Видеоинтеллект: Система видеоаналитики

Продукт
Разработчики: Видеоинтеллект
Дата премьеры системы: 2016
Дата последнего релиза: 2017/03/21
Отрасли: Торговля,  Транспорт
Технологии: BI,  Системы видеонаблюдения

Содержание

2018

Модуль «Детектор оставленных предметов» сертифицирован ФСБ России

Сколковская компания «Видеоинтеллект», разработчик систем ситуационной видеоаналитики, получила сертификат соответствия ФСБ России на программный модуль «Детектор оставленных предметов», сообщили в фонде «Сколково» 4 сентября 2018 года.

В ходе испытаний детектор «Видеоинтеллект» официально подтвердил свои эксплуатационные характеристики и соответствие всем сертификационным требованиям для применения в области транспортной безопасности.

«
В ходе сертификационных испытаний моделировались максимально близкие к реальности условия — плотный пассажиропоток, низкая контрастность предметов (сливание предмета с фоном) и другие, — рассказал Павел Сажин, генеральный директор компании «Видеоинтеллект».
»

Ключевой особенностью продукции компании является высокая эффективность работы алгоритмов видеоаналитики в условиях массового скопления людей, интенсивных пассажиропотоков, условиях недостаточного освещения, отметили в «Сколково». Такие модули видеоаналитики, как «Детектор оставленных предметов», «Детектор движения в запрещенной зоне», «Детектор движения в запрещенном направлении», «Детектор нетипичного изменения в сцене», «Детектор обнаружения агрессивного поведения и драк» уже зарекомендовали себя на целом ряде объектов, добавили в фонде.

Видеокамеры Mobotix и ПО «Видеоинтеллект» объединят в комплексном решении

Компания Konica Minolta 17 апреля 2018 года сообщила о подписании соглашения о сотрудничестве с отечественным разработчиком программного обеспечения в области видеоаналитики «Видеоинтеллект». В рамках партнерства компании представят на российском рынке программно-аппаратное решение по видеоаналитике на базе видеокамер Mobotix. Подробнее здесь.

2017

Об интеллектуальности рынка видеоаналитики

20 апреля 2017 года компания "Видеоинтеллект" сообщила о своем видении формирующегося рынка видеоналитики в России.

Зачастую в требованиях к системам видеоаналитики для обеспечения необходимого уровня безопасности указываются допустимые диапазоны вероятностей ложных срабатываний алгоритмов (false alarm ratio) от 1 до 5% процентов. Сформулированные в таком виде цифры выглядят как 1%.

Но что эти цифры означают на практике? `Видеоинтеллект` специализируется на разработке алгоритмов безопасности для мест массового скопления людей, поэтому рассмотрим пример именно для такого случая. При потоке в сотню тысяч человек в течение рабочего дня минимальная планка в 1% ложных срабатываний составит 1000 человек. В пересчете на рабочий день это в среднем 125 человек в час или примерно 2 человека в минуту.

При таких результатах служба контроля будет полностью парализована отслеживанием ложных сигналов уже в течение первых часов эксплуатации системы. В данном случае следует учитывать психологический фактор. Сотрудник службы безопасности, принимающий большое количество ложных сигналов, не будет уже таким внимательным к реально происходящему важному событию.

Для полноценной работы систем в таких условиях необходимы значения вероятностей на порядок или лучше на несколько порядков меньше. Система `Видеоинтеллект` анализирует сцены и достигает параметров: 0,3 – 0,6 ложных срабатываний на видеокамеру в сутки, что составляет тысячные доли процентов ложных срабатываний.

«
На рынке получили распространение системы, в которых хорошо реализованы функции поиска по видеоархиву. Сотруднику нет необходимости тратить время на просмотр всего архива, достаточно, например, ввести фото искомого человека, и видеоаналитика выдаст все видеофрагменты с его присутствием. Однако это аналитика постфактум. ПО `Видеоинтеллект` работает в реальном времени, что позволяет моментально реагировать на обнаруженные ситуации, противоправные действия. Это значительно повышает уровень безопасности объектов и помогает предовратить негативные последствия.

Павел Сажин, генеральный директор компании `Видеоинтеллект`
»

«
Продукт компании `Видеоинтеллект` формирует рынок видеоаналитики реального времени. Появилась возможность использовать умные системы видеоаналитики для обнаружения ситуаций в самых трудных условиях, местах массового скопления людей и сложных сценах.

