Теги → компьютерное зрение
Быстрый переход

Intel продолжает второй сезон бесплатных вебинаров CV Academy для опытных разработчиков

Компания Intel продолжает второй сезон проекта CV Academy для опытных разработчиков — вебинары по компьютерному зрению, глубокому обучению и оптимизации.

17 марта 19:00 – 20:30 — Применение компьютерного зрения в медицине

Регистрация: https://jsc-intel.timepad.ru/event/1446273

На вебинаре Вы узнаете о современных подходах к решению вычислительно трудоемких задач в области медицины (хирургия, гистология, исследование ДНК) и биохимии.

Спикером выступит Дмитрий Куртаев, инженер по разработке ПО, Intel, нейросетевой хирург, IOTG Russia.

24 марта 19:00 – 20:30 — Компиляторы для нейронных сетей

Регистрация: https://jsc-intel.timepad.ru/event/1446273

Будут рассмотрены существующие компиляторы, их плюсы и минусы, особенности и концепции. Будут описаны основные программные методы, которые используются для выбора оптимального способа исполнения алгоритма на устройстве из всех возможных. Также Вы узнаете о перспективах развития данной области.

Спикер — Александр Новак, разработчик из команды Neural Network Compilers, Intel, IOTG Russia.

14 апреля 19:00 – 20:30 — Оптимизация нейронных сетей

Регистрация: https://jsc-intel.timepad.ru/event/1446273

На вебинаре будут рассмотрены актуальные методы, позволяющие ускорить вычисление нейронных сетей. Особое внимание будет уделено методам квантизации нейросетей как наиболее эффективным с точки зрения критерия “точность – ускорение”. Вы узнаете, как сделать мир интеллектуального Интернета вещей еще умнее.

Спикер — Александр Козлов, инженер по глубокому обучению, Intel, IOTG Russia.

Регистрация на вебинары CV Academy обязательна и позволяет:

  • Узнать о новейших трендах в AI / Deep Learning от экспертов мирового уровня
  • Принять участие в живой Q&A сессии с ведущими разработчиками Intel
  • Получить эксклюзивный доступ к видеозаписям вебинаров

Все вебинары в рамках CV Academy, на которые открыта регистрация:

  • 17 марта — Применение компьютерного зрения в медицине
  • 24 марта — Компиляторы для нейронных сетей
  • 31 марта — OpenCV для встраиваемых платформ
  • 7 апреля — Введение в OpenCV G-API, современный API в области компьютерного зрения
  • 14 апреля — Оптимизация нейронных сетей
  • 21 апреля — Оптимизация производительности
  • 28 апреля — Concept-Based polymorphism в С++

Intel CV Academy — бесплатные вебинары  по компьютерному зрению, глубокому обучению и оптимизации

С февраля по апрель 2021 года Intel в России проводит второй сезон CV Academy — серию открытых вебинаров по компьютерному зрению, глубокому обучению и оптимизации производительности алгоритмов. Цель проекта — расширить знания разработчиков, уже имеющих опыт в данной области, а также помочь тем, кто имеет опыт разработки на С++/Python и базовые знания в области машинного и глубокого обучения, ближе познакомиться с указанными темами.

Вебинары CV Academy возобновляются с 10 февраля 2021 года. Планируется провести 12 вебинаров в течение февраля, марта и апреля. Темы: основные методы автоматического распознавания речи, синтез речи на основе нейронных сетей, обзор техник и моделей обработки естественного языка, применение компьютерного зрения в медицине, федеративное машинное обучение, компиляторы для нейронных сетей и т. д.

Для участия в вебинарах необходима регистрация на странице CV Academy на Timepad. Регистрация проводится отдельно на каждое мероприятие — можно выбрать наиболее интересные для себя темы. Вебинары будут проводиться еженедельно по средам, с 19:00 до 20:00. Подробное описание вебинаров, а также оперативная информация об изменениях в расписании доступны на той же странице.

Вебинары проводят эксперты мирового уровня — инженеры подразделения Intel IOTG Computer Vision в России. Слушатели CV Academy узнают о технологиях, работа над которыми ведется в Центрах исследований и разработок Intel в России, а также получат информацию о карьерных возможностях в сфере компьютерного зрения.

