Давайте сотрудничать
Развивайте свой бизнес
с нейросетевыми решениями от OCAS.AI
с нейросетевыми решениями от OCAS.AI
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Успешно решает задачи детекции и распознавания объектов на изображениях, независимо от слабой освещенности, плохого качества видео или довольно высоких скоростей движения.
Основывается
на обработке изображений
на обработке изображений
с камер видеонаблюдения
Узнать подробнее
<
OCAS Vision способен распознавать с точностью порядка 97 процентов:
Точнее говоря, OCAS VISION способен распознавать любые графические объекты, которым он обучен.
События или происшествия на улицах
Например, лица конкретных людей, конкретные транспортные средства или конкретные места;
Отдельных представителей
Например, людей, автомашины, типы материалов, вещи, дефекты, животные, здания и сооружения и т.д.;
Классы объектов
1
2
3
Банковское дело
Для банка распознавание лиц клиентов представляет значимость в огромном числе банковских операций: от обслуживания в банкомате и до узнавания VIP-клиента при появлении в банке.
Значимой областью применения системы распознавания образов в банке является также контроль событий, качества проводимых операций и безопасность: от контроля происходящего в инкассаторской машине до охраны периметра и контроля доступа в банке.
Значимой областью применения системы распознавания образов в банке является также контроль событий, качества проводимых операций и безопасность: от контроля происходящего в инкассаторской машине до охраны периметра и контроля доступа в банке.
Транспорт
- Контроль транспортных потоков и управление перекрестками
- Контроль состояния дорожного полотна и транспортной инфраструктуры
- Распознавание лиц водителей и пассажиров
- Безопасность на железнодорожном и авиационном транспорте
- Контроль пассажиропотоков в метро и на вокзалах, а также мн. др.
Образование и медицина
Образование
В получающем все большее распространение в последнее время дистанционном образовании пока не достаточно хорошо решены задачи идентификации личности обучающегося и контроля за надлежащим режимом сдачи контрольных мероприятий. Эти задачи с успехов решаются с помощью OCAS VISION.
Медицина
В получающем все большее распространение в последнее время дистанционном образовании пока не достаточно хорошо решены задачи идентификации личности обучающегося и контроля за надлежащим режимом сдачи контрольных мероприятий. Эти задачи с успехов решаются с помощью OCAS VISION.
Медицина
- Диагностика заболеваний по рентгеновским, КТ и МРТ - изображениям
- анализ гистологии — очень важные сферы применения OCAS VISION.
Строительство и ЖКХ
Повышению качества возводимых объектов может способствовать:
- внедрение систем контроля периметра жилого дома и примыкающей к нему зоны,
- систем открывания дверей подъездов при приближении жильца, чья квартира расположена в этом подъезде
- систем контроля качества уборки и состояния подъезда и прилегающей территории.
Промышленность
На базе OCAS VISION может быть организован визуальный контроль качества производимой продукции на высоких скоростях в условиях конвейерного производства, а также контроль состояния производственных помещений и процессов.
Наконец, большую значимость может представлять собой мгновенное обнаружение аварий и техногенных катастроф.
Наконец, большую значимость может представлять собой мгновенное обнаружение аварий и техногенных катастроф.
Заказать проект
OCAS VISION - это разработанный ОКАС комплекс распознавания объектов или событий на видеозаписях или фотографических материалах.
ОТРАСЛЕВЫЕ ПРИМЕРЫ
СОСТАВ СИСТЕМЫ OCAS VISION
OCAS VISION является программным комплексом, состоящим из модулей, обмен информацией между которыми реализован с помощью технологии WebSockes.
В состав системы входят следующие компоненты:
ОСAS VISION функционирует на суперкомпьютерах и кластерах на базе графических карт.
В состав системы входят следующие компоненты:
- внешние интерфейсы;
- модуль наборов данных;
- модуль переобучения сети;
- модуль обработки данных.
ОСAS VISION функционирует на суперкомпьютерах и кластерах на базе графических карт.
УСТРОЙСТВО OCAS VISION
Для распознавания графических объектов в OCAS VISION используются конволюционные (свёрточные) нейросети (CNN), разработанные на основании принципов работы зрения живых организмов.
Впервые эти принципы были выявлены в работах нобелевских лауреатов Дэвида Хьюбела и Торстена Визела, которые открыли факт чувствительности различных нервных клеток зрительной коры к линиям, имеющим разные углы наклона (ориентацию). Первые слои конволюционных сетей способны реагировать на линии с определенным углом наклона, а последующие - на все более характерные сочетания таких линий и совокупности признаков, выявленных предыдущими слоями.