Светлана Черткова, основатель и учредитель компании `Видеоинтеллект`
»

Анализ психологического профиля покупателя

21 марта 2017 года компания Видеоинтеллект сообщила о выпуске версии системы видеоаналитики и идентификации личности для оффлайн-ритейла.

В случаях, когда консультация менеджера магазина может не оказать содействия или восприниматься, как навязчивое поведение, бизнесу могут помочь системы видеоаналитики.

Скриншот окна ПО, (2016)
Скриншот окна ПО, (2016)
«
Система будет работать по принципу некооперативного распознавания лиц, то есть покупателю не надо будет специально смотреть в камеру, анализ произойдет автоматически. Внедрение такого ПО позволит отличать покупателей по полу и возрасту, вести подсчет и статистику заинтересованности в товаре, а также точно идентифицировать постоянных покупателей. Другие имеющиеся аналоги не позволяют максимально эффективно работать в сложных условиях.

Павел Сажин, генеральный директор компании "Видеоинтеллект"
»

В основе разработки системы научный подход - метод обучения нейронных сетей. Решение позволяет распознавать лица, даже если покупатель не смотрит в камеру.

«
Мы знаем, что необходимо современному оффлайн-ритейлу. Задачи, которые ставят владельцы магазинов, выполнимы с помощью умных видеоаналитических систем. Мы знаем, как решать существующие вопросы - для этого есть система "Видеоинтеллект". Наша компания продолжает развивать комплекс решений для оффлайн-ритейла, и скоро мы предложим технологию по распознаванию лиц.

Светлана Черткова, основатель и учредитель компании `Видеоинтеллект`
»

Видеоинтеллект для ритейла

Командой ученых из компании `Видеоинтеллект` разработано программное обеспечение для распознавания поведения покупателей в оффлайн-магазинах. Система не имеет аналогов на российском и мировом рынке видеоаналитики благодаря сочетанию фундаментов науки и новых методов нейронного глубокого обучения. Она позволяет распознавать готовность покупателя к покупке и его интерес к товару, а также заранее обезопасить себя от готовящейся кражи.

На 10 марта 2017 года Видеоинтеллект для ритейла - комплексное решение видеоаналитики для оффлайн-ритейла.

10 марта 2017 года компания Видеоинтеллект сообщила о выпуске комплекса инновационных видеоаналитических разработок "Видеоинтеллект для ритейла" для роста конверсии и автоматизации объектов оффлайн-ритейла.

Система позволяет определить готовность клиентов к покупке, провести подсчет посетителей магазина и предовратить кражи.

«
Мы разрабатываем опцию анализа заполненности товарных полок в магазине. Детектор будет работать по такому же принципу и с той же эффективностью, что и на транспортных объектах - распознавание предметов, сливающихся с фоном, небольшого размера и при перекрытии объектов людьми. По данным экспертов, система работает на уровне военных технологий, так как подтвержденная официальными документами эффективность в 98% ранее никем не была достигнута. Несмотря на то, что подобное решение не единственное на рынке видеоаналитики, ПО "Видеоинтеллект" не имеет аналогов по своей эффективности работы. Уникальность, благодаря которой был достигнут такой результат, состоит в методе разработки - применении алгоритмов из ядерной физики и глубокого машинного обучения.

Павел Сажин, генеральный директор компании "Видеоинтеллект"
»

Автоматический анализ заполненности товарных полок даст возможность контролировать состояние стендов магазина. Настраиваемая система будет анализировать и выдавать процент заполненности полок и при переходе через установленное пороговое значение подавать сигналы на смартфон менеджера или присылать сообщения о состоянии стенда через определенное время по графику. С помощью данных можно составлять график опустошения полок в различные дни и сезоны с учетом расположения товарных стендов.

Система позволит также оценить эффективность прилавка, проанализировав его расположение - будь то дальний угол или ходовое место. С помощью статистики проходимости полок владелец магазина сможет установить объективную цену поставщикам за аренду прилавка и местоположение товара в магазине.

«
С одной стороны, сама по себе тема видеоаналитики не уникальна, решений на рынке существует достаточно, ими не удивишь. Однако подобную эффективность, которую показывает "Видеоинтеллект" благодаря разработкам на основе алгоритмов из ядерной физики ранее никто не достигал. Мы часто общаемся с крупными сетевыми ритейлерами и предлагаем протестировать нашу систему в реальных условиях. Оффлайн-ритейлеры в зависимости от вида продаваемых товаров ставят различные приоритеты перед видеоаналитическими системами. "Видеоинтеллект" становится настоящим инструментом для повышения уровня эффективности и автоматизации работы в магазинах по всем потребностям в каждом направлении этого рынка. Разработки продолжаются, и скоро мы представим еще ряд инновационных решений для оффлайн-ритейла.