Intel в России ведет сейчас активный набор опытных разработчиков по направлениям, связанным с искусственным интеллектом, и одной из ключевых задач CV Academy является создание кадрового резерва специалистов в данной области. Непосредственным предшественником CV Academy был проект для студентов CV School, в котором приняло участие более 400 слушателей. А 30 участников проекта в итоге устроились на стажировку в компанию.

Первый сезон CV Academy состоялся в ноябре-декабре 2020 года. Среди тем были изучение набора инструментов OpenVINO Toolkit, обзор методов сопровождения объектов на видео, методики обработки звука в OpenCV, алгоритмы 3D-реконструкции в OpenCV в режиме реального времени, подготовка данных для тренировки нейронных сетей и так далее. Материалы прошедших вебинаров доступны на сайте Академической программы в Intel.

Российская система на базе компьютерного зрения позволит анализировать поток клиентов

Государственная корпорация Ростех сообщает о том, что компания NtechLab разработала новое решение на основе компьютерного зрения, которое позволит бизнес-структурам анализировать демографический состав клиентов.

NtechLab специализируется на искусственных нейронных сетях и средствах машинного обучения. Компания является разработчиком комплекса FindFace Security — платформы интеллектуальной видеоаналитики на базе распознавания лиц. Именно эта система и легла в основу нового программного решения.

Представленный продукт позволяет собирать общую анонимизированную информацию о количестве людей, находящихся перед камерой. Компании смогут анализировать пол, возраст, время посещения и локализованность клиентов по площадям. Эти сведения помогут сформировать реалистичный портрет клиента и объективно определить заполняемость помещений без идентификации каждого конкретного посетителя. Бизнес-структуры также смогут лучше изучить поток своих клиентов и проанализировать их предпочтения.

Кроме того, новое решение на базе компьютерного зрения позволяет контролировать соблюдение эпидемиологических требований — наличие медицинских масок, возникновение очередей и скоплений людей.

Представленный продукт, как ожидается, заинтересует самые разные компании и структуры из сфер развлечений, обслуживания, ретейла и пр. 

Amazon позволит оплачивать покупки взмахом руки: компания разработала технологию идентификации людей по ладони

Amazon представила собственную технологию распознавания ладони, которая первоначально будет использоваться для бесконтактной оплаты товаров в фирменных магазинах компании. Технология Amazon One считается перспективной: в компании уверены, что в будущем она выйдет за пределы розничной сети и будет использоваться для идентификации людей в офисных зданиях, на стадионах и т.д.

Для использования данной технологии сначала требуется создание электронного «отпечатка ладони», учитывающего особенности строения руки пользователя, узора линий, вен и др. Когда такой отпечаток создан и привязан к банковскому счёту, клиенту остаётся только поднести ладонь к специальному считывателю, чтобы пройти идентификацию и оплатить покупки. На начальном этапе технология Amazon One будет задействована в собственных магазинах компании в Сиэтле, но в ближайшие месяцы она распространится на всю торговую сеть.

«Мы считаем, что технология Amazon One имеет перспективы широкого применения за пределами наших розничных магазинов, поэтому мы также планируем предлагать её использование третьим сторонам, таким как торговые точки, стадионы и офисные центры», — сказал вице-президент по розничному бизнесу Amazon Дилип Кумар (Dilip Kumar).

Сильное присутствие Amazon на розничном рынке поможет компании сделать оплату покупок с помощью ладони реальностью. Amazon не подтвердила, будет ли технология предоставлена другим розничным сетям, но заявила, что в настоящее время «ведутся активные переговоры с несколькими потенциальными клиентами». Также было сказано, что Amazon предпочла использовать распознавание ладони, поскольку такой подход оказался более конфиденциальным по сравнению, например, с распознаванием лиц.

«Одна из причин заключалась в том, что распознавание ладони считается более конфиденциальным, чем некоторые биометрические альтернативы, потому что нельзя установить личность человека по его ладони. Кроме того, для использования технологии требуется сделать определённый жест, задержав ладонь над специальным устройством», — пояснил Дилип Кумар.

Для сканирования ладоней клиентов Amazon будет использовать оборудование с собственными алгоритмами на основе компьютерного зрения для захвата и шифрования изображений. Использование сервиса не потребует наличия учётной записи Amazon, от покупателя будет достаточно номера телефона и банковской карты. Пользователи также смогут удалить свои биометрические данные с портала компании, если вдруг решат прекратить использование сервиса.

