Свидетельства

Программа - это специальное приложение, включающее алгоритмы видеоаналитики. С помощью IP- или web-камеры программа сканирует пространство перед цифровым дисплеем или витриной, находит лица людей и анализирует их перемещение в пространстве. В каждый момент времени, среди всех людей, находящихся перед цифровым дисплеем или витриной, программа выделяет тех, кто смотрит на экран, определяет их пол и возрастную группу. Собранные анонимные данные программа в зашифрованном виде передает через Интернет в 27faces для хранения и анализа. Программа не требует какого-либо содействия со стороны аудитории. Информация собирается беспристрастно и анонимно, не сохраняя никаких персональных данных и в максимально реальных условиях. Области использования: системы видеонаблюдения и видеоаналитики.

Программа предназначена для поддержки принятия решения для ранней диагностики рака пищеварительной системы и удовлетворяет следующим критериям: допустимая чувствительность классификатора в среднем для всех классов составляет не менее 90%, допустимая точность построенного классификатора в среднем для всех классов составляет не менее 90%, программа классификации обрабатывает изображение разрешением 624x528 пикселей на вычислительном кластере не более чем 15 секунд (без учёта времени передачи изображений по сети). Программа направлена на процесс цифровизации в эндоскопии, наиболее эффективно развивающейся отрасли современной медицины. Она будет являться модулем поддержки принятия решения врача при использовании новых оптических технологий визуализации предраковых процессов в пищеварительном тракте и ранних форм рака. Автоматический визуальный анализ эндоскопических изображений во многих случаях будет заменять работу врача-морфолога.

Программа является автоматизированной экспертной системой контроля качества, объемов, сроков и условий предоставления медицинской помощи посредствам отбора счетов для проведения медико-экономической экспертизы (МЭЭ) и экспертизы качества медицинской помощи (ЭКМП). Программа состоит из подсистем ввода данных, интеграции, обучения, аналитики, отчетных форм, администрирования и нормативно-справочной информации. Программа содержит алгоритм искусственного интеллекта, который обучается на имеющихся архивных данных, содержащих информацию о выявленных медицинскими экспертами дефектах по МЭЭ и ЭКМП. На основе выполненного обучения алгоритм искусственного интеллекта выполняет классификацию новых счетов. F-мера построенного классификатора выше 0.5. Внедрение программы позволит повысить качество, стандартизировать и автоматизировать процессы медико- экономической экспертизы и экспертизы качества медицинской помощи, снизить влияние человеческого фактора и трудоемкость процесса.

Программа для ЭВМ представляет собой модуль системы поддержки принятия решения, предназначенной для помощи врачу при анализе видеоданных эндоскопических исследований в режиме реального времени. Результатом работы программы является видео анализируемого эндоскопического исследования с наложенными поверх него прямоугольными цветными рамками. Рамки указывают на наличие или отсутствие патологического объекта определенного класса в каждый момент времени проведения исследования. Система позволяет анализировать поступающие с эндоскопических систем изображения в формате «.png» с разрешением не менее 600x500 пикселей. Точность детектирования патологии программой составляет около 75%. Программа поддерживает интеграцию с эндоскопическими системами ведущих мировых производителей (Olympus, Fujifilm). Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Linux, Windows версии 7 и выше.

Программа предназначена для обнаружения объектов на видеоданных, полученных с помощью потолочных камер. Реализованные в программе алгоритмы позволяют производить анализ видеопоследовательностей с потолочных камер для решения ряда различных задач компьютерного зрения. В качестве входных данных программа использует видеопоток в стандартных форматах, либо записанную ранее видеопоследовательность с потолочной камеры. По этим данным вычисляются признаки Хаара для описания изображения с последующей бинарной классификации объектов на видеоданных. Реализованные в программе методы и алгоритмы требуют для их практической реализации относительно небольших вычислительных ресурсов, что позволяет использовать их для обработки видеоизображений в системах реального или близкого к реальному режиму времени. Область применения: системы видеонаблюдения и видеоаналитики, обработка изображений с летающих аппаратов.

Программа предназначена для оптимизации работы обслуживающего персонала торговых центров. Она позволяет производить детектирование человека в очереди в зоне кассового аппарата на видеоизображении с камеры наблюдения. Дальнейшая обработка видеоданных производится с целью получения статистической информации. Полученные данные позволяют составлять оптимизированный график работы кассиров, согласованный со статистикой поступающих посетителей. Процесс анализа видеоизображения реализован на основе детектора, распознающего появление и наличие человека в кадре. Каждый обнаруженный человек далее сопровождается в последовательности видеокадров, при этом игнорируются нецелевые объекты. Далее производится подсчет людей в очереди и определяется время нахождения покупателя в очереди. Программа работает при разных ракурсах видеокамеры и при различных условиях освещения сцены. Интерфейс программы представляет все статистические данные в виде графиков и отчетов, анализируя которые, могут быть сделаны выводы о продуктивности работы конкретной торговой точки. Программа может применяться в системах бизнес-аналитики торговых центров, отделений банков, отделений почтовой связи, офисах компаний мобильной связи.

