Всё о ITV

Воспоминание о будущем

Искусственный интеллект для борьбы с рутинными операциями

#искусственныйинтеллект #AI #ИИ

Мурат Алтуев "ITVGROUP"

Всё, что мы делаем в течение последних 100 лет – это мы пытаемся рутинные операции, выполняемые человеком, отдать автоматическим системам. И тут важно именно то, что теперь мы можем не только физические операции, которые человек делает руками, отдать системе, но и мысленные операции, которые человек предпринимает, обучившись чему-то.

Ну, соответственно, автоматизация физического труда никак нас сейчас не удивляет, да, сегодня мы знаем, что на всех современных заводах работают станки с числовым программным управлением, как раньше говорилось, роботы. Сегодня есть такой факт, что автомобиль на 100% собирается без ручного труда, типичный автомобиль (скажем, если это не какие-то особенные, эксклюзивные машины). Это, конечно, поразительно: понятно, сколько всего как бы надо сделать руками (что-то соединить, что-то скрутить, там покрасить и так далее).

Это говорит о том, что, действительно, эта стадия выполнена полностью, этими рутинными операциями люди больше не занимаются, но люди занимаются многими другими, но на самом деле, тоже рутинными операциями.

Искусственный интеллект (примеры реализаций)

Мурат Алтуев "ITVGROUP"

Я хочу показать какие-то конкретные примеры реализаций - на сегодня у нас эти алгоритмы уже готовы. То есть мы собрали видео, обучили (нейросеть еще ее называют) и, соответственно, получили результат.

Вот, к примеру, была задача, поставленная нам как раз РЖД: нужно было считать вагоны. Вот опять же: какие-то вагоны движутся, какие-то не движутся – нам теперь это не важно. Если раньше мы выявляли движение объектов за счет того, что как бы вычитали одну картинку из другой. Ну, и понятно, что если картинки одинаковые, то на выходе ноль; если картинки разные, то в том месте, где картинки разные, там у нас появляются очертания объекта фактически. И таким вот образом, в общем, очень просто, мы находили те точки, которые отличаются – их объединяли в объекты.

Ну, понятно, что любая тень, любой, там, снег, дождь… - все это приводило к ложным срабатываниям, и по большому счету на сегодня не существовало такого хорошего алгоритма. Скажем, никто не придумал хорошего алгоритма, как все-таки из этих точек понять, это, например, тень или это человек, или это машина.

Но сегодня за счет нейросетей нам теперь даже ничего это не нужно – мы можем прямо на картинку посмотреть и сразу сказать.

Искусственный интеллект: алгоритм "скелеты"

#искусственный интеллект" #ИИ #AI

- Мурат Алтуев "ITVGROUP"

Еще один очень интересный алгоритм, который мы разработали, мы его называем "скелеты" (ну, в общем-то, недалеко от правды).

Значит, идея в том, что мы выделяем не просто теперь человека квадратиком, а мы видим положения всех его конечностей, скажем так, рук, ног, головы, разворот. Мы знаем, куда он смотрит, как держит руки и так далее.

Ну, соответственно, простой пример, вот совместно с "intel".

Нам надо было определить, что человек держится за перила, когда двигается по лестнице.

Да, было такое? Яша, может, ты знаешь?

- Яков Волкинд "ITVGROUP": "В целях безопасности на промышленных предприятиях. Таких много, много".

- Мурат Алтуев "ITVGROUP": Мы, соответственно, понятно, что обозначили перила, и вот мы пишем, что да, он держится за перила. То есть, это предписание сотрудникам обязательно держаться за перила, когда двигаются. А если не будете держаться – мы вас будем штрафовать.

Вот, соответственно, нужно по всей системе, по всем камерам определить эти моменты. Понятно, что в ручную оператор, если будет просматривать, то это слишком дорого, скажем так.

Искусственный интеллект не работает. Почему?

Мурат Алтуев "ITVGROUP"

Мы можем получить замечательный алгоритм, который отлично работает, с вероятностью, там, близкой к 100%. Для конкретных условий!

То есть мы вот на этой камере обучили на этих сценах – он будет работать на 100%. Но если сцены будут другие или камера даже может быть по-другому установлена – вы уже не знаете, что будет, вы не можете предположить, какой будет результат.

Это знаете, у меня образ сразу, ну, вот с аппроксимацией функций. Тогда, знаете, когда вот есть у вас какие-то точечки, и вы хотите найти такую функцию, которая вот эти точечки как бы по ним проходит, максимально близко. То есть вы нашли, как, ну, это распределение. Но потом, когда вы посмотрите шире на картину, то там по краям будет не пойми что. То есть на самом деле вы аппроксимировали только вот конкретный… вот эти данные, что у вас были.

Вот здесь тоже самое: вы нашли хорошую функцию за счет метода обучения для того, чтобы на этих данных получать гарантированный результат. Но какой будет результат на других данных, вы предсказать не можете.