Чем больше слоёв нейросети проходит изображение, тем более сложные объекты могут распознаваться этой сетью. В конце сети могут быть фильтры (искусственные нейроны), которые активируются при предъявлении лица человека, лица человека определенного пола, возраста или лица какого-то конкретного человека, различных животных, автомобилей, видов улиц и вообще - чего угодно, то есть тех типов объектов, распознаванию которых нейросеть обучилась на больших коллекциях изображений (датасетах).
Впервые эти принципы были выявлены в работах нобелевских лауреатов Дэвида Хьюбела и Торстена Визела, которые открыли факт чувствительности различных нервных клеток зрительной коры к линиям, имеющим разные углы наклона (ориентацию). Первые слои конволюционных сетей способны реагировать на линии с определенным углом наклона, а последующие - на все более характерные сочетания таких линий и совокупности признаков, выявленных предыдущими слоями.
Чем больше слоёв нейросети проходит изображение, тем более сложные объекты могут распознаваться этой сетью. В конце сети могут быть фильтры (искусственные нейроны), которые активируются при предъявлении лица человека, лица человека определенного пола, возраста или лица какого-то конкретного человека, различных животных, автомобилей, видов улиц и вообще - чего угодно, то есть тех типов объектов, распознаванию которых нейросеть обучилась на больших коллекциях изображений (датасетах).
УСЛОВИЯ ПОСТАВКИ OCAS VISION
OCAS VISION поставляется как программа для ЭВМ в соответствии с лицензионным договором на условиях простой (неисключительной) лицензии. При этом наши специалисты проводят предпродажную настройку системы с тем, чтобы обеспечить обучение нейросетей под тематику изображений и графических объектов заказчика.
OCAS VISION может быть установлена на компьютерах заказчика или эксплуатироваться удаленно, на суперкомпьютерах ОКАС.
OCAS VISION может быть установлена на компьютерах заказчика или эксплуатироваться удаленно, на суперкомпьютерах ОКАС.
КАКОЙ СОСТАВ СИСТЕМЫ OCAS VISION?
OCAS VISION является программным комплексом, состоящим из модулей, обмен информацией между которыми реализован с помощью технологии WebSockes.
В состав системы входят следующие компоненты:
ОСAS VISION функционирует на суперкомпьютерах и кластерах на базе графических карт.
В состав системы входят следующие компоненты:
- внешние интерфейсы;
- модуль наборов данных;
- модуль переобучения сети;
- модуль обработки данных.
ОСAS VISION функционирует на суперкомпьютерах и кластерах на базе графических карт.
КАК УСТРОЕНА OCAS VISION?
Для распознавания графических объектов в OCAS VISION используются конволюционные (свёрточные) нейросети (CNN), разработанные на основании принципов работы зрения живых организмов.
Впервые эти принципы были выявлены в работах нобелевских лауреатов Дэвида Хьюбела и Торстена Визела, которые открыли факт чувствительности различных нервных клеток зрительной коры к линиям, имеющим разные углы наклона (ориентацию). Первые слои конволюционных сетей способны реагировать на линии с определенным углом наклона, а последующие - на все более характерные сочетания таких линий и совокупности признаков, выявленных предыдущими слоями.
Чем больше слоёв нейросети проходит изображение, тем более сложные объекты могут распознаваться этой сетью. В конце сети могут быть фильтры (искусственные нейроны), которые активируются при предъявлении лица человека, лица человека определенного пола, возраста или лица какого-то конкретного человека, различных животных, автомобилей, видов улиц и вообще - чего угодно, то есть тех типов объектов, распознаванию которых нейросеть обучилась на больших коллекциях изображений (датасетах).
Впервые эти принципы были выявлены в работах нобелевских лауреатов Дэвида Хьюбела и Торстена Визела, которые открыли факт чувствительности различных нервных клеток зрительной коры к линиям, имеющим разные углы наклона (ориентацию). Первые слои конволюционных сетей способны реагировать на линии с определенным углом наклона, а последующие - на все более характерные сочетания таких линий и совокупности признаков, выявленных предыдущими слоями.
Чем больше слоёв нейросети проходит изображение, тем более сложные объекты могут распознаваться этой сетью. В конце сети могут быть фильтры (искусственные нейроны), которые активируются при предъявлении лица человека, лица человека определенного пола, возраста или лица какого-то конкретного человека, различных животных, автомобилей, видов улиц и вообще - чего угодно, то есть тех типов объектов, распознаванию которых нейросеть обучилась на больших коллекциях изображений (датасетах).
