Notice: Trying to get property 'ID' of non-object in /tmp/gitrepo/git/rev-1b72ed4d34ba9daa7b51f0fad6f9505962e7d8e1/wp-content/themes/r47717/functions.php on line 399

Notice: Trying to get property 'ID' of non-object in /tmp/gitrepo/git/rev-1b72ed4d34ba9daa7b51f0fad6f9505962e7d8e1/wp-content/themes/r47717/functions.php on line 400

Notice: Trying to get property 'post_title' of non-object in /tmp/gitrepo/git/rev-1b72ed4d34ba9daa7b51f0fad6f9505962e7d8e1/wp-content/themes/r47717/functions.php on line 406
- Области экспертизы | Лаборатория «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ
Главная | Области экспертизы

Системы видеоаналитики

Разработка алгоритмов и ПО для интеллектуального анализа цифрового изображения в сфере видеонаблюдения и безопасности:  распознавания, детектирования, визуализации объектов или сцен, анализа и поиска изображения и др.

Получить консультацию

Связанные технологии

  • Машинное обучение
  • Интернет вещей

Сферы применения

Видеонаблюдение и безопасность

Задачи

  • Анализ большого числа объектов
  • Непрерывная работа без потери качества
  • Высокая скорость и точность измерений
  • Автоматический анализ изображения
  • Автоматическое принятие решений
  • Выполнение дополнительных функций в зависимости от задачи

Преимущества

  • Повышение скорости и качества контроля за счет исключения «человеческого фактора»
  • Многофункциональность (детектирование, классификация, автоматизированное принятие решений, поиск по соответствию и пр.)
  • Снижение трудозатрат и других издержек на традиционные методы проверки
  • Гарантированное обнаружение аварийных ситуаций и нарушителей, возможность поиска по базе

Наш подход

Мы разрабатываем алгоритмы и программные средства обработки видеопотока и изображений для решения широкого спектра задач, в зависимости от прикладной области и целей заказчика. Отдельным направлением является разработка и оптимизация программных решений для встроенных систем с ограниченными вычислительными возможностями.

Системы технического зрения

Интеллектуальный анализ цифрового изображения с промышленных видеокамер для повышения точности и эффективности работы оборудования и процессов. Нередко используются в качестве компонента более крупных систем и ориентированы на выполнение конкретных прикладных задач.

Получить консультацию

Связанные технологии

  • Машинное обучение
  • Промышленный интернет вещей

Сферы применения

  • Видеонаблюдение
  • Промышленная автоматизация
  • Робототехника
  • Системы управления на транспорте
  • Медицинские информационные системы

Задачи

  • Анализ большого числа объектов
  • Непрерывная работа без потери качества
  • Высокая скорость
  • Высокая точность измерений
  • Автоматизация проверки и контроля
  • Выполнение узкоспециальных функций при совмещении с другими модулями

Преимущества

  • Повышение скорости и качества контроля
  • Стабильность качества за счет исключения «человеческого фактора»
  • Многофункциональность (обнаружение, классификация, идентификация объектов, автоматизированное принятие решений и пр.)
  • Снижение трудозатрат и других издержек на традиционные методы проверки
  • Оптимизация бизнес-процессов и гарантия их эффективности

Наш подход

Осуществляем полный цикл разработки аппаратного и программного обеспечения, разрабатываем и адаптируем к поставленной задаче алгоритмы машинного зрения. Ориентация на целевую программно-аппаратную платформу позволяет повысить быстродействие алгоритмов. При разработке используем подходы machine learning и deep learning.

Мультисенсорные системы, IIoT

Разработка систем сбора, передачи и анализа данных с датчиков и сенсоров для комплексного контроля оборудования и процессов. В качестве «устройств входа» первичной информации используются видеокамеры, гиродатчики, барометры, датчики звука, температуры, давления и т.д. «Сырые» данные передаются в облачный вычислительный сервис для интерпретации и анализа. Результат визуализируется на рабочей станции оператора в виде формализованных данных о состоянии ключевых процессов.

Получить консультацию

Связанные технологии

  • Машинное обучение
  • Интернет вещей

Сферы применения

Применяется на производстве, при эксплуатации критически важных инженерных сооружений (трубо- и газопроводов) в сложнодоступных условиях. Везде, где требуется комплексный мониторинг оборудования или процессов.

Задачи

  • Сбор и обработка большого объема разнородных данных;
  • «Мгновенный срез» информации по всей системе одновременно;
  • Непрерывный мониторинг ключевых параметров в реальном времени;
  • Возможность оптимизации управления системой с помощью дополнительных функций аналитики, в т.ч. прогнозной.

Преимущества

  • Улучшение качества и эффективности мониторинга состояния объектов;
  • Возможность управления процессом эксплуатации за счет прогнозов и рекомендаций;
  • Возможность предотвращения критических ситуаций до их возникновения;
  • Уменьшение временных и финансовых затрат на традиционные методы контроля,
  • Снижение издержек на эксплуатацию и ремонт системы

Наши компетенции

  • Решение сложных инженерных задач по разработке устройств сбора данных с особыми требованиями к производительности, точности, стоимости, энергопотреблению и т.п.
  • Разработка интеллектуального встраиваемого ПО для предобработки, сжатия данных, оптимизации режимов работы оборудования.
  • Улучшение быстродействия процессов сбора и передачи данных за счет граничных вычислений: обработка данных производится не в центре обработки данных, а непосредственно на IIoT-устройствах, осуществляющих мониторинг.

