Разработчики: | Лаборатория Касперского (Kaspersky) |
Дата премьеры системы: | июль 2021 г |
Отрасли: | Информационные технологии |
Технологии: | Системы видеоаналитики |
2021: Анонс системы распознавания людей, животных, зданий и авто с беспилотника
В конце июля 2021 года «Лаборатория Касперского» представила систему распознавания людей, животных, зданий и авто с беспилотных летательных аппаратов. Решение получило название Kaspersky Neural Networks. Оно, по словам разработчиков, предназначено в основном для следующих целей:
- поиск пропавших людей, животных и объектов (например, смытых наводнением домов) в труднодоступных районах;
- оценка ущерба при чрезвычайных происшествиях с использованием снимков с воздуха;
- анализ данных, необходимых для ведения геодезической, картографической и кадастровой деятельности, а также организации дорожного движения.
Отмечается, что Kaspersky Neural Networks обеспечивает анализ данных с борта дрона в режиме реального времени, используя нейросети. В «Лаборатории Касперского» привели один из примеров использования нового продукта: в ходе одного из испытаний Kaspersky Neural Networks тысячи изображений высокого разрешения были обработаны за несколько минут на ноутбуке в условиях работы на пересечённой местности и ограниченной вычислительной мощности устройства.
По мнению создателей системы, она будет актуальна, прежде всего, для нужд МЧС и поисково-спасательных отрядов. В крупных промышленных предприятиях, например ЦОДД, решение может использоваться в качестве инструмента контроля трафика.TAdviser SummIT 28 мая стал самым масштабным за всю историю его проведения. Более 1,5 тыс участников и 50 стендов. ФОТО
Опрошенные «Ведомостями» эксперты отмечают, что машинное зрение — перспективное направление и разработки «Лаборатории Касперского» стратегически верный шаг. По их словам, несмотря на отсутствие массового внедрения компьютерного зрения, запросы есть и они будут только расти.
По данным представителя компании «Аэромакс», беспилотники с такой системой можно оценить в 3,5-6 млн рублей, эксклюзивные для определённой компании — 100 млн рублей. А инвестиции в разработку и проведение испытаний могут стоить до 300 млн рублей.[1]
Примечания
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)