Задача и данные
Задача определяется как обнаружение, классификация, подсчёт, слежение или контроль качества. Камера, объектив, расстояние, свет и момент съёмки оцениваются вместе. Критерии успеха требуют реальных образцов и классов ошибок.
Разработка и интеграция
Классические алгоритмы или обучаемые модели выбираются по задаче. Анализ видео, логика решений и API следуют рабочему процессу. Данные камеры, результат модели и бизнес-решение разделены.
Оценка и внедрение
Ложное принятие и отклонение измеряются отдельно на тесте. Проверяются освещение, перекрытие объектов и потеря камеры. Скорость и оборудование подтверждаются реальным потоком; неподтверждённые FPS и точность не заявляются.