Без касс и продавцов: в России заработал первый магазин с компьютерным зрением

Сбербанк, розничная сеть «Азбука Вкуса» и международная платёжная система Visa открыли первый в России магазин, в котором нет ни продавцов, ни касс самообслуживания. За продажу товаров отвечает интеллектуальная система на базе компьютерного зрения.

Чтобы воспользоваться новым сервисом, покупателю необходимо скачать мобильное приложение Take&Go от Сбербанка и зарегистрироваться в нём, привязав к своему аккаунту банковскую карту для оплаты покупок. Кроме того, необходимо указать адрес электронной почты — на него будут приходить чеки.

Для совершения покупок в необычном магазине достаточно на входе в зону Take&Go отсканировать QR-код из мобильного приложения, взять с полок нужные товары и просто выйти: деньги с карты будут списаны автоматически.

После считывания QR-кода в дело вступает «умная» система наблюдения, которая непрерывно отслеживает количество и ассортимент товаров на полках, чтобы безошибочно собрать в виртуальную корзину продукты, которые выбрал покупатель. Если посетитель взял товар, а затем передумал и вернул его на полку, соответствующая позиция будет сразу же удалена из виртуальной корзины.

Как только клиент выходит из магазина, мобильное приложение Take&Go Сбербанка автоматически осуществляет списание. После прохождения оплаты покупатель получает push-уведомление на телефон и чек по электронной почте.

Сейчас система тестируется в закрытом режиме на ограниченном количестве клиентов в магазине «Азбука Вкуса» в деловом центре «Москва-Сити» (башня «Федерация», Пресненская набережная, 12). В течение месяца, как ожидается, сервис станет доступен всем желающим. 

eBay позволяет продавцам удалять фон на изображениях с товаром

Пресс-служба торговой площадки eBay объявила о запуске новой функции, основанной на технологии компьютерного зрения. С её помощью продавцы смогут убирать фон с изображений товаров, благодаря чему покупателям будет проще находить что-либо. Новая технология не только сделает более эффективной функцию поиска по картинке, но также упростит SEO-оптимизацию.

Большое количество продавцов, использующих eBay, выкладывают изображения своих товаров, сделанные самостоятельно. Далеко не каждый из них тратит время на редактирование снимков или нанимает профессионала, чтобы придать изображениям более привлекательный вид. Это приводит к тому, что зачастую публикуются снимки, на которых присутствует большое количество лишних предметов. Из-за этого потенциальным покупателям становится сложнее искать интересующие их товары.

Исправить это поможет новая функция eBay, позволяющая автоматически заменить оригинальный фон изображения на белый. Для использования данного инструмента нужно зайти в раздел размещения товара с мобильного устройства. Далее следует сделать снимок товара или же загрузить заранее подготовленное изображение. После этого останется нажать кнопку «Удалить фон» и опубликовать снимок.

Задействованный алгоритм компьютерного зрения использует процессор пользовательского устройства для разделения переднего и заднего фонов на обрабатываемом снимке. За счёт этого удаётся убирать оригинальный фон, заменяя его белым. Стоит отметить, что качество обработки зависит от того, насколько однороден оригинальный фон на обрабатываемых снимках. Соответственно, чем меньше посторонних объектов на изображении, тем более качественно алгоритм встроит белый фон. Если пользователь останется недоволен результатом работы алгоритма, то он сможет самостоятельно отредактировать изображение, используя для этого набор встроенных инструментов.    

На данный момент функция замены фона уже доступна для пользователей eBay из России, которые используют для взаимодействия с площадкой устройства под управлением Android и iOS.

ИИ-решение Intel поможет в подсчёте пингвинов в Антарктиде

Группа технологических компаний во главе с Intel разработала решение для компьютерного зрения, которое позволит экологам быстрее и точнее подсчитывать популяцию императорских пингвинов в Антарктиде, находящуюся под угрозой вымирания к концу столетия.

К печальному выводу о вымирании пингвинов пришла Британская антарктическая служба в результате исследования, проведенного в 2019 году. Это связано с климатическими изменениями, повлёкшими за собой серьёзные проблемы с воспроизводством у императорских пингвинов.

