МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ

Внедряем и популяризируем технологии искусственного интеллекта и глубокого машинного обучения

Решаем задачи обнаружения, отслеживания и классификации объектов в видеопотоке и фотографиях, а также других типах медиаданных без вмешательства человека в реальном времени

Автоматизируем производственные процессы предприятия, делаем его работу экономичнее и безопаснее

Вы можете внедрить технологии машинного зрения в свои производственные и бизнес процессы для увеличения эффективности этих процессов, что обычно приводит к снижению затрат и увеличению прибыли вашего бизнеса.

Вы получите автономную систему, которая эффективно справится с поставленными задачами, во время сигнализирует о возникающих сложностях, тем самым позволит своевременно реагировать и уменьшать потери.

Компании всегда увеличивают прибыль на участке внедрения после установки машинного зрения.

Наша команда имеет:

богатый опыт внедрения систем искусственного интеллекта, решений IOT и Industrial 4.0;

опыт внедрения систем биометрической идентификации и компьютерного зрения
для общественной и промышленной безопасности;

опыт автоматизации производства, СМИ, финансовых компаний, розничной торговли, рекламы, здравоохранения и других отраслей.

нейросервисы:
Алгоритмы машинного зрения

В рамках проекта существуют:

готовые к внедрению пакеты искусственного интеллекта

возможность заказной разработки по требованиям заказчика

Посмотрите ПУБЛИЧНЫЙ СПИСОК НЕЙРОСЕРВИСОВ RTMIP

Контроль качества продукции на конвейере

Контроль за соблюдением техники безопасности
на объекте

Контроль за техникой на объекте

Автоматизация складов

1. Детектор лиц;Локализация лиц на кадре 2. FaceQuality;Распознавание пригодности фрагмента лица к распознаванию (определяет плохое освещение, засветку, смазанный кадр, ошибку 3. Определение угла поворота лиц;Определение ориентации лица в пространстве в связанной системе координат 4. Классификатор лиц;Нейронная сеть, формирующая биометрический вектор, служащий основой для распознавания лиц 5. Распознавание эмоций;Распознавание 6 базовых эмоций 6. Распознавание пола, возраста, расы (ethnicity);Распознает пол, возраст и расу по лицу 7. Детектор ГРЗ;Локализация ГРЗ на кадре 8. Регрессор ГРЗ;Локализация одного ГРЗ на фрагменте кадра с автомобилем 9. Распознавание плашки Российских ГРЗ;Распознавание номера, включая (как отличительную особенность) вероятность по каждому символу. Это позволяет нам определять причину, почему не распознается номер (например, специально закрашен) 10. Распознавание плашки Украинских ГРЗ;Распознавание номера, включая (как отличительную особенность) вероятность по каждому символу. Это позволяет нам определять причину, почему не распознается номер (например, специально закрашен) 11. Распознавание плашки Казахских ГРЗ;Распознавание номера, включая (как отличительную особенность) вероятность по каждому символу. Это позволяет нам определять причину, почему не распознается номер (например, специально закрашен) 12. Распознавание плашки ГРЗ Евросоюза;Распознавание номера, включая (как отличительную особенность) вероятность по каждому символу. Это позволяет нам определять причину, почему не распознается номер (например, специально закрашен) 13. Детектор номеров вагонов;Локализация номера вагона на кадре 14. Детектор номеров платформ;Локализация номера платформы на кадре 15. Распознавание номера вагона (стандарт РЖДՅ;Распознавание номера, включая (как отличительную особенность) вероятность по каждому символу. Это позволяет нам определять причину, почему не распознается номер (например, специально закрашен) 16. Детектор текста номеров контейнеров (стандарт ISO);Локализация символов текста контейнера с номерами в ISO формате 17. Детектор текста номеров контейнеров (стандарт ISO);Распознавание номера, включая (как отличительную особенность) вероятность по каждому символу. Это позволяет нам определять причину, почему не распознается номер (например, специально закрашен) 18. Детектор транспорта;Локализация 6 классов транспорта на фотографии (автомобиль, велосипед, мотоцикл, автобус, грузовик, микроавтобус) 19. CarQuality;Распознавание пригодности фрагмента кадра с автомобилем к распознаванию. Определяет перекрытия, засветки, размытие, ложные детекты, плохое освещение 20. Распознавание ракурсов авто;Распознавание пригодности фрагмента кадра с автомобилем к распознаванию с точки зрения ракурса. Определяются ракурсы (спереди, сзади, сбоку, сверху и их комбинации). Это необходимо, так как машины могут быть похожи с одного ракурса и совершенно непохожи с другой. Необходимо распознавать по-разному. Это повышает точность распознавания моделей 21. Марки и модели авто;Распознавание более 5000 моделей автомобилей 22. Детектор огня и дыма;Локализует зоны с огнем и дымом на кадре. Отличается от других детекторов на рынке тем, что работает по статическому изображению и не требует стабильной картинки в 20֡ кадров в секунду. Соответственно, можем работать на объектах с плохой инфрастурктурой. То есть почти везде в реальных условиях 23. Детектор движения;Детектор без нейросети, распознающий движение в кадре. В целом, работает аналогично любому детектору движения, встроенному в камеру 24. Детектор частей тела;Детектор частей тела (голова, руки, ноги, руки, торс) 25. Детектор частей тела (по фрагменту изображения);Детектор частей тела (голова, руки, ноги, руки, торс) по фрагменту изображения (только по одному комплекту частей) 26. Детектор частей лица;Детектор частей лица (уши, глаза, нос, рот) 27. Детектор ключевых точек лица (5 точек);Локализует ключевые точки (нос, глаза, уголки губ). Необходимо для быстрой работы алгоритма определения биометрических подделок 28. Детектор ключевых точек лица (67 точек);Локализует ключевые точки (нос, глаза, уголки губ, брови, скулы и т.