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.
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
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.
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
ПО для обработки данных лазерного сканирования. Видеоролик
Видеопрезентация
Цифровое моделирование очистных сооружений. Видеоролик
ВидеопрезентацияМашинное 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 ВидеопрезентацияНейроинтерфейсы
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.
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.