Verdubbelen op Bee Edge AI. We hoorden steeds van klanten dingen zoals... "Vang meer beelden wanneer X gebeurt." "Kaart deze wegen, detecteer dit aangepaste object." "Upload video alleen wanneer Y wordt geactiveerd." Die lijst eindigt nooit, en we gaan geen duizend eenmalige functies uitbrengen. Dus hebben we de Bee programmeerbaar gemaakt: een inzetbare edge vision computer waar je je eigen modules (C++ of Python) draait, triggert op gebeurtenissen, richt op geografie en precies controleert wat wordt vastgelegd en geüpload. Dat is het product. Laten we duiken in wat je krijgt: 🧑‍💻C++ of Python modules: kies voor lage latentie prestaties of snelle iteratie. 📸 Vision primitives: draai je eigen detector/classificator of maak gebruik van native Map AI-uitvoer. Volledige sensor toegang: 12,3MP frames, stereo diepte en 2K videostreams voor clips of continue opname. 🚙 Voertuig + bestuurder signalen: GNSS + IMU, plus ingebouwde gebeurtenissen (remmen, uitwijken, acceleratie) of je eigen logica. 💻 Real-time on-device inferentie: ~5,1 TOPS, werkt offline, uploadt later wanneer er bandbreedte beschikbaar is. 📱Connectiviteit als een dienst: gestructureerde uitvoer streamt naar je Bee Maps ontwikkelaarsaccount via LTE/WiFi; jij stelt het beleid in. 🛠️ Platform: OTA uitrol, gezondheid/doorvoer/foutmetingen, geo-targeting Wat mensen ermee verzenden * Wijzigingsdetectie: upload alleen wat is veranderd—nieuwe/verwijderde/geüpdatete activa. * Aangepaste edge detecties: bedrijfsnamen, nutsvoorzieningen, poorten/toegangs punten met afgeleide metadata. * Bestuurder-gebeurtenis vastlegging: "reed door een rood licht", "te snel de bocht in + hard remmen" → gestructureerd record + korte clip/frames/diepte. * Precisie beeldpijplijnen: elke N meter, gebeurtenis-gegateerde full-res stills, diepte-ondersteunde metingen, kruispunt clips. ...