О том, как технологии компьютерного зрения и видеоаналитики проникают во все сферы экономики и повседневной жизни, рассказали участники РИФ.Онлайн.
27 мая в рамках РИФ.Онлайн прошла сессия о трендах машинного зрения и возможностях применения этой технологии. Спикеры поделились успешными кейсами внедрения computer vision и предложили идеи продуктов участникам онлайн-хакатона “Цифровой прорыв”.
“Возникает большой вопрос, что, если computer vision — это такая бурно развивающаяся система, почему сложно вспомнить какие-то интересные проекты в этом направлении? Каждый раз, когда мы говорим про цикл разработки, сначала нам нужны данные и их обработка. На выходе у нас получается некая модель, которая что-то умеет. Путь от модели до реального продукта проходит через большую пропасть, связанную с многими проблемами.
Говоря про разработчиков, перед ними всегда стоит вопрос, как и где будет развернут их продукт: гибридные системы, cloud-сервисы, локальные сервера, edge-системы. Главным остается вопрос: нужна ли работа системы в реальном времени?
В рамках хакатона “Цифровой прорыв” мы предлагаем использовать нашу платформу — EORA Vision Hub, которая объединяет разработчиков моделей компьютерного зрения, интеграторов и заказчиков в одном месте”, — Роман Доронин, генеральный директор (EORA.RU).
“В США уже почти весь рынок заполнен, в Европе и Азиатско-Тихоокеанском регионе около половины рынка заполнено. Основные сферы: ритейл, транспорт и производство. Темпы роста от года к году составляют 23%. Если говорить про типы приложений, то есть приложения для управления скоплениями людей, приложения по распознаванию лиц, обнаружению вторжений и инцидентов и всякие другие специальные приложения.
У нас сейчас за последние годы рост равен 20% в год. Рынок совсем не насыщен. Требуются прикладные и утилитарные решения для госорганов и бизнеса. На рынке развлечений есть большой потенциал. Всё больше понимания, что компьютер может лучше следить за камерами, чем человек. Облачная видеоаналитика не является частью персональных данных, так как сведения обезличены. Большинство российских вендоров видеоаналитики чувствуют себя очень хорошо”, — Николай Тржаскал, директор по развитию (Центр Искусственного Интеллекта МТС).
“Мы больше 10 лет занимаемся цифровизацией промышленности. Если какая-то компания планирует запустить продукт, нужно понимать, что у него всегда есть жизненный цикл (ЖЦП). На каждом его этапе есть ниша для применения компьютерного зрения. Все эти этапы должны быть спланированы.
Сегодня очень популярен генеративный дизайн, аддитивное производство, автоматизация принятия решений, конечно, облака, машинное обучение и многое другое.
Генеративный дизайн позволяет создавать трёхмерные модели на базе тех нагрузок, которые вводятся в систему. Это используется все больше в различных ремонтных работах. Кроме того, мировой авиапром использует аддитивные технологии, но в тестовом режиме”, — Илья Скрябин, соучредитель компании (CONNECTIVE).
“Полтора года назад было принято решение сделать команду, которая будет разрабатывать инициативы с использованием наших камер. Самый проработанный кейс — анализ товаров на полках. Плохо, когда их мало и они не разнообразные, хорошо, когда много разных товаров.
Перед каждой полкой стоит камера, они скоммутированы с компьютером. Выдаём агрегированную информацию по пустотам, эти графики и алерты показываются работникам, что, допустим, закончились бананы и нужно их пополнить. Также собирается динамика по серии магазинов, чтобы понять, какие магазины работают хорошо, а какие нет.
Следующая вещь — это подсчёт людей у кассы. Можно определить количество людей в конкретные часы и дни. Поступает алерт сотруднику, что нужно открыть ещё одну кассу, если у другой кассы стоит 5 и более людей”, — Артур Кузин, ведущий архитектор компьютерного зрения (X5 Retail Group).
Запись доступна:
на официальном сайте РИФ.Онлайн — https://2020.rif.ru/online#section-5720
на Youtube — https://www.youtube.com/watch?v=3pbVVg9ait4
