Sighthound

မတော်တဆမှုများ ရှာဖွေခြင်းနှင့် မူရင်းလက္ခဏာဖယ်ရှားခြင်း (De-identification) အတွက် ကွန်ပျူတာ အမြင်အာရုံ (Computer Vision) ကိရိယာတန်ဆာပလာ

Contact for pricing United States
ဝဘ်ဆိုက်သို့ သွားရန် ↗

တူညီသော စောင့်ကြည့်ရေးဗီဒီယိုဖိုင်တွင် တရားဥပဒေစိုးမိုးရေးအေဂျင်စီများက ကားနံပါတ်ပြားကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း မြင်လိုကြသော်လည်း ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဥပဒေများက လမ်းသွားလမ်းလာများ၏ မျက်နှာများကို ဖုံးကွယ်ထားရန် တောင်းဆိုနေပါသည်။ Sighthound သည် ဤအရာနှစ်ခုစလုံးကို အတိအကျလုပ်ဆောင်ပေးသည်- တစ်ဖက်တွင် တိကျမှုမြင့်မားသော ကားနံပါတ်ပြားနှင့် ယာဉ်မှတ်မိခြင်းဖြစ်ပြီး၊ အခြားတစ်ဖက်တွင် မျက်နှာများနှင့် ကားနံပါတ်ပြားများကို အလိုအလျောက် ပုံဖျက်ပေးသည့် မူရင်းလက္ခဏာဖယ်ရှားရေး ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။

အဓိက အင်္ဂါရပ်များ

  • ALPR+ ယာဉ်နံပါတ်ပြား အလိုအလျောက်ဖတ်ရှုခြင်းနှင့် ယာဉ်ဝိသေသလက္ခဏာများ ခွဲခြားခြင်း
  • ယာဉ်အမှတ်တံဆိပ်၊ မော်ဒယ်နှင့် အရောင်ခွဲခြားခြင်း (၁၉၉၁ ခုနှစ်မှ ယနေ့အထိ အကျုံးဝင်)
  • Redactor ဖြင့် မျက်နှာများနှင့် ကားနံပါတ်ပြားများကဲ့သို့သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အချက်အလက်များကို အလိုအလျောက် ဖယ်ရှားပေးခြင်း
  • စက်ပေါ်တွင် (Edge Computing) တိုက်ရိုက်တွက်ချက်လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်သော ဟာ့ဒ်ဝဲ
  • လက်ရှိစနစ်များတွင် ထည့်သွင်းအသုံးပြုနိုင်သော API ပေါင်းစပ်မှု

အားသာချက်များ

  • ယာဉ်မှတ်မိခြင်းနှင့် မူရင်းလက္ခဏာဖယ်ရှားခြင်း (De-identification) နှစ်မျိုးစလုံးကို လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်း
  • Edge တွင် လုပ်ဆောင်ပေးသောကြောင့် အရေးကြီးသော ဗီဒီယိုဖိုင်များကို အပြင်သို့ ပို့ဆောင်ရန် မလိုအပ်ပါ
  • ကြီးမားသော ဖောက်သည်များနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သူများ ရှိပြီး နည်းပညာ ရင့်ကျက်မှုကို အတည်ပြုနိုင်ခြင်း

အားနည်းချက်များ

  • ယာဉ်နံပါတ်ပြား ပုံစံများသည် နိုင်ငံတကာ အဓိကရေပန်းစားမှုအပေါ် အခြေခံထားပြီး ဒေသတွင်း နံပါတ်ပြားများကို ပံ့ပိုးမှု ရှိမရှိ စစ်ဆေးရန် လိုအပ်သည်
  • ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများနှင့် စနစ်ပေါင်းစပ်သူများကို ဦးတည်ထားပြီး တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်သော ထုတ်ကုန်မဟုတ်ပါ
  • Edge ဟာ့ဒ်ဝဲ ဝယ်ယူမှုနှင့် တပ်ဆင်မှုစရိတ်များကို သီးခြားထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည်

