Распознавание лиц в реальном времени по базам фотографий глобального масштаба...Ontico
Наш алгоритм по распознаванию лиц может осуществлять поиск по миллиардам фотографий за доли секунды с высокой точностью. Уже сейчас работает решение, которое осуществляет поиск по базе в 300 млн. фотографий меньше чем за секунду и держит нагрузку 50 запросов в секунду на 5 амазоновских серверах.
Портфолио. Петров Владимир Олегович, к.т.н.
Большая часть работ не может войти в портфолио по причине коммерческой, военной тайны, устарели или просто не интересно.
89275042694
Skype: petrovsfamilymobile
krabler@yandex.ru
Мобильная разработка и IoT, machine learning, VR. Специфика проектов с точки ...MobileUp
Сергей Денисюк, CEO MobileUp, поделился опытом разработки проектов в сфере IoT, machine learning и VR на конференции MAC2016.
Тезисы:
- Существующие решения и наши кейсы.
- А есть ли спрос?
- Куда развивать студию мобильной разработки.
The Nettle Company’s product line including the NettleBox presentation system and the NettleArena gaming platform is based on the MotionParallax3D technology.
Распознавание лиц в реальном времени по базам фотографий глобального масштаба...Ontico
Наш алгоритм по распознаванию лиц может осуществлять поиск по миллиардам фотографий за доли секунды с высокой точностью. Уже сейчас работает решение, которое осуществляет поиск по базе в 300 млн. фотографий меньше чем за секунду и держит нагрузку 50 запросов в секунду на 5 амазоновских серверах.
Портфолио. Петров Владимир Олегович, к.т.н.
Большая часть работ не может войти в портфолио по причине коммерческой, военной тайны, устарели или просто не интересно.
89275042694
Skype: petrovsfamilymobile
krabler@yandex.ru
Мобильная разработка и IoT, machine learning, VR. Специфика проектов с точки ...MobileUp
Сергей Денисюк, CEO MobileUp, поделился опытом разработки проектов в сфере IoT, machine learning и VR на конференции MAC2016.
Тезисы:
- Существующие решения и наши кейсы.
- А есть ли спрос?
- Куда развивать студию мобильной разработки.
The Nettle Company’s product line including the NettleBox presentation system and the NettleArena gaming platform is based on the MotionParallax3D technology.
Jong-Oh Park
Medical Microrobot Center [MRC] Robot Research Initiative [RRI] Chonnam National Univ
Korean Robot History
2010
Export of Surveillance and Security Robots
Establishment of 2014 the 2nd Master Plan
for Intelligent Robots
2003
Designation of Robots as a Next-generation Growth Engine
2008
Enactment of Intelligent Robot Act
1978
Introduction of Korea’s First Robot
1981
Localization of Robot Manufacturing
2006
Development of
Cleaning Robot 2009
Establishment of the 1st Master Plan for Intelligent Robots
www.korearobot.or.kr
1
International Federation of Robotics, Gudrun Litzenberger
General Secretary
International Federation of Robotics IFR Germany
Email: gl@ifr.org
https://ifr.org/
[Skolkovo Robotics V] Overview of the Modern Robotics Market
презентация Puzzle
1. Puzzle: система распознавания фото
и видео на базе нейронных сетей
Станислав Ашманов, Игорь Модяев
ООО «Нейросети Ашманова»
2. РЕЗЮМЕ ПРОЕКТА
Puzzle – система семантического распознавания объектов в фото и видео на базе нейронных
сетей
Целевые рынки:
Информационная безопасность
Видеонаблюдение
Социальные сети
Робототехнические компании
На данный момент:
Разработан фреймворк PuzzleNN для построения глубоких нейронных сетей
Разработаны базовые системы детекции и синтеза изображений
Достигнута договорённость о пилотных проектах с компаниями InfoWatch и Крибрум
Получено резидентство Сколково
Подана заявка в Фонд Бортника на грант в размере 2 млн. руб.
Мы ищем:
Инвестиции
Клиентов
3. РЕШАЕМАЯ ПРОБЛЕМА
Проблема:
В мире генерируется чрезвычайно много данных*, скорость их поступления
увеличивается**
Этот массив данных необходимо анализировать (в частности, фото и видео)
Ручной анализ данных невозможен из-за их объёма
Алгоритмы анализа прошлого поколения способны только на простые
заключения о входных данных
Для каких отраслей эта проблема актуальна:
Видеонаблюдение
Информационная безопасность
Социальные сети и др.
