Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ) |
Дата премьеры системы: | 2023/01/31 |
Технологии: | Системы видеоаналитики |
Основная статья: Нейросети (нейронные сети)
2023: Разработка нейросети
Сотрудники факультета «Информационные технологии» МТУСИ под руководством декана факультета Михаила Городничева разработали нейронную сеть, созданную специально для решения задачи распознавания марок транспортных средств. Об этом университет сообщил 31 января 2023 года.
Человеческая жизнь представляет собой обширный список практических задач, которые можно автоматизировать для повышения общей эффективности. В прошлом этот список ограничивался только задачами, решение которых не требовало творческого мышления и было свойственно только одному человеку. На данном этапе достижения научно-технического прогресса за последние два десятилетия значительно расширили этот список.
Специально для подобных задач сотрудники МТУСИ создали сверточные нейронные сети, или CNN (от англ. Сonvolutional neural network). Их задача – принимать изображения в качестве входной информации и, основываясь на результатах своей работы, выдавать названия классов объектов, которые были ранее определены в процессе обучения с помощью применения робасной функции потерь. В процессе разработки нейронной сети данные собирались с сервиса Auto.ru и камер наружного видеонаблюдения, а сам DataSet был собран размером более 90 тысяч экземпляров, которые в дальнейшем размещались и предобрабатывались, благодаря чему разработанная технология способна определять автомобили и их марки по отдельным элементам для повышения точности.
Искусственный интеллект на январь 2023 года является одним из наиболее перспективных направлений в ИТ-области. Одним из плюсов данной разработки является её точность. В перспективе нейросеть с легкостью способна облегчить обработку входящего видеопотока для более глубокого сбора информации о составе транспортного потока, что позволит более оптимально и безопасно управлять им.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)