Пора в отпуск
6000 миль
за оформление карты
Подробнее
(function(w, d, promoUrl, loc) { var modal, box, closeModalBtn, isModalAnimation, body, html, scrollBarWidth, promoButton; var teaser = d.querySelector('.tinkoff-all-airlines'); if (!teaser) return false; initModal(); preloadImages(['https://leonardo.osnova.io/2755fcfd-f5aa-3496-f0b8-2066ac91e9fa/', 'https://leonardo.osnova.io/0006b8c0-6e01-4b3f-6765-45d1606a2c48/', 'https://leonardo.osnova.io/da12942b-f4f3-2560-40b3-a1c930f4b330/']).then(function() { setTimeout(function() { analyticsEvents(); teaser.classList.add('is-init'); teaser.addEventListener('click', openModal); onDestroy(); }, 100); }); function onDestroy() { var moduleAjaxify = window.Air && window.Air.get('module.ajaxify'); if (moduleAjaxify && moduleAjaxify.on) { moduleAjaxify.on('Before page changed', function() { window.removeEventListener('scroll', scrollHandler); hideModal(); if (teaser) { teaser.removeEventListener('click', openModal); } if (box) { box.removeEventListener('click', stopPropagation); } if (closeModalBtn) { closeModalBtn.removeEventListener('click', closeModalStop); } if (promoButton) { promoButton.removeEventListener('click', clickPromo); } if (modal) { modal.removeEventListener('click', closeModal); modal.remove(); } }); } }; function initModal() { body = d.querySelector('body'); html = d.documentElement; modal = d.querySelector('.tinkoff-all-airlines-promo'); box = d.querySelector('[data-tinkoff-all-airlines-box]'); closeModalBtn = d.querySelector('[data-tinkoff-all-airlines-close]'); isModalAnimation = false; scrollBarWidth = getScrollbarWidth(); box.addEventListener('click', stopPropagation); modal.addEventListener('click', closeModal); closeModalBtn.addEventListener('click', closeModalStop); promoButton = d.querySelector('.tinkoff-all-airlines-promo__button'); if (promoButton) { promoButton.setAttribute('href', promoUrl); promoButton.addEventListener('click', clickPromo); } body.appendChild(modal); }; function clickPromo() { sendEvent('Promo button'); }; function stopPropagation(e) { e.stopPropagation(); }; function closeModalStop(e) { e.preventDefault(); e.stopPropagation(); closeModal(); }; function openModal() { if (isModalAnimation) return false; isModalAnimation = true; sendEvent('Popup', 'Open'); body.style.overflow = 'hidden'; html.style.marginRight = scrollBarWidth + 'px'; modal.classList.remove('is-hidden'); setTimeout(function() { modal.classList.add('is-show'); setTimeout(function() { isModalAnimation = false; }, 300); }, 0); }; function closeModal() { if (isModalAnimation) return false; isModalAnimation = true; hideModal(); sendEvent('Popup', 'Close'); }; function hideModal() { modal.classList.remove('is-show'); setTimeout(function() { modal.classList.add('is-hidden'); body.style.overflow = 'auto'; html.style.marginRight = '0px'; isModalAnimation = false; }, 300); }; function isInViewport(elem) { var bounding = elem.getBoundingClientRect(); return ( bounding.top >= 0 && bounding.left >= 0 && bounding.bottom <= (window.innerHeight || document.documentElement.clientHeight) && bounding.right <= (window.innerWidth || document.documentElement.clientWidth) ); }; function preloadImages(urls) { return Promise.all(urls.map(function(url) { return new Promise(function(resolve) { var image = new Image(); image.onload = resolve; image.src = url; }); })); }; function sendEvent(label, state) { state = state ? state : 'Click'; var value = 'Tinkoff All Airlines 650 (' + loc + ') — ' + label + ' — ' + state; console.log(value); if (window.dataLayer !== undefined) { window.dataLayer.push({ event: 'data_event', data_description: value, }); } }; function getScrollbarWidth() { var outer = d.createElement('div'); outer.style.visibility = 'hidden'; outer.style.overflow = 'scroll'; outer.style.msOverflowStyle = 'scrollbar'; d.body.appendChild(outer); var inner = d.createElement('div'); outer.appendChild(inner); var scrollbarWidth = (outer.offsetWidth - inner.offsetWidth); outer.parentNode.removeChild(outer); return scrollbarWidth; }; function analyticsEvents() { sendEvent('Teaser', 'init'); window.addEventListener('scroll', scrollHandler); scrollHandler(); }; function scrollHandler() { if (isScrolledIntoView(teaser)) { sendEvent('Teaser', 'Show'); window.removeEventListener('scroll', scrollHandler); } }; function isScrolledIntoView(el) { var rect = el.getBoundingClientRect(); var elemTop = rect.top; var elemBottom = rect.bottom; var isVisible = (elemTop >= 0) && (elemBottom <= w.innerHeight); return isVisible; }; }(window, document, 'https://www.tinkoff.ru/cards/credit-cards/all-airlines/promo/form/black-friday/?utm_source=vc0920_cc&utm_medium=ntv.fix&utm_campaign=allairlines.vcbf', 'entry-head'));

Компьютерное зрение в России: сегодня, завтра, никогда

По темпам роста компьютерное зрение лидирует среди ключевых направлений применения искусственного интеллекта (ИИ). О том, что лежит в основе первенства, а также где в России компьютерное зрение уже решает конкретные проблемы, для каких задач отечественные заказчики начнут его использовать в ближайшие пять лет и с какими тематическими прогнозами, возможно, придётся подождать не одно десятилетие, — делится мнением Илья Калагин, руководитель Центра когнитивных технологий «АйТеко».