* 100 млн. камер в 2013 году 200 млн. в 2017 году (IMS Research)
** 90% всех мировых данных собраны за последние 2 года (SINTEF)
4. ПРЕДЛАГАЕМОЕ РЕШЕНИЕ
Продукт:
Программная библиотека детекции и распознавания изображений и видео (OEM)
Онлайн-сервис распознавания (API)
Редактор с графическим интерфейсом (для обучения системы на стороне заказчика)
Результат внедрения:
Расширение возможностей продукта заказчика (детекция новых видов событий в потоке
видео или в исходящей почте и др.)
Повышение эффективности инструментов заказчика (повышение рекламной конверсии и др.)
Автоматизация задач, сейчас выполняемых человеком (ситуационный анализ видео и др.)
5. СУТЬ ИННОВАЦИИ
Математическая
модель
Puzzle
Устойчивость к искажениям данных
Меньший объём обучающих данных
Ситуационный анализ данных
Способность к обобщению знаний
Архитектура
Puzzle
Анализ как фото, так и видео
Программная библиотека и онлайн-сервис
Высокая скорость работы (применение GPU)
Графическая среда обучения
7. РЫНОК И БИЗНЕС-МОДЕЛЬ
Область применения продукта:
Информационная безопасность (распознавание событий в потоке данных)
Видеонаблюдение (автоматизация работы камер наружного наблюдения)
Социальные сети (повышение рекламной конверсии и др. задачи)
Робототехника
На чём зарабатывать:
Внедрение системы распознавания в продукты клиента
Доступ к онлайн-сервису распознавания
Комментарии:
Рынок интеллектуального анализа изображений и видео составляет 1.8 млрд. руб. в России
на 2014 год, растёт на 10-15% в год - по данным IMS Research
На отечественном рынке нет онлайн-сервиса распознавания фото и видео
8. СТАТУС ПРОЕКТА
Сделано:
Разработан фреймворк PuzzleNN для построения глубоких нейронных сетей
Разработаны базовые системы детекции и синтеза изображений
Достигнута договорённость о пилотных проектах с компаниями-резидентами Сколково
InfoWatch и Крибрум
Получено резидентство Сколково
Подана заявка в Фонд Бортника на грант в размере 2 млн. руб.
Делается:
НИОКР
Готовимся к пилотным проектам
Ищем финансирование
9. ПЛАН РАЗВИТИЯ
Технология
Внедрения в РФ
Кросс-платформенность
Первая версия Puzzle
Графическая система
обучения
Онлайн-сервис
Ситуативный анализ
Внедрения в РФ
Иностранные рынки
I полугодие 2016 г. II полугодие 2016 г. I полугодие 2017 г. II полугодие 2017 г.
Запуск онлайн-сервиса
Продвижение продукта
Пилотные проекты
Грант Фонда Бортника
Робоцентр Сколково
Найм лингвиста и
разработчика
Патентование в РФ
Найм сотрудников
Патентование за
рубежом
Организация
10. КОМАНДА ПРОЕКТА
Станислав Ашманов
CEO
Мехмат МГУ с отличием, 2014 год;
аспирант Сколтеха
Разработчик ИИ с 2004 года; специалист по
системам распознавания
Руководство, поиск клиентов
Архитектура системы
Разработка
Игорь Модяев
CTO
Мехмат МГУ с отличием, 2014 год;
аспирант Вычислительного центра РАН
Специалист по вычислениям на GPU и
компьютерной графике
Математическая модель
Архитектура системы
Разработка
11. ПОТРЕБНОСТИ НА ТЕКУЩЕЙ СТАДИИ
Нужны инвестиции для:
Найма разработчиков и лингвистов
Закупки серверов для онлайн-сервиса
распознавания
Закупки 3D-оборудования
Хозяйственных нужд
Объём – порядка нескольких млн. руб.;
возможно, удастся получить поддержку
государства.
Нужны партнёры для:
Пилотных внедрений
Есть партнёры в сфере IT.
Интересны пилотные проекты в сферах
видеонаблюдения и робототехники.
Призовые 5 млн. руб. на 1 год развития
Зарплаты Сервера
3D-оборудование Аренда офиса
Обслуживание серверов
12. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Мы:
Разрабатываем Puzzle – систему семантического распознавания объектов в фото и видео на
базе нейронных сетей
Обладаем нужными компетенциями, знаниями и навыками
Понимаем, где Puzzle востребована
Имеем договорённости с крупными компаниями о внедрениях
Puzzle:
Обладает новыми свойствами, которые будут коммерчески востребованы
Основывается на разработанной нами математической модели
Находится на передовой прогресса (использование GPU, нейронные сети и др.)
Нам нужно:
Найти средства на развитие в 2016 году
Найти клиентов для пилотных проектов Спасибо!