ITMO यूनिवर्सिटी एक्सेलेरेटर से स्टार्टअप - कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में प्रारंभिक चरण की परियोजनाएँ

आज हम जारी रखने के लिए उन टीमों के बारे में बात करें जो आगे बढ़ीं हमारा त्वरक. इस हबरापोस्ट में उनमें से दो होंगे। पहला स्टार्टअप लैब्रा है, जो श्रम उत्पादकता की निगरानी के लिए एक समाधान विकसित कर रहा है। दूसरा - ओ.विज़न टर्नस्टाइल्स के लिए चेहरा पहचान प्रणाली के साथ।

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लैब्रा उत्पादकता कैसे बढ़ाएगी

पश्चिमी बाज़ारों में उत्पादकता वृद्धि धीमी हो गई है। द्वारा के अनुसार मैकिन्से के अनुसार, 2,4 के दशक की शुरुआत में यह आंकड़ा 2010% था। लेकिन 2014 से 0,5 के बीच यह गिरकर 2% हो गई। विश्लेषकों का कहना है कि तब से स्थिति नहीं बदली है। लेकिन एक राय है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली समस्या को हल करने में मदद करेगी। एआई सिस्टम की मदद से दस वर्षों के भीतर उत्पादकता वृद्धि XNUMX% पर लौटने की उम्मीद है। स्मार्ट एल्गोरिदम नियमित कार्यों को स्वचालित करने और कार्य प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने में मदद करेगा।

इन क्षेत्रों में अनुसंधान पहले से ही विशेषज्ञों द्वारा किया जा रहा है ओरेकल, इंजीनियर अग्रणी पश्चिमी विश्वविद्यालय और यहां तक ​​कि प्रतिनिधि भी लंदन की रॉयल सोसायटी. उत्पादकता वृद्धि को बढ़ाने में मशीन विजन महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा। प्रौद्योगिकी का उपयोग कार्यस्थल और कर्मचारी के प्रदर्शन का स्वतंत्र रूप से आकलन करने के लिए किया जाता है। ऐसे समाधान पश्चिमी कंपनियों द्वारा पहले से ही कार्यान्वित किए जा रहे हैं - उदाहरण के लिए, माइक्रोसॉफ्ट и Walmart.

रूसी कंपनियाँ श्रम उत्पादकता के आकलन के लिए समाधान भी विकसित कर रही हैं। उदाहरण के लिए, स्टार्टअप लैब्रा, जो हमारे माध्यम से गुजरा त्वरण कार्यक्रम. इंजीनियर एक तंत्रिका नेटवर्क के साथ एक वीडियो निगरानी प्रणाली बना रहे हैं जो उद्यम कर्मचारियों के कार्यों को पहचानती है और यह स्पष्ट करती है कि वे अपना कार्य समय कैसे व्यतीत करते हैं।

सिस्टम कैसे काम करता है. लैब्रा मशीन या मशीन-मैनुअल श्रम वाले किसी भी उद्यम में काम कर सकता है जिसका स्टाफ 15 लोगों से अधिक है। कैमरों की मदद से, वह तथाकथित बनाती है कार्य दिवस फोटो - यानी यह शिफ्ट के दौरान होने वाली हर चीज को रिकॉर्ड करता है। सामान्य शब्दों में, एल्गोरिथ्म इस तरह दिखता है:

• सिस्टम छवि कैप्चर करता है और कार्य संचालन को चिह्नित करता है;
• एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम वीडियो का विश्लेषण करता है;
• इसके बाद एल्गोरिदम कार्य दिवस की एक तस्वीर तैयार करता है;
• इसके बाद, विश्लेषण स्वचालित रूप से गणना की जाती है;
• लैब्रा सिफारिशों के साथ एक अंतिम रिपोर्ट तैयार करती है जो उद्यम में सुरक्षा बढ़ाएगी और इसके संसाधनों का अनुकूलन करेगी।

टीम में कौन है? स्टार्टअप में आठ लोगों का स्टाफ है: प्रबंधक और संस्थापक, दो डेवलपर्स, तीन श्रम मानक विशेषज्ञ। वहाँ एक ग्राहक सेवा प्रबंधक और एक लेखाकार भी है। उनमें से कुछ परियोजना कार्य को विश्वविद्यालय अध्ययन के साथ जोड़ते हैं। इसलिए, हर कोई स्वतंत्र रूप से कार्यों और समय सीमा के पूरा होने की निगरानी करता है। हालाँकि, टीम प्रगति और विकास योजनाओं पर चर्चा करने के लिए सप्ताह में दो बार बैठक करती है।

संभावनाओं। सितंबर की शुरुआत में स्टार्टअप ने अपना प्रोजेक्ट पेश किया था सेंट पीटर्सबर्ग डिजिटल फोरम में. वहां इंजीनियरों ने उत्पाद की क्षमताओं का प्रदर्शन किया। लैब्रा समाधान को और बढ़ावा देने की योजना बना रही है और देश में उद्यमों के साथ सहयोग की संभावना पर काम कर रही है।

