Рубрика «видеоаналитика»

Предельно дешёвая видеоаналитика для детских футбольных школ - 1

Привет! Ещё до продажи Мосигры мы полезли в образование. Там оказалось чуть интереснее, чем могло показаться сначала, и на сегодня мы успели открыть 124 футбольных школы, киберспортивные секции, танцы, шахматы и всё такое. Карантин слегка подрезал нам работу до 70 активных точек. Тут надо сказать, что с учётом опыта розницы, в ДНК проекта сразу закладывали очень быструю масштабируемость, чтобы по возможности построить межгалактическую сеть дополнительного образования. А один из самых больших вопросов в такой ситуации — как контролировать качество этого самого образования.

Вот футбольные тренировки. С одной стороны, конечно, у нас есть методология, которая частично на базе испанской, а потом нам её очень сильно доработали умные дядьки в РГУФК. По идее, она даёт некий стандарт, как и чему тренеры будут учить детей, но этого мало. Каждый тренер — яркая индивидуальность. Это круто, но опасно: нужно как-то следить за прогрессом. Более того, это не только наша хотелка как организации, но и прямая хотелка родителей.

Родители в образовании обычно не чувствуют прогресса ребёнка. Есть, конечно, всякие турниры, отчётные концерты и годовые экзамены, но обратная связь длиной в полгода — плохой план. Мы решили, что нужно автоматически генерировать отчёты с каждой тренировки. И вот тут мы подходим к тому, что обычно делается руками для профессиональной футбольной команды — видеоаналитике действий игроков на поле. Садится человек и примерно за 50-100 долларов за час расшифровывает происходящее. Схема не масштабируемая: вот у нас в январе 2020 занималось 165 групп в среднем по 9 раз в месяц – это будет от 75 до 150 тысяч долларов в месяц.

Но, поскольку мы живём в веке свёрточных нейросеток, можно сделать всё с дешманской камерой (но всё же fullHD 30 FPS) прямо на школьной тренировке. И, более того, мы это уже сделали до стадии беты.
Читать полностью »

image alt

Всем привет! Мы активные студенты НГТУ им. Р.Е. Алексеева, и мы хотим рассказать о своем опыте участия в хакатонах и создании IT-решений с использованием набора инструментов Intel – OpenVINO (Open Visual Inference & Neural Network Optimization) – отличной палочки-выручалочки при разработке систем видеоаналитики.

Для начала расскажем немного о себе. Мы студенты 3 курса ИРИТ, кафедра «Информатика и систем управления» – Татьяна Бородина, Тимофей Карклин, Александр Зенкин и Владимир Салтыков. С 1 курса мы активно участвуем в различных конкурсах IT-сферы, создав команду MirITeam[Прим. модератора: ссылка убрана, чтобы не нарушать правила. Google it.] – команду молодых и целеустремленных ребят. Мы разрабатываем стартапы в области компьютерного зрения и видеоаналитики, выступаем на научных конференциях и очень любим Хакатоны, их атмосферу и дух соревнования, где быстро нужно разработать хорошее, качественное решение, привнести в него «изюминку», и успешно (из опыта – это очень и очень важно) защитить свой проект перед жюри. Это ценный опыт реализации инновационных идей, получения новых знаний и качеств и, конечно же, командного сотрудничества.

Поделимся впечатлениями о последнем хакатоне, где мы участвовали –региональном этапе Всероссийского конкурса «Цифровой прорыв», где в рамках кейса ПАО «Ростелеком» мы занялись разработкой системы мониторинга за поведением студента во время экзамена год назад и предположить не могли, что это будет актуально и даже прикольно – сами выступаем в рамках испытуемых.

Читать полностью »

Юридические эксперименты в ИТ. Как кастомизировать закон под себя - 1

Похоже, власти прислушались к жалобам бизнеса на неудобные законы и приняли закон об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций (Федеральный закон от 31.07.2020 № 258-ФЗ). По сути государство говорит нам: «Вам не нравится действующее регулирование? Окей, придумайте свои законы, которые вас устроят. Мы на время сделаем их обязательными для вас и других желающих и посмотрим, как они работают. Если эксперимент пройдет хорошо, то сделаем из вашей идеи полноценный закон, обязательный для всех».

