Kami melaksanakan aliran kerja inferens dwi-peringkat. Klasifikasi berasaskan pinggir berjalan terus pada peranti menggunakan model tempatan yang diminimumkan, beralih ke analisis mendalam awan yang selamat hanya apabila keyakinan ramalan jatuh di bawah ambang yang ditentukan.
UI kamera tersuai ditambah dengan WebAssembly sebelah klien untuk melaksanakan pra-pemprosesan imej tanaman tempatan segera dan pelaksanaan model tanpa kelewatan rangkaian.
API analisis sekunder yang menjalankan model klasifikasi berat. Memaparkan saluran paip kemasukan muatan imej termampat untuk meminimumkan penggunaan data selular.
Kejadian backend berskala yang dihoskan pada nod GPU AWS. Berat aset model statik dicache pada lokasi Cloudflare Edge untuk membolehkan kemas kini pelanggan aplikasi luar talian yang cepat.
Kelewatan pelaksanaan pembelajaran mesin tempatan pada peranti tanpa memerlukan liputan selular.
Kadar kejayaan yang disahkan dalam mengesan penyakit daun tanaman sasaran pada peringkat pembangunan awal.
Kadar penggunaan aktif dalam kalangan ejen lapangan disebabkan kelajuan pelaksanaan yang pantas di kawasan isyarat rendah.