Программа представляет собой инструмент для объективного сравнения различных алгоритмов распознавания лиц на телевизионных изображениях при наличии искажающих факторов. В качестве входных данных используется видеопоток с камер разрешения FULL HD. Программа предназначена для обработки телевизионных изображений в системах реального или близкого к реальному режимах времени, что обеспечивается использованием алгоритмов распознавания, имеющих низкую вычислительную сложность. Область применения: системы видеонаблюдения, системы биометрической идентификации по изображению лица.

Программное обеспечение предназначено для распознавания и сегментации данных дистанционного зондирования земной поверхности. Результатом работы программы является спутниковое изображение высокого или сверхвысокого разрешения с выделенными контурами объектов класса карьеры. Программа обрабатывает изображения размером 1000x1000 пикселей менее, чем за 1 секунду. Обученная сверточная нейронная сеть соответствует следующим критериям: точность обнаружения карьеров с суммарными линейными размерами менее 100 метров составляет не менее 53%, точность обнаружения карьеров с суммарными линейными размерами более 100 метров составляет не менее 90%. Полученные обработанные данные могут использоваться кадастровыми агентствами, застройщиками, геологическими исследователями. Тип ЭВМ: IBM PC-совместимый ПК; ОС: Windows 7/8/10, Linux.

Программа предназначена для решения задач оптического распознавания символов. Она позволяет производить распознавание типа и оценку уровня искажений и шумов на изображении и дальнейшую фильтрацию изображения с помощью алгоритмов улучшения качества изображений. Процесс фильтрации изображений реализован на основе поступающих в систему фото- и видеоданных и работы системы фильтрации с использованием алгоритмов машинного обучения. Программа автоматически определяет типы искажений, внесенных в изображение, и применяет соответствующий алгоритм фильтрации. Разработанные методы и алгоритмы требуют для их практической реализации относительно небольших вычислительных ресурсов, что позволяет использовать их для обработки видеоизображений в системах реального или близкого к реальному режиму времени. Программа может применяться в системах автоматического оптического распознавания документов.

Программа для ЭВМ предназначена для обнаружения и сопровождения объектов заданных классов на видеоданных, поступающих с камер видеонаблюдения. Результатом работы программы является данные, описывающие положения искомых объектов в кадре в каждый момент времени. Программа направлена на проведение автоматизированного мониторинга наблюдаемых объектов. Предварительно обученные алгоритмы позволяют с высокой точностью обнаружить до 20 объектов одного или разных классов, находящихся в кадре. Программа позволяет с помощью методов машинного обучения добавлять новые классы детектируемых объектов, а также добавлять и модифицировать алгоритмы обработки. Программа позволяет одновременно обрабатывать видеоизображения с неограниченного количества видеокамер. Использование программы позволит сделать процесс мониторинга различных объектов систематическим, дешевым и точным, а также снизить влияние человеческого фактора. Программа может быть использована на промышленных предприятиях, в розничных торговых сетях и т.д. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Microsoft Windows 8 и выше, Linux Ubuntu 18.04 и выше, Linux Centos 7.

Основное назначение автоматизированной системы расчета и визуализации статистики заключается в создании удобной формы представления данных о сдаче спортивных нормативов студентами с возможностью добавления и редактирования данных; расчете различных статистических критериев, характеризующих успеваемость студентов; оценке спортивного потенциала как отдельных студентов, так и группы, курса. Области использования: прикладное программное обеспечение, анализ данных, спортивная статистика.

Программ предназначена для объективного сравнения различных алгоритмов распознавания лиц на видеоданных при наличии искажающих факторов. Программа позволяет значительно сократить время тестирования и может применяться как экспресс-метод анализа робастности алгоритмов идентификации лиц. В качестве входных данных программа использует фотографии в основных растровых форматах. По этим данным вычисляются локальные бинарные шаблоны и производится идентификация внутри выделенных областей изображения. Разработанные методы и алгоритмы требуют для их практической реализации относительно небольших вычислительных ресурсов, что позволяет использовать их для обработки видеоизображений в системах реального или близкого к реальному режиму времени. Область применения: системы видеонаблюдения, системы анализа аудитории, системы поиска изображений в глобальных базах данных.