A Pixelabs pretendia automatizar fluxos de trabalho visuais que ainda dependem da inspeção manual. Esses processos são demorados, inconsistentes e difíceis de escalar, especialmente em casos de aplicação como a imagiologia da retina para a deteção precoce da doença de Alzheimer.
Ao integrarYOLO Ultralytics no Pixelabs AI-Engine, a Pixelabs conseguiu automatizar os fluxos de trabalho visuais. Por exemplo, na imagiologia da retina para a deteção precoce da doença de Alzheimer, isto melhorou a consistência na identificação de indicadores, com uma taxa de recuperação que atingiu os 95%.
Atualmente, muitos fluxos de trabalho industriais, operacionais e de investigação ainda dependem da análise manual de imagens por parte de pessoas para verificar processos ou identificar padrões. À medida que os dados aumentam, este processo torna-se rapidamente lento, inconsistente e difícil de escalar.
Isto é especialmente verdadeiro em contextos de investigação, como a imagiologia da retina para a deteção precoce da doença de Alzheimer, onde identificar pequenos indicadores nas imagens pode ser difícil e demorado.
A Pixelabs ajuda a resolver esta questão com o seu Pixelabs AI-Engine, uma plataforma de IA visual concebida para a análise de imagens e vídeos em tempo real. Através da utilização de modelos de visão computacional, como YOLO Ultralytics , a plataforma facilita a automatização de fluxos de trabalho visuais, melhora a consistência e permite escalar a análise.
A Pixelabs desenvolve soluções de IA visual que permitem às empresas automatizar e melhorar os processos existentes através da visão computacional. Com sede em Madrid e escritórios em Barcelona e no Reino Unido, a empresa dedica-se ao desenvolvimento de ferramentas práticas de IA que podem ser aplicadas em diversos setores.
Em particular, a sua plataforma, o Pixelabs AI-Engine, permite a análise de imagens e vídeos em tempo real para tarefas como a deteção de objetos, a identificação de defeitos, a análise de superfícies e o reconhecimento ótico de caracteres (OCR). Estas capacidades permitem aos utilizadores processar dados visuais de forma mais eficiente e reduzir a dependência da revisão manual.
A plataforma foi concebida para se integrar nos sistemas existentes, facilitando a adoção da visão computacional pelas organizações sem perturbar as operações. Esta flexibilidade permite à Pixelabs dar resposta a uma vasta gama de casos de utilização e adaptar as soluções à medida que as necessidades aumentam.
Em muitos setores, as operações diárias ainda dependem de fluxos de trabalho manuais e de uma automatização limitada. Operadores, engenheiros e investigadores analisam frequentemente imagens manualmente, validam resultados e gerem dados através de várias ferramentas.
Isto torna os processos mais lentos, mais difíceis de padronizar e mais propensos a inconsistências, especialmente à medida que os volumes de dados aumentam. Mesmo quando as organizações pretendem implementar a visão computacional, a transição nem sempre é simples.
A integração da IA em sistemas existentes pode exigir alterações nos fluxos de trabalho estabelecidos, nova infraestrutura ou esforço de engenharia adicional. É por isso que muitas soluções são difíceis de escalar ou manter ao longo do tempo.
Por exemplo, em contextos de investigação como a imagiologia da retina para a deteção precoce da doença de Alzheimer, estes desafios tornam-se mais complexos. Os investigadores precisam de detect características detect pequenas, gerir grandes conjuntos de dados de imagens e garantir que os resultados se mantêm consistentes em diferentes condições.
Sem um método simplificado para gerir a análise, a gestão de dados e os resultados, torna-se difícil expandir estes fluxos de trabalho e manter resultados fiáveis.
A Pixelabs superou estes desafios através da integraçãoYOLO Ultralytics no Pixelabs AI-Engine. A plataforma funciona como o núcleo das suas soluções de IA visual, facilitando a execução de análises de imagens e vídeos em tempo real em diferentes aplicações, sem perturbar os fluxos de trabalho existentes.
Suporta uma variedade de tarefas, incluindo deteção de objetos e defeitos, análise de superfícies e texturas, gestão de cores e OCR. Uma vez que é independente do hardware e foi concebido para se integrar através de APIs, pode ser implementado em diferentes ambientes e dimensionado.
Esta abordagem foi aplicada numa colaboração recente com a equipa de investigação sobre a doença de Alzheimer do CIBIR, na qual a Pixelabs desenvolveu um sistema para apoiar a deteção precoce da doença de Alzheimer em ratos através de imagens da retina. O objetivo era identificar pequenos indicadores, tais como depósitos de beta-amilóide, que possam sinalizar as fases iniciais da doença.
Para tal, a Pixelabs criou um fluxo de trabalho que integra o armazenamento de dados, o processamento de imagens e uma interface de utilizador. As imagens da retina, captadas através de dispositivos de imagem do fundo do olho específicos do laboratório, são primeiro transferidas através do Protocolo de Transferência Segura de Ficheiros (SFTP) e armazenadas num sistema centralizado, facilitando a gestão e o acesso a grandes conjuntos de dados.
Para garantir resultados consistentes, são então aplicadas etapas de pré-processamento para corrigir diferenças na qualidade da imagem e na iluminação. Isto ajuda o sistema a manter a precisão em diferentes amostras e condições.
