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.
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.