В разработке технологии компьютерного зрения, позволяющей различать пингвинов, участвовала AI Builders — курируемая Intel экосистема поставщиков программного обеспечения, наряду с инициативой AI for Earth компании Microsoft, а также с Gramener, консалтинговой компанией в области науки о данных. Для этого был проведен анализ фотографий колоний пингвинов Антарктиды, сделанных в рамках проекта «Наблюдение за пингвинами» Оксфордского университета. Речь идёт о миллионах фото, полученных в течение последнего десятилетия в более чем 40 местах.

Лидар вашему дому: Intel представила камеру RealSense L515

Компания Intel сообщила о готовности продавать лидарную камеру для использования в помещениях ― модель RealSense L515. Цена вопроса составляет $349. Приём предварительных заявок открыт. По словам компании, это самое компактное и экономичное в мире решение для компьютерного зрения. Камера Intel RealSense L515 перевернёт рынок решений для восприятия мира в 3D и создаст устройства ранее недоступные для этой технологии.

Высокое разрешение и встроенный в камеру процессор по предварительной обработке данных, что, например, позволит бороться с размытостью при движении камеры или объектов съёмки, даёт возможность использовать камеру не только как стационарное решение, но также с роботизированной или другой умной техникой в виде навесного оборудования.

Также камера RealSense L515 обещает найти применение в логистике. Что важно, лидар сохраняет высокое разрешение без необходимости калибровки в течение всего срока службы. Устройство поможет с оценкой запасов продукции с точностью до миллиметра. Другие потенциальные ниши для RealSense L515 ― это здравоохранение и розничная торговля.

Лидар Intel RealSense L515 использует в своей основе микроэлектромеханическое зеркало в сочетании с лазером. Это дало возможность снизить мощность лазерного импульса для сканирования глубины сцены без ущерба для скорости и разрешения. Лидар считывает пространство с разрешением 1024 × 768 при 30 кадрах в секунду ― это 23 миллиона точечных пикселей в глубину. При этом он потребляет всего 3,5 Вт, что делает его терпимым к батарейному питанию.

Глубина сканирования пространства в высоком разрешении начинается с 25 см и заканчивается 9 метрами. Точность определения глубины сцены не хуже одного миллиметра. Вес лидара RealSense L515 составляет 100 граммов. Его диаметр ― 61 мм, а толщина ― 26 мм. Устройство оснащено гироскопом, акселерометром и RGB-камерой с разрешением 1920 × 1080 пикселей. Для разработки ПО используется всё тот же Intel RealSense SDK 2.0 с открытым исходным кодом, что и для всех предыдущих устройств Intel RealSense.

Совместная лаборатория «Яндекса» и МФТИ займётся машинным обучением

«Яндекс» и Московский физико-технический институт (МФТИ) представили совместный проект по формированию новой исследовательской лаборатории.

Соглашение о создании структуры заключено между российским IT-гигантом и Физтех-школой прикладной математики и информатики МФТИ. Лаборатория будет заниматься исследованиями в области компьютерных наук.

В числе приоритетных направлений, в частности, названы технологии машинного обучения и компьютерного зрения, информационный поиск, рекомендательные системы, обработка естественного языка и машинный перевод.

В лабораторию смогут попасть студенты и аспиранты Физтеха и других вузов. Конкурсный отбор предусматривает выполнение нескольких тестовых заданий и собеседование. Важно отметить, что специалисты лаборатории будут получать зарплату, а поэтому смогут посвятить всё своё время реализации исследовательских проектов.

Результаты работ, как ожидается, будут освещаться на ведущих мировых научных конференциях, таких как ICML, NeurIPS и ACL. Руководить научной работой будут специалисты исследовательского подразделения «Яндекса» во главе с выпускником МФТИ Артёмом Бабенко.

«Мы очень рады тому, что открывается не просто очередная лаборатория, а лаборатория, которая будет развивать технологии не сегодняшнего, а завтрашнего дня в области машинного обучения», — заявляет руководство МФТИ. 

Intel готовит улучшенный ускоритель для задач компьютерного зрения: встречаем проект Keem Bay

На саммите AI Summit 2019 компания Intel представила третье поколение процессоров для реализации компьютерного зрения (VPU), получившее кодовое имя «Keem Bay». Новинка начнёт распространяться в первой половине нового года в виде чипов для встраиваемого применения, в формфакторе M.2 и в виде PCIe-адаптеров в многопроцессорных конфигурациях.