Светлана Черткова, основатель и учредитель компании "Видеоинтеллект"
»

Безопасность на транспортных объектах

Компания «Видеоинтеллект» — участник ИТ-кластера «Сколково», разработчик систем видеоаналитики для сложных сцен видеонаблюдения, а также для видеокамер нестационарного размещения — анонсировала в начале 2017 года решение для обеспечения безопасности на транспортных объектах, являющееся 100% российской разработкой.

В компании применяли научный подход к созданию видеоаналитической системы «Видеоинтеллект». Разработанные учеными детекторы позволяют обнаружить оставленные предметы небольшого размера даже на сливающемся фоне и в толпе пассажиров, а также распознать асоциальное поведение. Система оперативно передает сигнал об обнаружении и помогает предотвращать угрозу жизни заранее, указали в компании.

По словам разработчиков, в решении предусмотрены алгоритмы для любых мест видеонаблюдения и сценариев. При этом обеспечивается возможность программной и аппаратной интеграции «Видеоинтеллекта» со сторонними системами и оборудованием.

«В современных условиях одной из важнейших задач эксплуатации объектов транспортной инфраструктуры, таких как вокзалы, метро, аэропорты, является обеспечение безопасности людей. Ключевая составляющая — системы видеонаблюдения, — отметил Павел Сажин. — Однако технологии многих даже мировых производителей систем интеллектуального видеонаблюдения, показывающие отличные результаты в стерильных условиях, становятся недостаточно эффективными в реальной эксплуатации на сложных объектах, характеризующихся интенсивными пассажиропотоками. Мы создали решение, кардинально отличающееся от существующих систем на рынке, и можем смело говорить о том, что `Видеоинтеллект` — продукт нового поколения».

По утверждению представителей компании, по итогам испытаний в реальных условиях — в метро Санкт-Петербурга и Казани — разработка продемонстрировала необходимый уровень эффективности работы.



ПРОЕКТЫ (1) ИНТЕГРАТОРЫ (1) СМ. ТАКЖЕ (3)

ЗаказчикИнтеграторГодПроект
- Интерспорт
Видеоинтеллект2016.09Описание проекта



Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год

  Qlik (QlikTech) (65, 445)
  SAP SE (94, 309)
  Прогноз (36, 303)
  IBM (69, 293)
  Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) (2, 226)
  Другие (816, 1114)

  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 38)
  Qlik (QlikTech) (3, 29)
  SAP SE (9, 24)
  Oracle (5, 8)
  IBM (5, 8)
  Другие (44, 60)

  Qlik (QlikTech) (4, 13)
  Объединенное кредитное бюро (ОКБ) (4, 13)
  SAP SE (6, 12)
  IBM (7, 9)
  Novo BI (Ново Би Ай) (3, 8)
  Другие (34, 59)

  SAS Institute Inc. (САС Институт) (7, 10)
  SAP SE (6, 8)
  Qlik (QlikTech) (3, 4)
  Oracle (2, 4)
  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 3)
  Другие (19, 22)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год

  QlikView - 394 (354, 40)
  Prognoz Platform - 294 (283, 11)
  Deductor - 225 (225, 0)
  IBM Cognos - 155 (58, 97)
  SAP BusinessObjects - 95 (46, 49)
  Другие 1165

  Visary (Визари АИС) - 38 (38, 0)
  QlikView - 21 (18, 3)
  Qlik Sense - 8 (8, 0)
  SAP BusinessObjects - 8 (2, 6)
  SAP NetWeaver Business Warehouse (SAP BW/4HANA) - 4 (4, 0)
  Другие 72

  Visary (Визари АИС) - 8 (8, 0)
  ОКБ: Скоринг Бюро - 8 (6, 2)
  QlikView - 7 (3, 4)
  Qlik Sense - 6 (6, 0)
  SAP Business Intelligence (SAP BI) - 4 (2, 2)
  Другие 72

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год

  Вокорд (Vocord) (18, 43)
  ЭЛВИС-НеоТек (19, 18)
  Eselta (ПетерСофт) (1, 16)
  Ростелеком (3, 14)
  ITV - AxxonSoft (7, 9)
  Другие (495, 143)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год