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.
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.
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.
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.
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.
Применяется на производстве, при эксплуатации критически важных инженерных сооружений (трубо- и газопроводов) в сложнодоступных условиях. Везде, где требуется комплексный мониторинг оборудования или процессов.
Решение для СХД. Видеоролик
АПК для диагностики сбоев СХД Видеопрезентация
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.
Строительство, проектирование, производство, электроэнергетика, экологический мониторинг, топосъемка, разработка приложений с дополненной реальностью.
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.
ПО для обработки данных лазерного сканирования. Видеоролик
ПО для обработки данных лазерного сканирования Видеопрезентация
Цифровое моделирование очистных сооружений. Видеоролик
Цифровое моделирование очистных сооружений Видеопрезентация
Методы сбора и обработки данных на основе математических моделей и алгоритмов, которые позволяют строить прогнозную аналитику на основе исторических данных о системе.
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.
Решение для СХД. Видеоролик
АПК для диагностики сбоев СХД Видеопрезентация
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.
Медицина, робототехника, игры и устройства виртуальной реальности, видеонаблюдение, системы контроля безопасности, ИТ.
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.
