Камеры трясутся, шум зашкаливает, а сравнивать нужно: как справляются алгоритмы?
Зачем вообще сравнивать медиаконтент?Каждый день миллионы изображений, видео и аудиофайлов загружаются в интернет. Мы смотрим фильмы, слушаем музыку, листаем соцсети, даже не задумываясь о том, какие алгоритмы стоят за тем, чтобы контент отображался корректно и не повторялся. Но что, если вам нужно сравнивать медиаконтент автоматически? Как понять, одинаковые ли две фотографии, если одна немного темнее? Как сравнить два видео, если они сняты под разными углами? А что делать, если вам нужно найти дубликат аудиофайла, но на одной записи есть шум?
Как мы прошли бюрократический ад, чтобы разработать нейросеть на заводе: сложности при создании ИИ на производстве
Нейросети помогают предотвращать аварии, оптимизировать процессы и повышать безопасность. Но путь от идеи до успешного внедрения часто оказывается тернистым. В этой статье мы расскажем, как нам удалось внедрить систему на основе нейросетей на действующем заводе, и с какими вызовами мы столкнулись: от бюрократических барьеров до непонимания возможностей технологии Заказчиком.Риск быть задавленным: как мы начали
Минцифры планирует создать сервис интеллектуальной обработки видео с камер наблюдения
Минцифры планирует создать сервис интеллектуальной обработки видео с камер наблюдения, следует из обновлённого паспорта ведомственной программы цифровой трансформации министерства. В карточке проекта указано, что сервис будет обеспечивать интеллектуальную обработку видеопотоков, позволять получать, хранить и обрабатывать с применением ИИ (включая компьютерное зрение) видеоданные с камер наблюдения, поступающих из регионов.
