01
Mulai sesi kamera lokal
Workspace meminta akses kamera dari peramban dan menjaga stream video langsung tetap berada di sesi halaman yang aktif.
- Kamera depan atau belakang
- Tanpa unduh aplikasi
- Tanpa dependency FastAPI produksi
Pengenalan BISINDO berbasis peramban, dari bingkai kamera ke kalimat.
Tur teknis yang tetap mudah dibaca tentang cara SignifyAI menangkap bingkai kamera, menjalankan YOLO11n ONNX di peramban, mengunci prediksi alfabet BISINDO yang stabil, dan mengubah huruf terkonfirmasi menjadi teks yang dapat disunting.
01
Workspace meminta akses kamera dari peramban dan menjaga stream video langsung tetap berada di sesi halaman yang aktif.
02
Bingkai digambar ke canvas 640 x 640, diubah dari data gambar RGBA menjadi tensor RGB, lalu dikirim ke model sesuai bentuk input ONNX yang dikonfigurasi.
03
ONNX Runtime Web menjalankan artifact BISINDO YOLO11n melalui worker bila memungkinkan, fallback ke main thread saat diperlukan, dan memakai WebGPU atau WASM sesuai dukungan peramban.
04
Deteksi teratas disaring melalui ambang keyakinan dan accumulator weighted-vote kecil sebelum huruf terkonfirmasi ditambahkan ke penyusun kalimat, disimpan sebagai riwayat teks, dan dapat dibacakan.
Batasan jujur
Rilis ini mengenali kelas alfabet BISINDO A-Z. Aplikasi ini tidak mengklaim penafsiran kalimat penuh atau terjemahan tersertifikasi.
Kualitas kamera, pencahayaan, posisi tangan, dukungan peramban, dan performa WebGPU atau WASM memengaruhi kualitas prediksi.
Inferensi produksi berjalan di peramban. Riwayat tersimpan mencatat entri teks dan metadata, bukan video kamera mentah.
Tanya jawab
Model produksi saat ini berfokus pada pengenalan alfabet BISINDO dari A sampai Z.
Tidak. Alur translate dan practice produksi menjalankan model ONNX di peramban. FastAPI tetap menjadi batas legacy atau dev-only untuk contract testing dan parity testing.
Stream kamera diproses untuk sesi peramban aktif. Riwayat tersimpan berisi huruf terkonfirmasi, teks kalimat, data confidence, dan metadata waktu.
Akurasi bergantung pada cakupan alfabet yang dilatih, framing kamera, pencahayaan, variasi pengguna, performa perangkat, dan ambang confidence.
Coba ruang kerja