Triết lý thiết kế cốt lõi tập trung vào chức năng hướng người dùng, đảm bảo sự tích hợp mượt mà và xử lý theo thời gian thực. Ứng dụng phải nhanh và chính xác khi chạy trên các máy nhỏ (như biển báo số). Hệ thống được xây dựng với tính mô-đun trong tâm trí, cho phép cập nhật và mở rộng dễ dàng. Các mô hình AI tùy chỉnh được huấn luyện trên các bộ dữ liệu đa dạng, đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy cao trong việc phát hiện tuổi và giới tính. Cách tiếp cận mô-đun này không chỉ đơn giản hóa việc bảo trì mà còn tăng cường khả năng của hệ thống để thích nghi với những thách thức và yêu cầu mới.
Khách hàng
Thời gian hoạt động
4 tháng
Việc triển khai ứng dụng này đòi hỏi một cách tiếp cận tỉ mỉ trong lập trình, chọn JavaScript vì độ nhẹ, linh hoạt và được hỗ trợ rộng rãi. Mặc dù JavaScript được biết đến với những thách thức trong các tác vụ tính toán nặng, tensorflow.js đã cung cấp một điểm xuất phát vững chắc cho theo dõi khuôn mặt theo thời gian thực. Ứng dụng đã vượt qua các hạn chế bằng cách tối ưu hóa các mô hình AI của chúng tôi cho tốc độ mà không hy sinh độ chính xác, sử dụng các thuật toán hiệu quả và tận dụng khả năng của trình duyệt để xử lý các tác vụ nặng. Quá trình tối ưu hóa này bao gồm việc kiểm tra và tinh chỉnh kỹ lưỡng, đảm bảo ứng dụng của chúng tôi hoạt động tối ưu trên các thiết bị khác nhau.
Một trong những thách thức lớn là nâng cao hiệu suất của JavaScript cho các nhiệm vụ AI, loại công việc được biết đến là tốn nhiều tài nguyên và chậm cho các ứng dụng như vậy. Bằng cách tận dụng tensorflow.js, các nhiệm vụ nhận diện khuôn mặt được xử lý một cách hoàn hảo trong môi trường trình duyệt. Các mô hình AI được tối ưu hóa để nhẹ nhàng mà vẫn mạnh mẽ, áp dụng các kỹ thuật lập trình đổi mới và các bước tối ưu hóa để lấp đầy khoảng cách giữa sự tiện lợi sử dụng của JavaScript và bản chất đòi hỏi cao của các tính toán AI. Cách tiếp cận chiến lược này đã cho phép chúng tôi cung cấp một ứng dụng mạnh mẽ, vừa nhanh vừa chính xác, vượt qua những khó khăn vốn có của lập trình AI trong JavaScript.