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.

Аналитика данных

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:

  1. Дополненная аналитика;
  2. Комбинированное управление данными (augmented data management);
  3. Обработка естественного языка и диалоговая аналитика;
  4. Графовая аналитика;
  5. 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

file

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

file

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.