п). Необходимо для быстрой работы алгоритма определения биометрических подделок 29. Детектор пола свиных туш;Локализует свиные туши на изображении 30. Классификатор пола свиных туш;Распознает пол свиньи 31. Классификатор металлолома;Определение категории черного металлолома при приемке в сталеплавильных цехах и подобных заведениях с камеры над вагоном 32. Детектор строительной техники;Локализует спецтранпорт на изображении (11 классов техники, используемой на стройках) 33. Детектор Нейрокодов;Локализует нейрокоды на изображении - ноухау, не имеющее аналогов 34. Распознавание Нейрокодов;Распознавание нейрокодов и представление их в текстовом виде. По каждому коду есть степень уверенности на изображении 35. Распознавание головной одежды;Распознавание 3 атрибутов головной одежды - головного убора, очков или одежды на глазах, одежды, закрывающей рот - topheadgear, eyegear, mouthgear. Также распознает цвет одежды и дополнительные атрибуты 36. Распознавание одежды рук;Распознавание типа перчаток, цвета и материала (при возможности) 37. Распознавание одежды;Распознавание одежды и ее атрибутов (молния, расстегнутая и застегнутая, лацканы, воротник, пуговицы, принт, цвет). Нейронка может распознавать одежду, которая даже не видела раньше 38. Распознавание сигнальных жилетов и ярких курток, согласно нормативной документации по спецодежде в РФ (3 класса спецодежды);Распознавание сигнальных жилетов и ярких курток, согласно нормативной документации по спецодежде в РФ (3 класса спецодежды) - дифференциация по наличию световых полос и цвету 39. Оценка позы;Локализация ключевых точек скелета человека 40. Оценка похожести изображений;Нейронка, которую мы используем для анализа и поиска дубликатов. Например, обрезанных изображений, затемненных и т.п.. Есть несколько заказов на такой сервис 41. Распознавание любого текста конечной длины (универсальный подход) и конвейер по быстрому обучению такого текста;Необходим, чтобы быстро создавать нейросети под разные задачи. Например, распознавание экрана термометра (3 цифры) 42. Детектор электрооборудования электроподстанций;Распознавание электрооборудования на строящихся стационарных объектах 43. Детектор пиццы;Локализация пиццы на изображении 44. Распознавание дефектов на поверхности материала;Распознавание различных дефектов на материале, согласно технологической карты 45. Детекторы объектов (80 классов);Десятки различных видов объектов: от банана до самолета. Разное качество. Используется как базовая сеть для доработки под закзачкика 46. Детектор людей;Детектор людей, специально обученный на минимизацию ложных срабатываний. Сильно лучше, чем любые открытые нейронки 47. Нейронные сети для распознавания плоских изображений;Нейронные сети для поиска похожих объектов - плоских изображений (товаров, банкнот, марок) 48. Распознавание диктора в потоке аудио;Нейронная сеть для идентиификации диктора по голосу 49. Распознавание геолокации без геометки;Распознавание геолокации по внешнему виду фотографии. Может работать, как аналог Google Maps (даже если изначально нет геометок на изображении). Нужно, чтобы понять, где был сфотографирован человек 50. Детектор мусорных пакетов;Локализация мусорных пакетов на изображении 51. Детектор оружия;Локализация оружия на изображении 52. Детектор оружия (по фрагменту людей);Локализация оружия на изображении по фрагменту, содержащему человека 53. PersonQuality;Распознавание атрибутов человека (стоит, лежит, сидит, перекрыт чем-то, замылен, зашумлен, засвечен, ложный детект, плохое освещение) 54. Распознавание сумок;Частный случай "детектора оставленных объектов" 55. Детектор чистоты проходов;Что-то вроде детектора оставленных объектов, только не универсальный 56. Распознавание мобильных телефонов;Локализация мобильных телефонов на изображении Используется для прокторинга 57. Детектор судов и лодок;Детекция лодок и кораблей на изображении 58. Нейросеть для распознавания порно на изображении;Нейросеть распознавания порно на изображении (детекция запрещенного контента) 59. Нейросеть сегментации зрачка;Используется в медицинских устройствах 60. Нейросеть распознавания направления движения глаз;Распознает, куда смотрит человек (влево, вправо и т.п) 61. Сегментация капитального строительства со спутниковых снимков;Распознает объекты капитального строительства на спутниковых снимках 62. Сегментация судов со спутниковых снимков;Распознает лодки на спутниковых снимках 63. Сегментация самолетов со спутниковых сников;Распознает самолеты на спутниковых снимках 64. Детекция людей с тепловизора;Локализация людей с тепловизионных изображений 65. Детекция головы с тепловизора;Локализация голов с тепловизионных изображений 66. Сегментация людей;Используется для отделения людей от фона 67. Сегментация автомобилей;Используется для отделения автомобилей от фона 68. Детекция шпал;Распознавание шпал в сборке 69. Детекция логотипа на видеоизображении;Локализация заданного логотипа на кадре. Используется для подсчета рекламы