; #обработка_изображений; #детекция_объектов; #классификация_изображений; #сегментация; #OCR; #NSFW_модерация; #поиск_похожих_изображений; #ecommerce; #ритейл; #производство; #контроль_качества; #визуальный_поиск; #удаление_фона; #API; #onprem; #гибридное_развёртывание; #аннотация_изображений

Ссылка на API-документацию: https://www.sentisight.ai/terms-of-use/

Контур решения: Cloud

Стоимость: Freemium
Заказать решение Получить консультацию
Logo
Кейсы

Фильтр контента на основе компьютерного зрения, NDA

Решение: создано решение с технологией компьютерного зрения для фильтрации контента.

Результаты: настроено обнаружение оружия или обнаженных частей тела в контенте. Значительно уменьшено количество фотографий со спамом, логотипами и QR-кодами.


Выявление болезней с помощью компьютерного зрения, NDA

Решение: создана система, которая помогает врачам обрабатывать анализы пациентов и выявлять отклонения от нормальных значений.

Результаты: скорость и точность проведения анализов заметно возросли.


Производитель автокомпонентов.

Проблема: ручной визуальный контроль занимал ~8 сек/изделие, высокая нагрузка на ОТК.

Решение: обучили модель детекции дефектов на 20k размеченных фото в SentiSight.ai, интеграция на линии через REST API.

Эффект: среднее время инспекции 1,2 сек/шт., −70% ручных проверок. Стоимость предсказаний от €0,0008-0,001 за 1k, окупаемость <3 мес. (при объёме >1 млн предсказ./мес.).

Где и как применять
  • E‑commerce: авторазметка SKU, удаление фона, визуальный поиск; интеграция с PIM/DAM через REST API (SwaggerHub).
  • Производство: QA/детекция дефектов по конвейеру (API), отчёты по метрикам.
  • Логистика: обнаружение повреждений, сортировка по классам.
  • Документооборот: OCR счетов/накладных.
  • Контент‑площадки: NSFW‑фильтрация. Доступны веб‑интерфейс, API‑токен в Wallet, мобильные приложения, а также офлайн‑сервер на Linux. 
Кому подойдет:
  • Компании с большими потоками изображений и ограниченным ML‑штатом: нужен быстрый старт на готовых моделях и простое обучение своих.
  • Производство/ритейл/логистика: требуется масштабируемый API и предсказуемая стоимость операции.
  • Регулируемые отрасли: нужен on‑prem без передачи данных вовне.
  • Аннотационные агентства: контроль ролей, время, прогресс, почасовой тариф. 
FAQ
Что умеет платформа?
Единый набор инструментов: разметка (bbox, полигон, bitmap, точки), обучение (классификация, детекция, сегментация), предикт через веб, REST API или офлайн‑сервер. Есть готовые модели (OCR, NSFW, фон).
Как внедрить и в какие сроки?
Старт возможен за 1 день: создайте проект, загрузите/разметьте данные, обучите модель и вызывайте предсказания через REST API. Для on‑prem доступна загрузка модели и локальный REST‑сервер (Linux).
Как обеспечивается безопасность данных?
Можно использовать офлайн‑модели без отправки изображений на сервер. Для облака — доступ через токен; предусмотрены условия передачи данных. Выбирайте on‑prem при требованиях локализации.
Сколько это стоит?
Оплата по операциям: предсказания от €0,0008–0,001/шт., обучение от €3,6/час. Новым пользователям начисляются €20 единоразово и €5/мес. кредитов. Офлайн - 30 дней бесплатно, затем разовая лицензия.
Какие интеграции поддерживаются?
REST API с примером эндпоинтов на SwaggerHub. Токен берётся в Wallet. Есть веб‑интерфейс, мобильные приложения. Для офлайна — локальный REST‑сервер.
Какой бизнес‑эффект ожидать?
Снижение затрат на разметку за счёт AI‑ассистов (similarity/iterative labeling), ускорение QA/модерации, масштабирование через API. Экономика рассчитывается по фактическому числу операций.
6
Подберем решение!
Chat icon