EyePop.ai

EyePop.ai permite a los equipos entrenar modelos personalizados de detección, seguimiento, OCR y comprensión de escenas en imágenes y video sin necesidad de crear un departamento de ML desde cero. Usted define los objetivos, carga datos de entrenamiento en JPEG, PNG o MP4, y despliega modelos entrenados o Capacidades preconstruidas mediante SDKs de Python, Node, React o APIs REST en la nube, hardware local o dispositivos edge como NVIDIA Jetson Orin y Qualcomm Snapdragon.

Mientras que muchos proveedores de visión lo limitan a un solo modelo de despliegue, EyePop encadena Pops componibles para que la detección, pose, seguimiento, lectura de matrículas e inteligencia visual funcionen en una sola pasada en el dispositivo. La misma definición de Pop funciona en servidores GPU, Jetson, Snapdragon o descarga en la nube sin reescribir código, lo cual es importante cuando la latencia, el ancho de banda o las normas de residencia de datos impiden enviar video sin procesar hacia arriba.

Equipos de operaciones en vigilancia, transmisión, mercados, salud, agricultura y robótica lo usan para convertir las transmisiones de cámaras en eventos estructurados, archivos buscables y verificaciones de cumplimiento en lugar de revisar líneas de tiempo manualmente. El Entrenamiento de Autoservicio y el autoetiquetado apuntan a lograr un modelo funcional en horas, con muchos usuarios comenzando con aproximadamente 200 imágenes etiquetadas.

La plataforma ganó el Premio del Jurado SIA y Mejor Análisis de Video en ISC West 2026. EyePop.ai está certificado por HIPAA y soporta despliegues locales aislados donde el video nunca sale de la red local.