ЧТО НАСЧЕТ УСЛОВИЙ ПОСТАВКИ OCAS VISION?
OCAS VISION поставляется как программа для ЭВМ в соответствии с лицензионным договором на условиях простой (неисключительной) лицензии. При этом наши специалисты проводят предпродажную настройку системы с тем, чтобы обеспечить обучение нейросетей под тематику изображений и графических объектов заказчика.
OCAS VISION может быть установлена на компьютерах заказчика или эксплуатироваться удаленно, на суперкомпьютерах ОКАС.
OCAS VISION может быть установлена на компьютерах заказчика или эксплуатироваться удаленно, на суперкомпьютерах ОКАС.
Давайте сотрудничать
Развивайте свой бизнес с нейросетевыми решениями от OCAS.AI
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Заказать проект
Соглашение о неразглашении персональных данных
Предоставляя свои персональные данные Пользователь даёт согласие на обработку, хранение и использование своих персональных данных на основании ФЗ № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006 г. в следующих целях:
— Осуществление клиентской поддержки
— Получения Пользователем информации о маркетинговых событиях
— Проведения аудита и прочих внутренних исследований с целью повышения качества предоставляемых услуг.
Под персональными данными подразумевается любая информация личного характера, позволяющая установить личность Пользователя/Покупателя такая как:
— Фамилия, Имя, Отчество
— Дата рождения
— Контактный телефон
— Адрес электронной почты
— Почтовый адрес
Персональные данные Пользователей хранятся исключительно на электронных носителях и обрабатываются с использованием автоматизированных систем, за исключением случаев, когда неавтоматизированная обработка персональных данных необходима в связи с исполнением требований законодательства.
Компания обязуется не передавать полученные персональные данные третьим лицам, за исключением следующих случаев:
— По запросам уполномоченных органов государственной власти РФ только по основаниям и в порядке, установленным законодательством РФ
— Стратегическим партнерам, которые работают с Компанией для предоставления продуктов и услуг, или тем из них, которые помогают Компании реализовывать продукты и услуги потребителям. Мы предоставляем третьим лицам минимальный объем персональных данных, необходимый только для оказания требуемой услуги или проведения необходимой транзакции.
Компания оставляет за собой право вносить изменения в одностороннем порядке в настоящие правила, при условии, что изменения не противоречат действующему законодательству РФ. Изменения условий настоящих правил вступают в силу после их публикации на Сайте.
— Осуществление клиентской поддержки
— Получения Пользователем информации о маркетинговых событиях
— Проведения аудита и прочих внутренних исследований с целью повышения качества предоставляемых услуг.
Под персональными данными подразумевается любая информация личного характера, позволяющая установить личность Пользователя/Покупателя такая как:
— Фамилия, Имя, Отчество
— Дата рождения
— Контактный телефон
— Адрес электронной почты
— Почтовый адрес
Персональные данные Пользователей хранятся исключительно на электронных носителях и обрабатываются с использованием автоматизированных систем, за исключением случаев, когда неавтоматизированная обработка персональных данных необходима в связи с исполнением требований законодательства.
Компания обязуется не передавать полученные персональные данные третьим лицам, за исключением следующих случаев:
— По запросам уполномоченных органов государственной власти РФ только по основаниям и в порядке, установленным законодательством РФ
— Стратегическим партнерам, которые работают с Компанией для предоставления продуктов и услуг, или тем из них, которые помогают Компании реализовывать продукты и услуги потребителям. Мы предоставляем третьим лицам минимальный объем персональных данных, необходимый только для оказания требуемой услуги или проведения необходимой транзакции.
Компания оставляет за собой право вносить изменения в одностороннем порядке в настоящие правила, при условии, что изменения не противоречат действующему законодательству РФ. Изменения условий настоящих правил вступают в силу после их публикации на Сайте.
Давайте сотрудничать
Развивайте свой бизнес с нейросетевыми решениями от OCAS.AI
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Заказать проект
ООО «Объединение когнитивных ассоциативных систем» — осуществляет поставку на рынок нейросетевых вопросно-ответных и диалоговых систем для обработки естественного языка, систем распознавания образов, мультимодальных нейросетевых систем, анализирующих и ассоциирующих речевую, текстовую и графическую информацию, а также программного обеспечения для разработки биоморфных нейронных сетей.
© OCAS.AI
Россия, Тюмень
ул. Герцена, 64, 12 этаж
ул. Герцена, 64, 12 этаж
Генеральный директор
Филиппов Вадим Анатольевич
Филиппов Вадим Анатольевич