O.VISION आपको चाबियों और पासों से छुटकारा पाने में मदद करेगा

2017 में, एमआईटी प्रौद्योगिकी समीक्षा शामिल शीर्ष 10 सफल प्रौद्योगिकियों में चेहरे की पहचान। यह निर्णय आंशिक रूप से ऐसी प्रणालियों की व्यापक प्रयोज्यता के कारण था। विशेष रूप से, वे किसी भवन में प्रवेश करते समय सामान्य चाबियों और पासों को बदल सकते हैं - उदाहरण के लिए, कई रूसी बैंकों ने पहले ही इसी तरह के विकास को लागू कर दिया है। नए खिलाड़ी भी बाज़ार में दिखाई दे रहे हैं, उदाहरण के लिए, एक स्टार्टअप एक समान समाधान विकसित कर रहा है ओ.विज़न. टीम टर्नस्टाइल के लिए एक संपर्क रहित एक्सेस सिस्टम बना रही है जिसे 30 मिनट में स्थापित किया जा सकता है।

सिस्टम कैसे काम करता है. विकास एक सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर कॉम्प्लेक्स है जो चेकपॉइंट पर स्थापित किया गया है। यह पांच तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित है जो बायोमेट्रिक सिस्टम के कैमरे से अलग-अलग फ्रेम को संसाधित करता है। लेखकों का कहना है कि एक छवि को संसाधित करने में 200 मिलीसेकंड (लगभग पांच फ्रेम प्रति सेकंड) से कम समय लगता है। टीम सभी मान्यता एल्गोरिदम और इंटरफेस को स्वतंत्र रूप से लिखती है - डेवलपर्स मालिकाना समाधान का उपयोग नहीं करते हैं। का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करें पायटोरच ढांचा.

डेटा प्रोसेसिंग स्थानीय स्तर पर होती है। यह दृष्टिकोण व्यक्तिगत बायोमेट्रिक डेटा की सुरक्षा बढ़ाता है। हार्डवेयर में एनवीडिया का जेटसन TX1 बोर्ड शामिल है, जिसे स्टैंडअलोन डिवाइस के लिए डिज़ाइन किया गया है। बायोमेट्रिक प्रणाली में टर्नस्टाइल को नियंत्रित करने और इसके साथ एकीकरण करने के लिए अपने स्वयं के डिज़ाइन का एक एकीकृत सर्किट भी शामिल है मूसलधार बारिश.

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स्टार्टअप कर्मचारी. कंपनी के प्रमुख का कहना है कि चयन इस सिद्धांत के अनुसार किया गया: एक स्थान के लिए 60 उम्मीदवार। इस प्रारूप ने हमें सबसे प्रतिभाशाली लोगों को भर्ती करने की अनुमति दी। वर्तमान में, कई प्रोग्रामर इस परियोजना पर काम कर रहे हैं, जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और एम्बेडेड सिस्टम के लिए कोड के लिए जिम्मेदार हैं। इसमें एक बैकएंड डेवलपर, एक सूचना सुरक्षा विशेषज्ञ और एक डिजाइनर भी है। कुछ कर्मचारी छात्र हैं जो काम को मास्टर डिग्री के साथ जोड़ते हैं।

संभावनाओं। आज के उपाय ओ.विज़न यूरोप की सबसे बड़ी कॉफ़ी फ़ैक्टरी में स्थापित। उत्पाद को सेंट पीटर्सबर्ग फिटनेस सेंटर और पॉलिटेक्निक विश्वविद्यालय में लॉन्च के लिए भी तैयार किया जा रहा है। संभवतः भविष्य में O.VISION को ITMO विश्वविद्यालय में स्थापित किया जाएगा। कंपनी के प्रमुख का कहना है कि वे पहले से ही रूसी निगमों के साथ बातचीत कर रहे हैं: गज़प्रोम नेफ्ट, बीलाइन, रोस्टेलकॉम और रूसी रेलवे। भविष्य में हम विदेशी बाजारों में प्रवेश करेंगे।

अन्य त्वरक परियोजनाओं के बारे में:

• रोबोटिक्स क्लब की परियोजना "गोरोबो"
• स्वस्थ आहार के लिए कॉकटेल
• स्मार्ट स्टेथोस्कोप

ITMO विश्वविद्यालय के कार्य के बारे में सामग्री:

• आईटीएमओ यूनिवर्सिटी फैबलैब: रचनात्मक लोगों के लिए DIY सह-कार्य स्थान
• आईटीएमओ विश्वविद्यालय कैसे काम करता है: साइबर-भौतिक प्रणाली प्रयोगशाला का दौरा
• फोटो टूर: आईटीएमओ यूनिवर्सिटी म्यूजियम ऑफ ऑप्टिक्स

स्रोत: www.habr.com