အသုံးပြုမှုများ

  • ကားပါကင်များနှင့် ရပ်ကွက်များအတွင်း ယာဉ်ဝင်ထွက်မှုကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း
  • ယာဉ်တန်းနှင့် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး (Logistics) များအတွက် ယာဉ်မှတ်မိခြင်း
  • ဗီဒီယိုများကို လူထုထံ မချပြမီ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အချက်အလက်များ ဖယ်ရှားခြင်း
  • အသွားအလာ စည်းကမ်းထိန်းသိမ်းရေးနှင့် ဖြစ်ရပ်များကို စုံစမ်းစစ်ဆေးခြင်း

အယ်ဒီတာမှတ်ချက်

ဗီဒီယိုဖိုင်များတွင် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အချက်အလက်များကို အလိုအလျောက် ဖုံးကွယ်ပေးသော စနစ်များအတွက် လိုအပ်ချက်သည် အလွန်မြင့်မားသော်လည်း ဤကဏ္ဍကို စနစ်တကျ စတင်လုပ်ကိုင်နေသူများ နည်းပါးသေးသည်။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

ဒေသတွင်း ကားနံပါတ်ပြားများကို ပံ့ပိုးပါသလား။

Sighthound သည် နိုင်ငံအများအပြားမှ ကားနံပါတ်ပြား ပုံစံများကို ပံ့ပိုးပေးသော်လည်း ဒေသတွင်း နံပါတ်ပြားများကို အပြည့်အဝ ပံ့ပိုးထားခြင်း ရှိမရှိကိုမူ တရားဝင် ကုမ္ပဏီထံ ನೇירות မေးမြန်းစစ်ဆေးပြီး အမှန်တကယ် ဗီဒီယိုဖိုင်များနှင့် စမ်းသပ်ကြည့်ရှုရန် လိုအပ်ပါသည်။

အလိုအလျောက် ပုံဖျက်ခြင်းသည် လွတ်သွားနိုင်ခြေ ရှိပါသလား။

ရှိပါသည်။ အလိုအလျောက် မူရင်းလက္ခဏာဖယ်ရှားခြင်း မည်သည့်အမျိုးအစားမဆို၊ အထူးသဖြင့် ရုပ်ထွက်နိမ့်ခြင်း၊ ဘေးတိုက်မျက်နှာများ သို့မဟုတ် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း အကာအကွယ်ရှိခြင်းတို့တွင် လွတ်သွားနိုင်ခြေ (False Negative) ရှိပါသည်။ အကောင်းဆုံး နည်းလမ်းမှာ အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်ပြီးနောက် လူကိုယ်တိုင် ပြန်လည်စစ်ဆေးရန် ဖြစ်ပါသည်။

သက်ဆိုင်ရာ AI ကိရိယာများ

ClaudeAnthropic မှ ဖန်တီးထုတ်လုပ်ထားပြီး ရှည်လျားသောစာသားများနှင့် လုံခြုံစိတ်ချရသော ဆွေးနွေးမှုများတွင် ထူးချွန်သည့် AI လက်ထောက်။AirtopAI ဧጀントများ ဝဘ်ဆိုဒ်များသို့ ဝင်ရောက်ခြင်း၊ ကြည့်ရှုခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ ပြုလုပ်နိုင်သော Cloud Browser ပလပ်ဖောင်းဖြစ်ပြီး Login Wall နောက်ကွယ်ကိုပါ အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်သည်AutoGenမိုက်ခရိုဆော့ဖ် (Microsoft) ၏ Open-source Multi-agent မူဘောင်ဖြစ်ပြီး AI အေးဂျင့်များ အချင်းချင်း စကားပြောဆိုကာ ပူးပေါင်း၍ လုပ်ငန်းတာဝန်များကို ပြီးမြောက်စေနိုင်သည်LangGraphLangChain အဖွဲ့မှ ဖန်တီးထားသော AI Agent များအတွက် graph (ပုံစံခွဲ) အခြေပြု စီမံခန့်ခွဲမှုဘောင် (Framework)Sleep.aiဝတ်ဆင်စရာမလိုဘဲ အိပ်စက်မှုကို တိုင်းတာပေးကာ API ပါ ပံ့ပိုးပေးသည့် AI ပလပ်ဖောင်းLuxonisOAK စီးရီး အစွန်းပိုင်း (Edge) AI အတိမ်အနက် ကင်မရာများ၊ ကွန်ပြူတာအမြင်အာရုံ (Computer Vision) ကို စက်ပစ္စည်းပေါ်တွင် တိုက်ရိုက်လုပ်ဆောင်ရန်

繁體中文版 →