Искусственный интеллект. Как зарабатывать?

#искусственныйинтеллект #ИИ #AI

Мурат Алтуев "ITVGROUP"

Сейчас, когда мы говорим, что, допустим, у нас, там 200 объектов, сеть, например, какая-то. И мы говорим, что там нужна аналитика, и мы говорим, что все, о-кей, мы поставим вам эту аналитику.

Но мы сразу говорим, что 2 недели на каждый объект нам нужно, чтобы собирать данные с него и адаптировать, если вдруг окажется, что там камера чуть-чуть по-другому стоит.

То есть это важный момент, но с другой стороны, мне кажется, что это плюс. Потому что, знаете, если вы что-то вот так просто взяли и перенесли, вы ничего и не заработаете (ну, вы же ничего не сделали). А если вы вкладываетесь в объект, вы обучаете систему, вы собираете данные, то, понятно, вы делаете работу, которая ценится.

В конечном счете клиент хочет получить работающую аналитику, и он готов за это платить. То есть в этом смысле как раз я даже не вижу, что это какая-то проблема: это просто означает, что нужно научиться это делать.

Искусственный интеллект. Повышаем эффективность бизнеса с помощью видео

#видео #бизнес #исксственныйинтеллект

Мурат Алтуев "ITVGROUP"

Прикладная такая задачка. Что мы сейчас тут увидим? Я так смотри это видео, думаю, почему здесь ничего не происходит? Что ж здесь будет-то, интересно? Потом – хоп!

Вот такая интересная задача у нас была – убрать кассиров.

То есть это, заказчик – это крупная компания, у которой, там, 1000 столовых, соответственно, ТЫСЯЧИ кассиров… И придумали простую идею: ну, человек взял блюдо, подошел к автоматической кассе – касса сканировала, что он взял, сканировала его лицо – всё, мы тебя посчитали!

"И могли туда количество калорий, которые он брал"

Ха-ха! Кстати, вот ничего не надо для этого, только обучить, только, вот, сказать, что вот в этом блюде столько калорий и всё – она сразу раз! То есть система реально определяет, какое блюдо человек взял.

Искусственный интеллект: 2 решения проблемы нейротрекера

Мурат Алтуев "ITVGROUP"

Всё, что я показывал до этого – это я рассказывал про то, что у нас в продукте называется нейротрекер.

То есть, если вы сейчас теперь заходите в Детекторы и создаете объекты, то вы там можете увидеть "Нейротрекер".

Вот единственная его, пока существенная проблема – то, что он требует слишком много процессорных ресурсов. И важно отметить, как мы хотим эту проблему, как мы планируем ее решить. И это буквально, я думаю, в следующем году эта проблема будет решена за счет того, что сегодня компании, которые производят электронику, естественно, видят этот тренд на использование нейросетей, искусственного интеллекта, серьезно вложились в разработку чипов, которые ускоряют работу нейросетей.

Например, все слышали, наверное, про успех NVIDIA – это компания, которая разрабатывала всегда только графические карты.

Web-интерфейс для видеонаблюдения

Мурат Алтуев "ITVGROUP"

Мы серьезно продвинулись в разработке web-интерфейса продуктов. Это, конечно, в контексте разработки облачной системы, с одной стороны.А с другой стороны, знаете, оказывается, когда у вас большой объект… У нас появились объекты, в которых, например, тысячи пользователей, то есть разные люди.

И понимаете, что если вы обновляете сервер, то вам нужно обновлять клиенты. Да, мы там сделали механизм, который при подключении автоматически определяет, выкачивает, обновляет… Но, все-таки, представьте, как было бы удобно, если бы вы просто дали web-клиент, всё! Вы установили сервера локально, у вас такая же система, но в качестве клиента вы не устанавливаете продукт, а просто говорите: "Вот адрес, вот, даже иконочку можно на десктоп положить – вы ее кликнете, и у вас раскрывается браузер с интерфейсом.

Так вот, сегодня этот интерфейс по функционалу не уступает нашему большому продукту. То есть, вы можете мониторить любые раскладки, вы все раскладки, которые создали в системе, вы их тут же получаете.

Безопасность банков – в чем сложность?

#безопасность #банк

Яков Волкинд "ITVGROUP"

Принцип построения системы. Есть некое программное ядро, к которому подключаются определенные модули. Типы этих модулей зависят от необходимости заказчика и от типа объекта. В частности, для банковского сектора мы к ядру подключаем, безусловно, видеоподсистему.

Далее, atm Intellect – это уникальная система интеграции с программным ядром банкомата; система pos – это интеграция с кассовыми терминалами, ее мы используем для интеграции с счетными машинами наличных средств. Интеграция охранки, пожарки и контроля доступа – это тоже часть интегрированной системы именно для банковской сферы.

Далее, безопасность банкоматов. Для чего предназначена система? В двух словах – для защиты вкладчиков, инкассаторов и интересов банка от действий злоумышленников.