Давайте рассмотрим, кому от нового закона станет удобнее и в чем его особенности.

Поехали!
Читать полностью »

Недавно мой коллега рассказал как мы роботизируем зерноуборочные комбайны и чему научились за этот сезон.

Начинается уборка кормовых культур и мы активно осваиваем кормоуборочную технику. 
Кормоуборочный комбайн – технически более сложная и мощная машина. В связке с ним идут сразу несколько транспортных средств для сбора урожая (трактора с прицепом, грузовики, силосовозы). К работе на такой технике допускаются только опытные механизаторы, у которых за спиной несколько лет работы.

Работа на комбайне во время уборки кормовой кукурузы похожа на езду в машине в густом тумане, только вместо тумана на протяжении всего пути высокая зеленая стена из растений, из которой может выскочить кабан, столб или человек. Перемолов человека (история есть в моей прошлой статье), комбайнеры седеют и больше не могут работать. Кроме этого, в этом «зеленом тумане» надо суметь не врезаться в рядом едущий силосовоз, следить за точностью загрузки силоса с хоботом длиной до 7 метров, из которого вылетает по 50-60 кг силоса в секунду, и равномерно заполнять фургон, чтобы он не гонял полупустым туда сюда.

Как мы первыми в мире роботизируем кормоуборочные комбайны - 1

Фактически один комбайнёр работает за троих, следит за процессом уборки кукурузы (одно рабочее место), ведёт технику (второе рабочее место), загружает силосовоз (третье рабочее место). В итоге что-то страдает. Если плохо вести, можно сломать дорогую технику (минимальная цена кормоуборочного комбайна 16 млн рублей, есть модели и по 50 миллионов), поэтому обычно ухудшается качество уборки и загрузки.

Большую часть работы мы автоматизируем, сейчас расскажу какие сложности мы преодолеваем и что делаем.
Читать полностью »

image
А ведь в прошлом году это делали senior-разработчики.

Возможно, вы помните, что мы говорили про то, как можно сильно улучшить работу обычного сельскохозяйственного комбайна, если использовать нейросетки для распознавания культур и препятствий и робота для автопилотирования. Всё это (кроме процессоров Nvidia и ещё части железа) — наша разработка. А радость в том, что в некоторых южных регионах страны закончилась уборочная страда, и наши комбайны показали себя лучше, чем ожидалось. Слава роботам!

image

В этом году мы поставили несколько сотен блоков из мощного графического ядра (для нейросетей), камер, гидравлических насосов или CAN-модулей для подруливания. Если в прошлом году агропилоты были в опытной эксплуатации, то сейчас речь идёт уже про серийные модели. И они справились.

Более того, они справились лучше, чем мы ждали. Кроме того, в релиз вошли далеко не все фичи. В релизе осталось, по сути, ядро, но одно только это позволило получить очень заметный экономический эффект.

Конечно, обошлось не без сюрпризов. Но давайте расскажу более конкретно, с числами и примерами.
Читать полностью »

image
Вот и весь комплект, если есть CAN-шина.

Всего пять лет назад не было нормально работающих нейросетей для того же определения препятствий и краёв стеблестоя, поэтому не было и видеоаналитики. Были «слепые» GPS-методы, которые на практике оказались далеко не лучшими и сильно подмочили престиж автоматизации в сельском хозяйстве. Через пять лет, как мы считаем, все комбайны будут автоматизированы именно визуальными автопилотами, чтобы смотреть из кабины и в стороны и контролировать все аспекты уборки урожая.

Мы находимся в том моменте, когда у нас уже есть готовые технологии, они отлично опробованы, дёшевы и имеют годовую практику эксплуатации, и крупные производители комбайнов с интересом на них смотрят. Скорее всего, будет как с автомагнитолами: сначала они ставятся в машины, а потом машины приходят с уже встроенными. Вот и мы сейчас модифицируем старые комбайны, но хотим занять место в экосистеме и ставить комплекс на все новые.

Такой проект мог стартовать у нас, в Бразилии и ещё в паре стран из-за особенностей рынка. Нужна страна с сельским хозяйством, разработчиками внутри, неэффективной уборкой (то есть чёткой болью сэкономить) и новым парком комбайнов. Повезло со всем, включая парк: после СССР всё развалилось, и сейчас мы наблюдаем машины примерно четырёх- пятилетней давности в основных хозяйствах.