Раньше подобные чипы под именем Myriad X компания предлагала в виде USB-заглушек и встроенные в веб-камеры. Платформа позволяла на месте силами VPU распознавать образы и ускорять процессы с машинным обучением. Фактически это решение для пограничных вычислений. Оно будет конкурировать как с массой похожих разработок силами стартапов, так и с такими решениями, как NVIDIA Xavier (продукты Jetson TX2) и Huawei Hisilicon Ascend 310. И, что самое главное, обещает превзойти конкурентов по тем или иным характеристикам и даже по совокупности качеств.

Пока компания Intel скупо делится информацией о SoC или платформе Keem Bay. Заявлено, что объём бортовой памяти станет больше, а шина доступа к памяти будет расширена. Это и другие улучшения позволяют VPU Keem Bay десятикратно превзойти по производительности собственные продукты Myriad X последнего поколения (второго, если мы ничего не упустили).

По сравнению с конкурирующими продуктами, если верить внутреннему и не совсем прозрачному сравнению Intel, VPU Keem Bay оказывается в 4 раза производительнее SoC NVIDIA Xavier и на 25 % быстрее чипа Ascend 310 компании Huawei. В случае достижения одинаковой производительности с NVIDIA Xavier решение Intel VPU Keem Bay потребляет всего 1/5 от потребления конкурента. При этом Intel не раскрыла техпроцесс, площадь и потребление нового чипа. Данные получены на бенчмарке для модели ResNet-50 с использованием Int8, хотя для NVIDIA Xavier используются данные для вычислений с точностью FP16.

Остаётся ждать более подробной информации о новой разработке Intel. В чём можно не сомневаться, она действительно будет мощнее и более экономичнее, чем предыдущее поколение продуктов. В чём также можно не сомневаться, что мир становится всё более и более прозрачным. Вещи обретают зрение и память, которая ничего не забывает. Рано или поздно это перевернёт мир. Но это уже другая история.

Пауки помогли изобрести простой датчик глубины

Датчики измерения глубины становятся популярным решением. В том или ином виде они используются в системах компьютерного зрения, например, в смартфонах Apple для снятия блокировки с распознаванием лица пользователя или в виде TOF-камер в самоуправляемых автомобилях, в гарнитурах виртуальной и дополненной реальности и много где ещё. Одна беда, все эти решения требуют относительно больших вычислительных мощностей для обработки данных, поскольку все они используют принцип расчёта задержек между отправкой сканирующего луча к объекту и обратно в виде отражения.

Паук-прыгун для оценки расстояния использует расфокусированное зрение (Qi Guo and Zhujun Shi/Harvard University)

Паук-прыгун для оценки расстояния использует расфокусированное зрение (Qi Guo and Zhujun Shi/Harvard University)

Несколько иной подход для оценки расстояния до объекта использует человеческий мозг и мозг животных ― это стереоскопическое зрение. Этот вариант тоже требует значительных вычислительных мощностей для анализа изображений с каждого глаза. Но в природе есть мозги настолько маленькие, что в них нет ресурсов для подобного анализа. Например, у пауков-прыгунов. А ведь эти пауки совершают внушительные для их размеров тела и предельно точные прыжки на жертву. Как же они оценивают расстояние до объекта нападения и можно ли взять этот метод на вооружение?

Исследователи Гарвардской школы инженерных и прикладных наук им. Джона А. Полсона (SEAS) изучили строение глаз пауков-прыгунов и воплотили полученный результат в простой и компактный датчик глубины. Природа и эволюция создала главные глаза этих насекомых в виде многослойной сетчатки. На каждый из слоёв изображение проецируется с разной степенью размытости в зависимости от расстояния до объекта. По тому, на каком из слоёв наиболее чёткое изображение, паук и понимает насколько далеко от него находится цель. 

Учёные не стали слепо повторять за природой и создали горизонтальный массив линз (металинзы) с проекцией на один датчик изображений. На  датчике формируются изображения с разной степенью размытости. Да, определённый алгоритм для обработки картинок необходим, но он более простой, чем для ToF-камер. К тому же, система проекции представляется максимально упрощённой и недорогой, что ещё больше добавит популярности этой технологии, когда она будет доведена до стадии коммерческого производства. Подобные датчики обещают найти применение в массе областей, где необходимо оценивать дальность до объектов ― от повседневной жизни до робототехники и астрономии.

