Аналитика данных

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.

Аналитика данных позволяет анализировать большой объем разнородных данных, чтобы выявлять в них закономерности и получать информацию, необходимую для принятия решений.

Получить консультацию

Связанные технологии

Краудсорсинг, смешение и интеграция данных, машинное обучение и нейронные сети, предиктивная аналитика, имитационное моделирование, математическое моделирование, статистический анализ, data mining

Сферы применения

Госсектор, банковская отрасль, ИТ, промышленность, медицина, ритейл, наука, маркетинг и другие.

Задачи

Поиск соответствий и выявление скрытых закономерностей
Диагностика процессов и оборудования
Моделирование процессов
Прогнозирование событий и показателей
Поддержка в принятии решений

Преимущества

Оптимизация бизнес-процессов
Повышение эффективности процесса принятия решений
Повышение производительности оборудования
Предупреждение событий и ситуаций: поломок оборудования, мошеннических операций и пр.
Улучшение финансовых показателей
Повышение конкурентоспособности бизнеса

Наш подход

В лаборатории ПСПОД разрабатывают системы сбора и обработки больших объемов данных для решения нестандартных задач с отсутствием типовых решений. В проектах используются данные из разнородных источников: цифровые изображения, облака точек лазерного сканирования, данные с датчиков, аудиоданные и т.п. При работе с ними применяются методы интеллектуального анализа изображений, машинного обучения, предсказательной аналитики, математического моделирования и др.

Используемые технологии анализа данных:

Дополненная аналитика;
Комбинированное управление данными (augmented data management);
Обработка естественного языка и диалоговая аналитика;
Графовая аналитика;
Коммерческий искусственный интеллект и машинное обучение.

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

Решение для СХД. Видеоролик

АПК для диагностики сбоев СХД 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

Решение для СХД. Видеоролик

АПК для диагностики сбоев СХД Видеопрезентация

Автономный транспорт

Транспортное средство, управление которым полностью автоматизировано и осуществляется без водителя при помощи различных датчиков (камер, лидаров, радаров и т.д.) и компьютерных алгоритмов.

Получить консультацию

Связанные технологии

Системы технического зрения
Видеоаналитика
Технологии искусственного интеллекта
Промышленный интернет вещей
Аналитика данных

Сферы применения

Промышленность, складское хозяйство, торговля
Транспортная отрасль
Ликвидация чрезвычайных ситуаций
Экологический мониторинг

Задачи

Построение карт местности и ориентация на них
Поиск кратчайшего пути движения к точке на карте;
Способность объезжать динамические препятствия
Распознавать различные знаки и атрибуты дорожной обстановки и реагировать на них
Построение обзорных изображений

Преимущества

Повышение безопасности движения
Сокращение затрат транспортных компаний
Снижение стоимости перевозок
Повышение комфорта водителя, особенно в дальних поездках

Наш подход

Для сотрудников лаборатории интеллектуальные системы управления беспилотным транспортом представляют интерес как комплекс современных технологий сбора, обработки и передачи данных от различных датчиков и сенсоров в тесной связке с методами имитационного моделирования.

В лаборатории реализована действующая интерактивная модель автономного автомобиля для обучения технологиям создания беспилотного транспорта уровня ADAS 4. Модель демонстрирует работу всех основных компонентов и систем, используемых при проектировании реальных автономных транспортных средств. На основе этой программно-аппаратной платформы сформирован учебный курс.

На основе учебного взаимодействия с моделью слушатели смогут не только эффективно погрузиться в тему управления беспилотниками, но и шире изучить современные технологические тренды в области сбора, обработки, анализа и передачи информации, чтобы создавать информационные системы другого рода.

BIM- проектирование

Building Information Modeling (англ.) – сбор и комплексная обработка всей архитектурно-конструкторской, технологической, экономической и другой информации о здании со всеми ее взаимосвязями и зависимостями, а также совокупность мероприятий по управлению жизненным циклом объекта.

Получить консультацию

Связанные технологии

3D визуализация
Лазерное сканирование, фотограмметрия
Робототехника (получение цифровых изображений объекта с помощью БПЛА)

Сферы применения

Все этапы жизненного цикла объекта - проектирование, строительство, ремонт, эксплуатация и управление, реконструкция

Задачи

Включение в модель информации для всех участников работ (проектировщики, сметчики, строители, заказчик, контролирующие органы и т. д.)
Автоматизированное формирование проектно-сметной документации на основе модели и ее обновление при изменении модели
Интеграция модели с расчетными системами, возможность инвентаризации объектов, расчета необходимых материалов, этапов и стоимости проекта

Преимущества

Проектирование в 3D - наглядность представления технических решений
Оптимизация работы специалистов, ответственных за выполнение разных разделов
Возможность согласования разных разделов проектирования между собой
Контроль сметы и сокращение сроков строительства
Достоверное планирование сроков и стоимости проектирования и строительства
Исключение ошибок в документации до начала строительных работ, повышение качества строительства

Наш подход

Лаборатория решает нестандартные задачи заказчиков в области BIM.

Мы развиваем методы цифрового проектирования, создавая для текущих проектов новые программные средства (например, ПО для обработки больших объемов данных лазерного сканирования и фотограмметрии), новые методики (например, наложение «идеальной» и реальной модели здания для контроля за ходом строительства), в некоторых случаях на основе методик пишем ПО (например, для автоматизации проектирования и подготовки проектной и рабочей документации).

Геоинформационные системы

ГИС обрабатывают, анализируют и визуализируют пространственно-координатные данные для повышения эффективности процессов управления, хранения и представления информации, ее обработки и анализа с целью поддержки принятия решений.

Получить консультацию

Связанные технологии

Компьютерная картография
Управление базами данных
Аналитика больших данных

Сферы применения

Здравоохранение, криминология, экология, сельское хозяйство, метеорология, океанография, навигация, землепользование и многие другие.

Задачи

Технические: сбор, обработка, отображение и распространение пространственно-координатных данных, интеграция информации и знаний о территории
Научные и прикладные: инвентаризация, анализ, моделирование, прогнозирование, управление окружающей средой и территориальной организацией

Преимущества

Картографирование пространственных данных для удобства работы с системой
Интеграция данных из различных источников в единый информационный массив
Автоматизация процессов загрузки, представления, анализа данных
Автоматизация работы с картами, возможность создания 3D моделей местности.

Наш подход

Мы создаем системы на основе геоинформационных программных продуктов ArcGis. В дополнение к стандартным решениям ArcGis разрабатывается программное обеспечение для автоматизации процессов сбора, обработки и визуализации информации с учетом целей и требований заказчика, специфики региона, источников информации, соответствующих нормативно-законодательных актов.