В России 350 тысяч комбайнов, и поставляется ещё 35 тысяч в год. Это не рынок автомобилей, конечно, но, сделав правильное решение сейчас, пока туда ещё никто не пришёл, можно получить его весь.

Но давайте расскажу лучше, как именно это работает и как мы модифицируем комбайны в России.
Читать полностью »

image

Через несколько дней Black Friday станет значимой точкой входа в облако для существующих и будущих клиентов Ivideon, которые захотят обновить любую локальную систему видеонаблюдения.

С 26 ноября мы начнём распродажу, увеличивая количество «касаний» пользователей и облака — хотим разбить ценовой барьер, мешающий подключить и оценить все функции нашего железа и сервиса.

И теперь о «железе» действительно говорим «наше». Впервые мы покажем устройства под собственным брендом Ivideon — камеры уже представлены в магазине, но на Black Friday ценник будет значительно снижен — о них и о других новинках расскажем дальше в обзоре.
Читать полностью »

Распознавание лиц на стройке - 1

В один яркий солнечный день, когда на стройке работа просто кипит, всё вокруг ярко и позитивно, и прямо хочется вечерком пожарить шашлык, на объект проник бывший сотрудник одного из подрядчиков. Он прошёл мимо проходной, помахал рукой охраннику, который знал его в лицо (но не знал, что он уволен), и зашёл внутрь. Там он пошёл к своим друзьям из Центральной Азии. Через полчаса они уже жарили шашлык и наслаждались жизнью.

Нюанс в том, что костёр они развели между двух газовых баллонов.

Один из баллонов почему-то взорвался. Как говорится, ничего не предвещало, и вот баллон почему-то повёл себя нетипично. Если вы видели, как с этими баллонами обращаются в родных для героев рассказа регионах, то можете представить себе и их искреннее недоумение от произошедшего.

Все остались живы и даже более-менее целы (ничего необратимого). Шашлык улетел, но на орбиту не вышел. Шампуры не проткнули никого внизу и сбоку. А вот к неудавшимся космонавтам приехала полиция, скорая и чуть ли не Спортлото.

Пришлось побеспокоиться, но не так сильно, как в тот день, когда на стройку приезжала проверка от ФМС. Тогда выяснилось, что очень многие работают по документам братьев. То есть один в семье делает себе комплект бумаг, устраивается на стройку — а дальше вместо него ходит брат. Не близнец, но для отечественного неокортекса почти неотличимый.

За одного такого родственника на стройке накладывается штраф от 500 тысяч рублей и выше, и стройка может быть приостановлена от 14 до 90 дней. А это кончается очень, очень печально для генподрядчика и заказчика.

Именно после этого инцидента позвали нас решить задачу ИТ-средствами. Читать полностью »

image

Развернув однажды систему видеонаблюдения и затем масштабируя её, пользователи часто становятся «заложниками» установленного оборудования. Переход от одного поставщика железа и сервисов к другому обходится дорого.

На рынке много производителей, которые создают собственные сервисы, подселяя очередного питомца в большой зоопарк решений. «Подружить» в одном проекте разное оборудование сложно, но мы придумали, как это сделать.

Сегодня расскажем о проекте Ivideon Bridge, который без дополнительного оборудования (ПК и видеорегистраторов) объединит с Ivideon вашу систему видеонаблюдения.
Читать полностью »

image

Подсчёт посетителей начался, вероятно, с появления первых магазинов. Требовал ответа главный вопрос, возникавший у владельца магазина после старта продаж: сколько из пришедших людей удалось превратить в покупателей? Со временем к этой задаче добавились и другие сложные вопросы, влияющие на показатели конверсии.

Сегодня определить эффективность бизнеса помогают автоматизированные системы, на основе данных которых можно выбрать дату распродаж, узнать лучшее время открытия и закрытия, обнаружить проблемы в работе персонала. Кажется, что достаточно поставить несколько датчиков и смотреть, как благостно растут или трагически падают графики, но жизнь вносит коррективы: в некоторых случаях система генерирует больше проблем, чем денег.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js