6D.ai создаст 3D-модель мира при помощи смартфонов

6D.ai, созданный в 2017 году в Сан-Франциско стартап, нацелен создать полноценную 3D-модель мира, используя лишь камеры смартфонов без какого-либо специального оборудования. Компания объявила о начале сотрудничества с Qualcomm Technologies по развитию своей технологии на базе платформы Qualcomm Snapdragon.

Стартап 6D.ai разрабатывает технологию, позволяющую создавать детализированные 3D-модели окружающего мира, используя камеру мобильного телефона. Вчера компания заявила о начале сотрудничества с Qualcomm для развития платформы Snapdragon XR

Стартап 6D.ai разрабатывает технологию, позволяющую создавать детализированные 3D-модели окружающего мира, используя камеру мобильного телефона

Qualcomm рассчитывает, что 6D.ai обеспечит лучшее понимание пространства для шлемов виртуальной реальности на базе Snapdragon и находящихся сейчас в разработке XR-гарнитур — подключаемых к телефону устройств в виде очков с поддержкой AR и VR, которые смогут использовать для своей работы вычислительные ресурсы смартфонов на базе новейших процессоров Qualcomm, что сделает данные технологии значительнее дешевле и доступнее.

«3D-модель мира — это следующая платформа, на которой будут работать приложения будущего», — рассказывает генеральный директор 6D.ai Мэтт Мисниекс (Matt Miesnieks). — «Сегодня мы наблюдаем, как это происходит с предприятиями любых размеров в различных отраслях, которые стремятся создавать пространственно ориентированные приложения, которые выходят за рамки AR и включают в себя различные сервисы, работающие на основе определения местоположения пользователя в пространстве, а в будущем такие же технологии будут задействованы и для дронов и роботехники. Сегодня развитие нашей бизнес-модели и сотрудничество с Qualcomm Technologies — это первый из многих шагов, которые мы предпринимаем для построения трёхмерной карты мира  будущего».

Qualcomm Technologies и 6D.ai будут совместно работать над оптимизацией инструментов 6D.ai для устройств XR на базе Snapdragon, используя преимущества современного компьютерного зрения и искусственного интеллекта, чтобы дать возможность разработчикам и производителям устройств создавать приложения с максимальным эффектом погружения, что позволит стереть грань между реальным и виртуальным миром.

«Платформа XR, работающая на базе технологий ИИ и 5G, обладает потенциалом стать следующим поколением иммерсивных мобильных вычислений», — заявил Хьюго Сварт (Hugo Swart), старший директор по управлению продуктами и глава XR в Qualcomm Technologies. — «6D.ai расширяют наши возможности, создавая 3D-карты мира и этим помогая создать будущее, в котором устройства XR полностью понимают реальный мир, что в свою очередь позволит разработчикам создавать приложения следующего поколения, которые смогут распознавать, интерпретировать и взаимодействовать с миром, в котором мы живем».

Кроме того, недавно 6D.ai анонсировала бета-версию набора своих инструментов для Android, которые позволят пользователям приложений, созданных на базе 6D, работать с одной и той же 3D-моделью созданной при помощи их телефона на различных устройствах в любой момент времени. Как заявляет 6D.ai, любое приложение, которое будет выпущено на платформе компании до 31 декабря, сможет бесплатно использовать их SDK в течение трёх лет.

На данный момент тысячи разработчиков уже тестируют и создают приложения, которые непосредственно взаимодействуют с реальным миром при помощи платформы 6D.ai, включая такие компании, как Autodesk, Nexus Studios и Accenture.

На видео ниже вы можете увидеть, как работает приложение 6D.ai, создавая 3D-модель офиса компании в реальном времени.

«Яндекс.Такси» внедрит систему мониторинга усталости водителей

По сообщениям сетевых источников, сервис «Яндекс.Такси» нашёл партнёра, совместно с которым будет осуществляться внедрение системы мониторинга усталости водителей. Им станет компания VisionLabs, которая является совместным предприятием Сбербанка и венчурного фонда АФК «Система».

Технология будет тестироваться на тысячах автомобилей, в том числе используемых сервисом такси Uber Russia. Упомянутая система будет ограничивать водителям доступ к новым заказам, если они работают слишком долго. Стоимость разработки технологии, которую компании будут тестировать, не раскрывается. В прошлом представители «Яндекс.Такси» говорили о планах по инвестированию в технологии безопасности порядка 4 млрд рублей в ближайшие три года.

