Системы распознавания применяются для автоматизации процессов визуального контроля. Нейросеть нашей разработки анализирует фото или видеопоток, и делает выводы по заданным критериям.
Алгоритм может помочь в отслеживании перемещений людей и транспорта, проверки качества готовых изделий и документов, контроля производственных процессов и оборудования, распознавания лиц и цифр, а также для многих других задач.
Программа работает дистанционно или на предприятии, есть опыт мониторинга пространства с дронов. Результаты анализа передаются клиентам по api в любом удобном формате, может интегрироваться как часть управляющего ПО.
- Система распознавания
Система распознавания
Система искусственного интеллекта разработки лаборатории L-Labs
Распознавание и анализ объектов
Анализ данных и генерация отчётов в режиме реального времени
Расположена на российских серверах Яндекс. Облака и собственном сервере компании
Для программирования используется язык Python
Нейросеть Аналитика – ПО собственной разработки
Уникальность архитектуры
Кастомная архитектура нейросети
Основана на CenterNet с кастомным backbone
Множественность слоев
Сверточные нейронные сети (CNN)
Глубинное обучение
Передовые техники извлечения признаков
Передовые подходы к архитектуре: FPN, Separable Convolution, Deformable Convolution, CE-block и др.
Уникальность обучения
Собственная методика сбора данных
Датасет с реальных предприятий
Автоматическое регулярное обновление базы образов
Постоянное обучение
ПРИНЦИП РАБОТЫ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ
Преимущества системы
No. 1
Точность распознавания - 80%
No. 2
Высокая скорость работы
No. 4
Использование при любых типах подключения (камеры в цеху, на улице и т.д.)
No. 5
Универсальный формат выходящих данных (доступ по api, интеграция с приложением, УПРАВЛЯЮЩЕЕ ПО)