Дополнительные материалы

file

Решение для СХД. Видеоролик

АПК для диагностики сбоев СХД Видеопрезентация

Обработка данных лазерного сканирования

Лазерное сканирование - современный и активно развивающийся тип дистанционного зондирования, отличающийся высокой точностью и плотностью измерений. ПО для обработки результатов сканирования - облака точек – должно иметь повышенную производительность, а также обладать функциями анализа трехмерной пространственной информации по заданным параметрам в зависимости от цели заказчика.

Получить консультацию

Связанные технологии

  • Информационное моделирование зданий и сооружений

Сферы применения

Строительство, проектирование, производство, электроэнергетика, экологический мониторинг, топосъемка, разработка приложений с дополненной реальностью.

Задачи

  • Получение информации об объекте с возможностью глубокой детализации.
  • Создание виртуальных моделей рельефа и объектов.
  • Анализ изображения по необходимым параметрам.
  • Съемка опасных и труднодоступных объектов с безопасного расстояния.
  • Визуализация результатов.

Преимущества

  • Полнота информации – миллионы точек с пространственными координатами.
  • Возможность автоматизации съемки.
  • Снижение временных и финансовых затрат на выполнение высокоточных обмеров.
  • Возможность неоднократного проведения проверки.

Наши компетенции

Мы разрабатываем алгоритмы и программные средства гибридной обработки больших объемов данных в режиме реального времени. Веб-интерфейс дает возможность удаленной обработки данных.

Гибридизация заключается в объединении и совместной обработке данных из разных источников. Облака точек с мобильных, наземных или воздушных лазерных сканеров и растровые изображения, полученные с фотокамер, при наложении позволяют выделить геометрию объектов.

Дополнительные материалы

video

ПО для обработки данных лазерного сканирования. Видеоролик

ПО для обработки данных лазерного сканирования Видеопрезентация
file

Цифровое моделирование очистных сооружений. Видеоролик

Цифровое моделирование очистных сооружений Видеопрезентация

Машинное обучение

Методы сбора и обработки данных  на основе математических моделей и алгоритмов, которые позволяют строить прогнозную аналитику на основе исторических данных о системе.

Получить консультацию

Связанные технологии

  • Системы технического зрения
  • Системы видеоаналитики
  • Интернет вещей

Сферы применения

Банковский сектор, ИТ, ритейл, промышленность, логистика, сельское хозяйство и растениеводство.

Задачи

  • Мониторинг состояния оборудования и процессов
  • Мгновенная интерпретация больших объемов данных
  • Поддержка принятия решений
  • Прогнозирование аварийных ситуаций, снижение рисков
  • Помощь в решении прикладных задач

Преимущества

  • Повышение эффективности мониторинга параметров
  • Сокращение времени на принятие решений
  • Уменьшение числа аварийных ситуаций за счет их прогнозирования
  • Снижение расходов на ремонт и обслуживание оборудования
  • Выявление «узких мест» и оптимизация бизнес-процессов для повышения скорости и эффективности деятельности компании

Наш подход

Мы используем широкий диапазон алгоритмов машинного обучения для достижения целей заказчика: от деревьев принятия решений до сверхточных нейронных сетей. Имеем богатый опыт проведения работ по анализу видеопотока с помощью алгоритмов машинного обучения. При необходимости реализации решения на встроенных платформах переносим ресурсоемкие решения на платформы с ограниченными вычислительными возможностями.

Дополнительные материалы

file

Решение для СХД. Видеоролик

АПК для диагностики сбоев СХД Видеопрезентация

Нейроинтерфейсы

Нейрокомпьютерные интерфейсы - устройства для обмена информацией между мозгом и внешним устройством. Технология основана на регистрации электрической активности мозга и преобразовании ее в команды для внешних устройств.

Получить консультацию

Связанные технологии

  • Интернет вещей
  • Системы технического зрения

Сферы применения

Медицина, робототехника, игры и устройства виртуальной реальности, видеонаблюдение, системы контроля безопасности, ИТ.

Задачи

  • Считывание сигналов мозга, расшифровка и передача сигналов электрической активности мозга на устройство;
  • Управление внешними устройствами с помощью мозговых импульсов
  • Управление активностью мозга с помощью импульсов от внешних устройств (инвазивные интерфейсы)

Преимущества

  • Реабилитация и лечение пациентов с поражениями ЦНС;
  • Усиление интеллекта, повышение мозговой активности, улучшение обучаемости;
  • Сокращение времени реакции;
  • Возможность дистанционного управления предметами;
  • Возможность встраивания в системы безопасности и принятия решений

Наш подход

Область разработки нейроинтерфейсов достаточно старая и одновременно относительно молодая. Такое противоречие допустимо из-за того, что человечество научилось относительно стабильно получать исходный сигнал еще в прошлом веке, но методы его анализа активно развиваются в настоящее время.

В отличие от применяемых в медицинской биоинженерии инвазивных датчиков, вживляемых в мозг напрямую, мы развиваем направление неинвазивных нейроинтерфейсов, которые регистрируют электрическую активность мозга с поверхности головы и для успешной работы требуют точности алгоритмов обработки регистрируемой информации.

Наши компетенции позволяют создавать устройства, регистрирующие исходный сигнал, реализовать методы его фильтрации, предварительной обработки и анализа.