Решение для СХД. Видеоролик
АПК для диагностики сбоев СХД ВидеопрезентацияСистемы 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.
Связанные технологии
- Машинное обучение
- Интернет вещей
Сферы применения
Видеонаблюдение и безопасностьЗадачи
- 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.
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
Аналитика данных позволяет анализировать большой объем разнородных данных, чтобы выявлять в них закономерности и получать информацию, необходимую для принятия решений.
Связанные технологии
Краудсорсинг, смешение и интеграция данных, машинное обучение и нейронные сети, предиктивная аналитика, имитационное моделирование, математическое моделирование, статистический анализ, data miningСферы 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.
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
Машинное обучение
Методы сбора и обработки данных на основе математических моделей и алгоритмов, которые позволяют строить прогнозную аналитику на основе исторических данных о системе.
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 ВидеопрезентацияАвтономный транспорт
Транспортное средство, управление которым полностью автоматизировано и осуществляется без водителя при помощи различных датчиков (камер, лидаров, радаров и т.д.) и компьютерных алгоритмов.
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.
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, реконструкцияЗадачи
- 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.
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.