Karon kita naghisgot bahin sa mga team nga miagi . Adunay duha kanila niining habrapost. Ang una mao ang pagsugod nga Labra, nga nagpalambo sa usa ka solusyon alang sa pag-monitor sa produktibidad sa labor. Ikaduha - nga adunay sistema sa pag-ila sa nawong alang sa mga turnstile.
Litrato: /unsplash.com
Sa unsang paagi ang Labra makadugang sa pagka-produktibo
Ang pagtubo sa produktibo sa mga merkado sa Kasadpan mihinay. Pinaagi sa McKinsey, sa sinugdanan sa 2,4s kini nga numero mao ang 2010%. Apan tali sa 2014 ug 0,5 kini nahulog sa 2%. Ang mga analista nakamatikod nga ang sitwasyon wala mausab sukad niadto. Apan adunay usa ka opinyon nga ang mga artificial intelligence system makatabang sa pagsulbad sa problema. Uban sa tabang sa mga sistema sa AI, ang pagtubo sa produktibo gilauman nga mobalik sa XNUMX% sa sulod sa napulo ka tuig. Ang mga smart algorithm makatabang sa pag-automate sa naandan nga mga buluhaton ug pag-optimize sa mga proseso sa trabaho.
Ang panukiduki niining mga dapita gihimo na sa mga espesyalista gikan sa , mga enhinyero ug bisan ang mga representante . Ang panan-aw sa makina adunay hinungdanon nga papel sa pagdugang sa pagtubo sa produktibo. Gigamit ang teknolohiya aron independente nga masusi ang trabahoan ug pasundayag sa empleyado. Ang ingon nga mga solusyon gipatuman na sa mga kompanya sa Kasadpan - pananglitan, ΠΈ .
Ang mga kompanya sa Russia nagpalambo usab og mga solusyon alang sa pagtimbang-timbang sa produktibidad sa pamuo. Pananglitan, ang startup Labra, nga miagi sa among . Naghimo ang mga inhenyero og sistema sa pag-monitor sa video nga adunay neural network nga nag-ila sa mga aksyon sa mga empleyado sa negosyo ug gipatin-aw kung giunsa nila paggugol ang ilang oras sa pagtrabaho.
Giunsa ang sistema sa pagtrabaho. Ang Labra mahimong mag-operate sa bisan unsang negosyo nga adunay makina o machine-manual labor kansang mga kawani molapas sa 15 ka tawo. Sa tabang sa mga camera, giporma niya ang gitawag - nga mao, kini nagrekord sa tanan nga mahitabo sa panahon sa pagbalhin. Sa kinatibuk-an nga termino, ang algorithm ingon niini:
- Gikuha sa sistema ang imahe ug gimarkahan ang mga operasyon sa trabaho;
- Ang algorithm sa pagkat-on sa makina nag-analisar sa video;
- Ang algorithm dayon nagmugna og litrato sa adlaw sa pagtrabaho;
- Sunod, ang analytics awtomatikong kalkulado;
- Naghimo ang Labra og katapusan nga taho nga adunay mga rekomendasyon nga makadugang sa seguridad sa negosyo ug ma-optimize ang mga kapanguhaan niini.
Kinsa ang naa sa team? Ang pagsugod adunay usa ka kawani nga walo ka mga tawo: ang manager ug founder, duha ka developers, tulo ka labor standards specialists. Adunay usab usa ka customer service manager ug usa ka accountant. Ang uban kanila naghiusa sa trabaho sa proyekto sa mga pagtuon sa unibersidad. Busa, ang tanan nagmonitor sa pagkompleto sa mga buluhaton ug mga deadline nga independente. Bisan pa, ang koponan nagpahigayon mga miting kaduha sa usa ka semana aron hisgutan ang pag-uswag ug mga plano alang sa kalamboan.
Palaaboton. Sa sinugdanan sa Septyembre, gipresentar sa startup ang proyekto niini . Didto, gipakita sa mga inhenyero ang mga kapabilidad sa produkto. Nagplano si Labra nga dugang nga ipasiugda ang solusyon ug nagtrabaho sa paglaum sa kooperasyon sa mga negosyo sa nasud.
Ang O.VISION makatabang nimo sa pagtangtang sa mga yawe ug mga pass
Sa 2017, MIT Technology Review pag-ila sa nawong sa nanguna nga 10 nga mga teknolohiya sa pag-uswag. Kini nga desisyon usa ka bahin tungod sa kaylap nga paggamit sa ingon nga mga sistema. Sa partikular, mahimo nilang ilisan ang naandan nga mga yawe ug mga pass kung mosulod sa usa ka bilding - pananglitan, daghang mga bangko sa Russia ang nagpatuman na sa parehas nga mga kalamboan. Ang mga bag-ong magdudula nagpakita usab sa merkado, pananglitan, ang usa ka pagsugod nagpalambo sa parehas nga solusyon . Naghimo ang team og contactless access system para sa mga turnstile nga ma-install sulod sa 30 minutos.
Giunsa ang sistema sa pagtrabaho. Ang pag-uswag usa ka software ug hardware complex nga gi-install sa checkpoint. Gibase kini sa lima ka neural network nga nagproseso sa indibidwal nga mga frame gikan sa camera sa biometric system. Ang mga tagsulat nag-ingon nga ang pagproseso sa usa ka imahe dili moubos sa 200 milliseconds (mga lima ka mga frame matag segundo). Gisulat sa team ang tanan nga mga algorithm sa pag-ila ug mga interface nga independente-ang mga developer wala mogamit mga proprietary nga solusyon. Pagbansay sa mga neural network gamit .
Ang pagproseso sa datos mahitabo sa lokal. Kini nga pamaagi nagdugang sa seguridad sa personal nga biometric data. Ang hardware naglakip sa Jetson TX1 board gikan sa Nvidia, nga gidisenyo alang sa standalone nga mga himan. Ang biometric nga sistema usab naglangkob sa usa ka integrated circuit sa iyang kaugalingon nga disenyo alang sa pagkontrolar sa turnstile ug integration sa .
Litrato: /unsplash.com
Mga empleyado sa pagsugod. Ang ulo sa kompanya nag-ingon nga ang pagpili gihimo sumala sa prinsipyo: 60 ka kandidato alang sa usa ka lugar. Kini nga format nagtugot kanamo sa pagrekrut sa labing talento nga mga tawo. Sa pagkakaron, daghang mga programmer ang nagtrabaho sa proyekto, responsable sa mga algorithm sa pagkat-on sa makina ug code alang sa mga naka-embed nga sistema. Adunay usab usa ka backend developer, usa ka espesyalista sa seguridad sa impormasyon ug usa ka tigdesinyo. Ang pipila sa mga empleyado mga estudyante nga naghiusa sa trabaho sa usa ka master's degree.
Palaaboton. Mga solusyon karon gibutang sa kinadak-ang pabrika sa kape sa Europe. Ang produkto giandam usab alang sa paglusad sa usa sa St. Petersburg fitness center ug sa Polytechnic University. Tingali sa umaabot nga O.VISION ma-install sa ITMO University. Ang pangulo sa kompanya nag-ingon nga nakigsabot na sila sa mga korporasyon sa Russia: Gazprom Neft, Beeline, Rostelecom ug Russian Railways. Sa umaabot, mosulod kita sa mga langyaw nga merkado.
Mahitungod sa ubang mga proyekto sa accelerator:
Mga materyal bahin sa trabaho sa ITMO University:
Source: www.habr.com