En Ru

Computer Vision System

Передовые методы распознавания объектов в режиме реального времени на основе технологии глубоких нейронных сетей

Актуальность разработки ПО


Обнаружение объектов на изображении является актуальной задачей в компьютерном зрении. Учитывая современный тренд на автоматизацию, требуется наличие быстрых и эффективных систем для распознавания объектов.
А благодаря росту производительности аппаратного обеспечения и появлению наборов данных большого объема с различными изображениями, алгоритмы компьютерного зрения эффективно решают задачи классификации изображений, обнаружения объектов и сегментирования изображений.


Описание ПО


Программа предназначена для распознавания и классификации визуальных образов на изображениях и видеорядах с помощью свёрточной нейронной сети, благодаря чему повышается скорость и качество обнаружения.
В качестве источника данных можно выбрать «Camera» – запись с камеры в реальном режиме времени, «Video» – загрузка видео-файла, «Pictures» – загрузка нескольких изображений (необходимо выбрать папку, в которой будет находиться несколько изображений), «Picture» –
загрузка одного изображения.
Поддерживаемые форматы для видеофайлов: mkv, flv, avi, wmv, mp4, mpeg, flv. Поддерживаемые форматы для изображений: jpg, png, jpeg, bmp.
Есть возможность выбрать тип вычислительных ресурсов компьютера для обработки данных: CPU или GPU.
А также можно выбрать тип нейронной сети для обработки данных: YOLO и YOLOv2-tiny, где YOLOv2-tiny – более быстрая версия.

Основные технические характеристики ПО

Система обнаружения объектов на основе свёрточной нейронной сети имеет следующие технические характеристики:

  1. Обнаружение объектов на кадре с частотой кадра в секунду не ниже 24
  2. Распознавание объектов в видеопотоке, статичных изображениях, в режиме реального времени
  3. Поддержка популярных форматов видеофайлов и изображений
  4. Точность обнаружения выше 60 mAP
  5. Количество классов распознавания - 80
  6. Работа на ОС семейства Windows и Debian


Результат работы


Результатом работы ПО является определение объектов на картинке/кадре или видеопотоке. То есть алгоритм или нейронная сеть определяют объект и записывают его позицию и (параметры прямоугольников вокруг объектов). А также связывает информацию с предыдущих кадров таким образом, чтобы не терять объект, или сделать его уникальным

Установка и эксплуатация


Установка ПО не требуется. ПО поставляется в собранном виде, в виде исполняемого файла от производителя.


Эксплуатация ПО осуществляется в упрощённом виде. Для начала работы достаточно запустить исполняемый файл, поставляемый от производителя. Для завершения работы с программой предусмотрены соответствующие элементы управления в графическом интерфейсе пользователя настоящего ПО.


Для эксплуатации программы есть ряд требований. Основной набор требований следующий:

  • минимальный объем ОЗУ 1 ГБ
  • минимальная частота процессора 800 МГц
  • ОС семейства Windows или Debian
  • минимальное разрешение экрана 800х600

Тарифы
Наше ПО поставляется на платной основе с помесячной оплатой. Стоимость поставки зависит от количества сотрудников, а также от срока дополнительной поддержки, необходимой клиенту. Установка ПО возможна в рамках двух тарифных планов
Базовый
  • одна нейронная сеть
  • 30 распознаваемых классов
  • распознавание в видеопотоке
  • поддержка двух основных видов файлов
  • ОС семейства Windows






от 12 650* руб/мес на 1 рабочее место

Расширенный
  • три нейронные сети
  • более 1000 распознаваемых классов
  • распознавание в видеопотоке, в режиме реального времени, на статичных изображениях
  • расширенная поддержка файлов, более 10 видов
  • ОС семейства Windows и Debian

от 55 600* руб/мес на 1 рабочее место

*Примечание к уcловиям:

1 стоимость указана без НДС;

2 стоимость указана без дополнительных опций;

3 для наших партнёров действуют скидки;

4 конкретная стоимость устанавливается после индивидуального расчёта.

Функциональные характеристики ПО


1. Автоматическая обработка медицинских изображений
2. Мониторинг и прогнозирование состояния пациента
3. Автораспознавание движущихся объектов
4. Осуществление контроля над производством и качеством изготавливаемой продукции
5. Идентификация объектов
6. Распознавание образов
7. Идентификация лиц
8. Идентификация автомобильных номеров
9. Распознавание изображений
10. Пропускной учет сотрудников
11. Учет продуктов питания
12. Распознавание объектов товаров на полках для последующей оптимизации расположения товаров
13. Для детектирования пожаров с дронов
14. Систем контроля утечки газа и многое другое