Клетки, яйца и видеоаналитика. Как устроена современная птицефабрика?
Вы когда-нибудь задумывались, как выглядит современная птицефабрика? Та самая, что поставляет яйца в наши магазины и на наши столы. Если у вас в голове всплывают картинки а-ля курочки мирно клюют зернышки на огороженной лужайке, то у меня для вас две новости. Первая - прогресс шагнул далеко вперед.Вторая - современные агротехнологии могут показаться жестокими. Но именно благодаря им мы можем купить яйца в ближайшей “Пятерочке” и не выложить за них ползарплаты. Итак, приступим.
Универсальные модели в видеоаналитике: единый фундамент для множества задач
Привет! С вами Кирилл Тузов, Data Scientist в команде видеоаналитики бэк-офиса Wildberries & Russ.Камеры видят всё. Вопрос в том, распознают ли наши алгоритмы, что именно они видят, — и насколько быстро, надёжно и без тонны ручной работы это происходит. В этой статье я расскажу, как мы используем Self-Supervised, Zero-Shot и мультимодальные модели, чтобы приблизиться к максимально возможной эффективности.Зачем нужна видеоаналитика?Видеоаналитикой называют любые подходы и алгоритмы, которые позволяют в автоматическом режиме отслеживать видеопоток и находить интересующие события или объекты.
Сказ о том, как мы приложение для падел-тенниса создавали
ЗачинКак‑то раз двое ML‑щиков решили соединить свою любовь к компьютерному зрению и ракеточным видам спорта. Так родилась идея сделать систему видеоаналитики для падел‑тенниса.Падел — это игра на стыке большого тенниса и сквоша. От сквоша падел взял стеклянные стены вокруг корта, а от большого тенниса — почти всё остальное, за исключением того, что всегда играют 2 на 2 и «подача мяча» (момент, с которого начинается каждый розыгрыш) выполняется снизу, а в большем теннисе сверху.Пример того, как выглядит розыгрыш в падел-теннисе: ссылка.
Шумокодированное освещение. NCI как кодовая защита от дипфейк видео
Развитие нейросетей создало прецедент, когда видеозапись события не может быть однозначным достоверным доказательством. Однако на горизонте зажглась надежда в виде системы аутентификации, которая будет добавлять не просто водяные знаки на видео, а целый световой мерцающий код, используя освещение на месте съёмки.
Fix Price масштабировал систему видеоаналитики на все магазины сети
Сеть Fix Price завершила масштабный проект по внедрению многофункциональной системы видеоаналитики во всех магазинах сети. Сейчас решение применяется более чем в 7 тыс. торговых точек, включая франчайзинговые, на всех рынках присутствия сети.
К2 НейроТех запускает цифрового аналитика для Winline Медийной футбольной лиги
Компания К2 НейроТех создала цифровую аналитическую платформу – личный кабинет для матчей Winline Медийной футбольной лиги, который позволяет тренерам и командам получать расширенные данные о матче и тренировках в реальном времени. Система обрабатывает более 30 игровых параметров и визуализирует тактические модели в web-интерфейсе, превращая «сырые» данные в прикладные рекомендации по стратегии и индивидуальной тренировке.
Вампирское зрение: как работает бесконтактное измерение пульса по видео
В фильмах и играх про вампиров часто показывают как вампир видит жертву: обычно это визуальный акцент на пульсирующей артерии, или вовсе пульсирующий клубок сосудов. Интересно, что подобное можно делать с помощью современных технологий. Как говорил Артур Кларк: "Любая достаточно развитая технология неотличима от магии". Об одной из таких технологий мы и расскажем в этой статье.В нашей компании разработали новый метод измерения пульса по видеозаписи, устойчивый к искажениям. Он не требует дорогого оборудования и может использоваться в реальных условиях, не ограничивая свободу действий человека.
Как мы прошли бюрократический ад, чтобы разработать нейросеть на заводе: сложности при создании ИИ на производстве
Нейросети помогают предотвращать аварии, оптимизировать процессы и повышать безопасность. Но путь от идеи до успешного внедрения часто оказывается тернистым. В этой статье мы расскажем, как нам удалось внедрить систему на основе нейросетей на действующем заводе, и с какими вызовами мы столкнулись: от бюрократических барьеров до непонимания возможностей технологии Заказчиком.Риск быть задавленным: как мы начали
