EyePop.ai

EyePop.ai permet aux équipes de former des modèles personnalisés de détection, de suivi, de reconnaissance optique de caractères (OCR) et de compréhension de scène sur des images et des vidéos sans créer un département de machine learning à partir de zéro. Vous définissez les cibles, téléchargez des données d'entraînement au format JPEG, PNG ou MP4, et déployez les modèles entraînés ou les Abilities préconçues via les SDK Python, Node, React ou les API REST vers le cloud, du matériel sur site ou des appareils en périphérie comme NVIDIA Jetson Orin et Qualcomm Snapdragon.

Alors que de nombreux fournisseurs de vision vous enferment dans un seul modèle de déploiement, EyePop enchaîne des Pops composables pour que la détection, la pose, le suivi, la lecture de plaques d'immatriculation et l'intelligence visuelle s'exécutent en une seule passe sur l'appareil. La même définition de Pop fonctionne sur des serveurs GPU, Jetson, Snapdragon ou en déchargement cloud sans réécrire le code, ce qui est important lorsque la latence, la bande passante ou les règles de résidence des données excluent l'envoi de la vidéo brute en amont.

Les équipes opérationnelles dans la surveillance, la diffusion, les places de marché, la santé, l'agriculture et la robotique l'utilisent pour transformer les flux de caméras en événements structurés, archives consultables et contrôles de conformité au lieu de passer manuellement les timelines. La formation en libre-service et l'auto-étiquetage visent quelques heures pour obtenir un modèle opérationnel, avec de nombreux utilisateurs partant d'environ 200 images étiquetées.

La plateforme a remporté le prix du choix des juges SIA et le prix de la meilleure analyse vidéo à ISC West 2026. EyePop.ai est certifié HIPAA et prend en charge les déploiements sur site isolés où la vidéo ne quitte jamais le réseau local.