Рассматриваемая система способна самостоятельно оценивать состояние водителя, после чего ему будет сделано предупреждение или же введено ограничение на доступ к заказам. Система формируется из инфракрасной камеры с соответствующим ПО, которая крепится на лобовом стекле. Камера отслеживает 68 точек на лице водителя, определяя степень усталости по ряду характерных признаков: частоте и длительности моргания, положению головы, и др. Обработка и анализ собранной информации может осуществляться без подключения к сети Интернет.

Представители «Яндекс.Такси» говорят о том, что в перспективе система определения уровня усталости может превратиться в полноценный рыночный продукт, который может оказаться полезным для разных людей, в том числе дальнобойщиков или водителей, регулярно совершающих длительные поездки.  

В России кроме VisionLabs разработкой технологий распознавания лиц занимаются компании «Вокорд», Центр речевых технологий, а также NtechLab. Специалисты говорят о том, что технология контроля усталости водителя по движению глаз и мимической активности не является чем-то новым, она достаточно хорошо отработана и надёжна. Некоторые автопроизводители используют аналогичные решения в качестве дополнительных опций к выпускаемым машинам.  

Walmart использует камеры с ИИ для предотвращения краж на кассе

Крупнейшая торговая сеть Walmart применяет технологию компьютерного зрения под названием «Обнаружение пропущенного сканирования». Данная технология позволяет определить, когда тот или иной товар проходит кассу без сканирования. По сообщениям сетевых источников, за последние два года упомянутая технология начала использоваться более чем в 1000 магазинах торговой сети, расположенных на территории США. Примечательно, что система контроля используется не только в точках самообслуживания, но также и в обычных магазинах, в которых работают кассиры.

Система контроля основана на камерах с искусственным интеллектом, которые направлены на кассы. Если система фиксирует какое-то нестандартное действие, например, перемещение товара в сумку без сканирования, то она тут же оповещает оператора о том, что необходимо принять меры.

Технология «Обнаружение пропущенного сканирования» разрабатывалась для уменьшения количества краж в магазинах, её создание и интеграция обошлись компании в $47 млн. Представители Walmart говорят о том, что за два года работы системы контроля было существенно снижено количества краж, случаев мошенничества и ошибок при сканировании. Однако неизвестно, сколько денег удалось сэкономить компании за этот период.

Несмотря на то, что Walmart и Amazon вкладывают средства в развитие ИИ-технологий и компьютерного зрения в собственных магазинах, их подходы сильно отличаются друг от друга. В то время как Amazon использует ИИ-системы для упрощения и автоматизации покупок, Walmart внедряет технологии для повышения производительности сотрудников. Весной этого года торговая сеть Walmart открыла магазин, в котором используется система на основе искусственного интеллекта, обеспечивающая мониторинг инвентаря в режиме реального времени. Такой подход позволяет сотрудникам точно знать, когда следует пополнить запасы чего-либо. Кроме того, Walmart вкладывает деньги в создание роботизированных устройств, используемых для уборки магазинов.

Новая статья: R&D-центр Intel в Нижнем Новгороде: от беспилотных авто до 5G

Данные берутся из публикации R&D-центр Intel в Нижнем Новгороде: от беспилотных авто до 5G

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
NVIDIA пообещала, что после покупки Arm её разработки по-прежнему смогут лицензировать все желающие 41 мин.
Космический телескоп «Хаббл» перешёл в безопасный режим из-за сбоя — специалисты NASA пытаются его перезапустить 55 мин.
Leica представила свой первый смартфон Leitz Phone 1 — флагманские характеристики и продвинутая камера 60 мин.
Thermaltake представила мощный блок питания Toughpower TF1 1550W с сертификатом 80 PLUS Titanium 2 ч.
Европейский рынок носимых устройств вырос на треть, а лидирует Apple 2 ч.
Европейские регуляторы могут сорвать сроки согласования покупки Arm компанией NVIDIA 2 ч.
Baidu пообещала обеспечить услугами роботакси 3 млн пользователей через два года 4 ч.
В компании Fisker считают, что электромобили станут привлекательнее машин с ДВС уже к 2025 году 4 ч.
Марк Цукерберг не попал в список 100 лучших топ-менеджеров по версии Glassdoor 4 ч.
Корпуса серии Montech X3 комплектуются шестью вентиляторами с подсветкой RGB 4 ч.