Construímos pipelines completos de IA para aplicações aéreas: definição do problema, estratégia de coleta, anotação de datasets, treinamento, validação e implantação — seja embarcado no drone (edge) ou na nuvem (pós-voo).
Trabalhamos com arquiteturas modernas de detecção (YOLO, DETR), segmentação (SAM, Mask R-CNN) e modelos especializados em imagens aéreas com geolocalização. Cada modelo é otimizado para o hardware-alvo — Jetson Orin, Coral, ou inferência em GPU de servidor.
Integramos o modelo com a telemetria do voo, gerando saídas georreferenciadas: cada objeto detectado vem com latitude/longitude, timestamp e métricas de confiança.
Entendemos o objeto/evento de interesse, o cenário de voo e os KPIs (precisão, recall, latência aceitável).
Voos dirigidos para coleta de dados de treino, anotação assistida, data augmentation e validação de qualidade.
Fine-tuning de arquiteturas SOTA com seu dataset, ablation de hiperparâmetros e validação cruzada.
Conversão para TensorRT/ONNX, quantização INT8 e benchmarks em hardware embarcado.
Fusão com telemetria GPS/IMU para gerar detecções com coordenadas geográficas exatas.
Re-treinamento contínuo conforme novos dados chegam, monitoramento de drift e versionamento de modelos.
Contagem de plantas, detecção de falhas, identificação de pragas e mapeamento de áreas afetadas.
Censo automático, monitoramento de movimentação e identificação de animais perdidos em grandes propriedades.
Identificação de defeitos em torres, linhas de transmissão, telhados, painéis solares — com priorização automática.
Monitoramento de perímetros e fluxos, contagem de veículos, identificação de presença não autorizada.
Comparação automática entre voos para medir avanço de obra, volume movimentado e conformidade ao projeto.
Detecção de desmatamento, contagem de espécies, identificação de queimadas e mapeamento de áreas degradadas.
Modelos: YOLOv8/v11, DETR, RT-DETR para detecção · SAM2 para segmentação · ConvNeXt e ViT para classificação · DeepSORT/ByteTrack para tracking.
Treinamento: PyTorch, MMDetection, Ultralytics · datasets versionados com DVC · experiment tracking com Weights & Biases.
Deploy: ONNX Runtime, TensorRT, OpenVINO para edge · NVIDIA Jetson Orin Nano/AGX, Google Coral · APIs Python para integração com pipelines de pós-voo.
Conte o que você quer detectar, com que precisão e onde a inferência precisa rodar. Voltamos com plano técnico e orçamento.