As imagens são então analisadas utilizando modelos de IA de visão, incluindo modelos personalizados Ultralytics YOLOv8 . YOLOv8 utilizadas variantes médias e grandes do YOLOv8 para equilibrar desempenho e precisão.
Neste fluxo de trabalho,YOLO Ultralytics são utilizados para a deteção de objetos e a classificação de imagens, com o objetivo de identificar e localizar pequenas áreas de interesse, tais como depósitos de beta-amilóide, diretamente nas imagens da retina.
Por fim, os resultados são apresentados através de uma plataforma online, onde os utilizadores podem carregar imagens, filtrar dados por atributos como idade, sexo ou fenótipo e visualizar as características detetadas, juntamente com os índices de confiança. Isto facilita a transição dos dados brutos das imagens para conclusões claras e úteis.
Para a Pixelabs,YOLO Ultralytics revelaram-se a escolha ideal, proporcionando uma base prática e flexível para o desenvolvimento de soluções de visão computacional que podem ser rapidamente adaptadas a diferentes casos de utilização. São fáceis de treinar e aperfeiçoar, permitindo à equipa avançar mais rapidamente e responder a novos requisitos sem necessidade de redesenhar o sistema.
Esta flexibilidade teve um impacto direto na velocidade de desenvolvimento. Ao tirar partido YOLO, a Pixelabs conseguiu acelerar os seus ciclos de desenvolvimento e colocar as soluções em produção mais rapidamente, reduzindo o tempo de lançamento no mercado de novas aplicações. Ao mesmo tempo, os modelos proporcionaram resultados mais precisos e consistentes.
A integração dosYOLO Ultralytics no Pixelabs AI-Engine resultou em melhorias evidentes no desempenho da análise. No caso de estudo da investigação sobre a doença de Alzheimer, o sistema atingiu taxas de recall de cerca de 90 %, aumentando até 95 % à medida que a doença progredia e os indicadores se tornavam mais visíveis.
Isto permitiu aos investigadores detect características, tais como depósitos de beta-amilóide, de forma mais fiável em grandes conjuntos de dados de imagens. Consequentemente, a análise tornou-se mais consistente, reduzindo a variabilidade e ajudando a garantir que não fossem ignorados indicadores importantes.
Para além deste caso de utilização, a Pixelabs tem recebido feedback consistentemente positivo de clientes que utilizam as suas soluções em diferentes aplicações. Os utilizadores destacam melhorias na forma como os processos são executados, nomeadamente em termos de eficiência e fiabilidade.
O impacto varia consoante o caso de utilização específico, refletindo a flexibilidade da plataforma e a sua capacidade de se adaptar a diferentes necessidades operacionais. Em geral, estas melhorias facilitaram a gestão e a análise de dados visuais em grande escala, contribuindo para resultados mais fiáveis e fluxos de trabalho mais eficientes.
A Pixelabs continua a expandir as capacidades da sua plataforma de IA visual para novos casos de utilização e setores. Com base no seu trabalho em aplicações de investigação, como a deteção da doença de Alzheimer, a equipa está empenhada em aperfeiçoar os seus modelos e em fazer avançar a análise visual utilizando tecnologias comoYOLO Ultralytics .
Ao melhorar continuamente a sua tecnologia, a Pixelabs pretende ajudar as organizações a automatizar processos de forma mais eficaz e a aplicar a visão computacional numa gama mais ampla de fluxos de trabalho do mundo real.
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Os modelos Ultralytics YOLO são arquitecturas de visão por computador desenvolvidas para analisar dados visuais de imagens e entradas de vídeo. Estes modelos podem ser treinados para tarefas que incluem a deteção de objectos, a classificação, a estimativa de pose, o seguimento e a segmentação de instânciasYOLO
YOLO11 Ultralytics YOLO11 é a versão mais recente dos nossos modelos de Visão Computacional. Tal como as versões anteriores, suporta todas as tarefas de visão computacional que a comunidade de IA de visão adorou no YOLOv8. O novo YOLO11, no entanto, vem com maior desempenho e precisão, tornando-o uma ferramenta poderosa e o aliado perfeito para os desafios da indústria do mundo real.
O modelo que escolher usar depende dos requisitos específicos do seu projeto. É fundamental ter em conta fatores como desempenho, precisão e necessidades de implementação. Aqui está uma visão geral rápida:
Os repositóriosYOLO Ultralytics , como o YOLOv5 e o YOLO11, são distribuídos sob a licença AGPL-3.0 por defeito. Esta licença aprovada pela OSI foi concebida para estudantes, investigadores e entusiastas, promovendo a colaboração aberta e exigindo que qualquer software que utilize componentes AGPL-3.0 seja também de fonte aberta. Embora assegure a transparência e promova a inovação, pode não se alinhar com casos de utilização comercial.
Se o seu projeto envolver a incorporação do software Ultralytics e dos modelos de IA em produtos ou serviços comerciais e pretender contornar os requisitos de código aberto da AGPL-3.0, uma Licença Empresarial é ideal.
Os benefícios da licença Enterprise incluem:
Para garantir uma integração perfeita e evitar as restrições AGPL-3.0 , solicite uma Licença Empresarial Ultralytics usando o formulário fornecido. A nossa equipa ajudá-lo-á a adaptar a licença às suas necessidades específicas.
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