Mail.ru Vision

Mail.ru Vision: API для интеграции распознавания лиц и объектов на базе машинного обучения

Автоматизация любого человеческого труда, который основан на визуальной сверке оригинала (или заранее заданных условий) с фото, видео или изображения в реальном времени.

2020: Тестирование технологии распознавания очередей на базе Vision

20 февраля 2020 года Mail.ru Group сообщила о том, что при участии специалистов MRG Tech Lab (направление компании, о создании которого было объявлено 1 марта 2019 года) тестирует технологию распознавания очередей. Компьютерное зрение Vision в режиме реального времени анализирует, сколько человек находится в разных участках кадра. Если очередь увеличивается, программа сообщает об этом на пульт дежурного.

Основу Vision составляют технологии самообучающихся нейросетей. Искусственный интеллект анализирует записи систем фото- и видеонаблюдения и распознает на них силуэты людей. Vision менее чем за секунду определяет, сколько человек находится в кадре.

Решение разработано для площадок, где концентрируется большое количество людей: аэропортов, торговых центров, ресторанов, катков, горнолыжных комплексов, фестивалей и городских праздников. Vision успешно справляется даже в ситуациях, когда силуэты на видео загораживают друг друга. Метавселенная ВДНХ 3.6 т

Компьютерное зрение не только фиксирует количество людей, но и следит за их распределением по разным частям кадра. К примеру, если в одном из отделов супермаркета собралось много посетителей, Vision уведомит администратора о том, что туда нужно принести больше товара или пригласить еще консультантов.

По словам разработчиков, Vision одинаково эффективно работает как на открытой местности, так и в помещениях. Система постоянно обучается и сохраняет высокую точность распознавания даже при съемке в сложных условиях: во время дождя, снега, при плохом освещении. Например, она способна проанализировать очередь к подъемнику на горнолыжном курорте.

Специалисты MRG Tech Lab могут адаптировать технологию под бизнес-цели заказчика. Пилотные проекты уже запущены в транспортных и промышленных компаниях.

2018: Запуск технологии компьютерного зрения Vision

20 февраля 2018 года Mail.Ru Group запустила на рынок B2B-услуг технологии компьютерного зрения собственной разработки - Vision. Технология прошла проверку на продуктах Mail.Ru Group: на мобильном приложении "Облака Mail.Ru" для распознавания лиц на фотографиях пользователя.

Точность распознания достигает почти 100% (фото - iqubesdp.com)

Технология Vision предлагается потенциальным потребителям как PaaS-сервис в рамках платформы «Mail.Ru для бизнеса», следует из сообщения компании.

Vision основана на технологии машинного обучения. С помощью нейронных сетей оно обеспечивает хорошее качество и высокую скорость распознавания различных объектов на фото- и видеофайлах как в офлайн, так и в онлайн режимах, утверждается в пресс-релизе Mail.Ru.

Vision может использоваться для автоматизации и усиления контрольно-пропускного режима на предприятиях, в ритейле система позволит распознатвать постоянных покупателей и нежелательных гостей, контролировать выкладку товаров, на производственных площадках с ее помощью можно будет автоматизировать ряд контрольных функций.

Рынок компьютерного зрения находится на раннем этапе развития, уверены в компании-разработчике. По данным Mail.Ru, в 2017 году его объем составил около 700 млн рублей. Эксперты прогнозируют его рост до 2 млрд рублей в течение двух-трех лет.

Предложение и спрос лишь начинают формироваться. Самый популярный продукт на этом рынке – распознавание посетителей в магазинах и банках, во многом потому, что это самый очевидный способ применения машинного зрения. Мы планируем активно развивать рынок: специалисты Vision консультируют партнеров, находя кейсы, в которых технология компьютерного зрения от Mail.Ru Group поможет повысить эффективность и сократить издержки бизнеса, – приводит пресс-служба компании лова руководителя направления облачных и бизнес-сервисов Mail.Ru Group Егора Ганина.

На сайте Vision сообщается, что технология распознавания лиц и объектов на базе машинного обучения может быть адаптирована под индивидуальные нужды бизнеса. Основная задача, которую поможет решить система, - сокращение человеческого фактора в бизнес-процессе: Vision автоматизирует любой человеческий труд, который основан на визуальной проверке оригинала с тем, что происходит на фотографии, видео или в производственном процессе. Это позволяет снизить вероятность ошибки и сократить время принятия решения.

Через программные интерфейсы API уже доступно распознавание лиц, определение сцен и объектов, определение качества изображение, отслеживание людей, распознавание знаменитостей, распознавание текста на изображении, модерация изображений, определение номеров автомобилей, выявление дефектов на производстве, поиск достопримечательностей, увеличение разрешения и обнаружение автомобилей.

По данным самой компании, средняя скорость анализа изображения составляет 100 миллисекунд, а точность распознания – 98%.