В закладки

Компьютерное зрение — практическое направление искусственного интеллекта, используемое для извлечения данных разного типа из изображений: видео, фотографий, медицинских снимков и так далее.

Российский бизнес и организации начинают активно внедрять эту технологию: почти каждый день в отраслевых новостных каналах можно прочитать, что компания А решила с помощью видеоаналитики задачу Б.

Это интересный для рынка опыт, но иногда применение технологии для решения этого класса задач ограничивается одним-двумя кейсами. Посмотрим на направления, где уже можно говорить об уверенном присутствии технологии в России.

Здесь и сейчас

С одной стороны, мы слышим о взрывном росте спроса на видеоаналитику, и это правда, но стоит отметить, что пока в России массово технология используется лишь в узких областях. По итогам прошлого года на отечественный производственный сектор пришлось около 17% объёмов рынка компьютерного зрения.

Но в целом об освоении технологии российскими предприятиями говорить преждевременно. У заказчиков достаточно причин для настороженности: высокие риски, проекты длительные и дорогостоящие, низкие гарантии результата.

Если у одних сильна установка, что для решения задач, например, дефектоскопии, люди обходятся дешевле, то у других пока нет готовности идти на связанные с сокращением персонала риски. Индустрии необходимо несколько лет для преодоления этих барьеров.

Биометрическая идентификация. Технологии распознавания лиц от отечественных разработчиков признаны одними из лучших в мире. Ими оснащены камеры в общественном транспорте и местах общего пользования: метро, аэропортах, вокзалах, улицах российских городов.

Запущена Единая биометрическая система, которая позволяет банкам использовать такой способ удалённой идентификации клиента для открытия счёта или предоставления кредита. В будущем биометрия позволит сделать доступнее для населения популярные цифровые сервисы.

Также могу отметить, что сейчас в российских компаниях реализуется большое число проектов по внедрению биометрических систем для контроля доступа и учёта рабочего времени.

Дорожное движение. Машинное распознавание автомобильных номеров успешно применяется для фиксации нарушений ПДД с 2006 года. Восемь из десяти штрафов выносится сегодня с помощью автоматики. Благодаря этому количество выставленных штрафов ежегодно увеличивается: в прошлом году рост составил 17%.

Официальные источники утверждают, что видеокомплексы фиксации снижают уровень смертности на дорогах. Есть и другие возможности использования компьютерного зрения для повышения безопасности и комфортности дорожного движения. Например, ситуационный центр ЦОДД Москвы использует данные с видеокамер, установленных на дорогах и магистралях, для повышения эффективности управления транспортными потоками.

Супермаркеты. Один из лидеров сегмента X5 Retail Group с помощью компьютерного зрения борется с очередями, отсутствием товаров на полках и магазинными ворами. Технологию тестируют и другие крупные сети. Сейчас, на мой взгляд, отечественный ритейл как раз подводит итоги пилотных проектов и переходит к системному использованию технологии и в столице, и в регионах.

Смартфоны. Больше всего шансов столкнуться с достижениями компьютерного зрения у среднестатистического россиянина в последних моделях смартфонов. Алгоритмы искусственного интеллекта и нейросети применяются в них для идентификации пользователя и кластеризации изображений.

Многие смартфоны автоматически определяют класс объекта на фотографии: собака, селфи, пейзаж или достопримечательность. Различные приложения используют достижения ИИ для развлечения. Среди самых известных: Prisma для стилизации изображений и FaceApp, показывающий, как мы будем выглядеть в старости.

И есть тренд на оснащение камер смартфонов софтом автоматической обработки изображений, позволяющим, например, получать фотографии хорошего качества в условиях недостаточной освещённости.

Планы на пятилетку

Наряду с безопасностью и наблюдением одним из главных драйверов роста направления компьютерного зрения всё же станет отечественная промышленность. В этой сфере слишком много сценариев его использования для существенной оптимизации издержек.

Распространению технологии будут способствовать её ежегодное удешевление и развитие облачных сервисов. Компьютерное зрение через пять лет станет доступно тем организациям и людям, которые сегодня не могут его позволить из-за стоимости решений или требований к техническим ресурсам.

Событийная видеоаналитика. Ценность таких систем наблюдения и слежения в автоматическом определении нештатных ситуаций. В аэропорту или на вокзале это могут быть оставленные без присмотра вещи, физический конфликт пассажиров или задымление.

Можно прогнозировать оснащение подобными решениями ключевых элементов отечественной транспортной инфраструктуры. С помощью компьютерного зрения можно контролировать проникновение в опасную зону или пересечение заданной линии.

Спрос на системы этого типа есть и у коммерческих служб безопасности: автоматика позволяет отследить противоправные действия на охраняемой территории и оперативно среагировать. В ближайшем будущем стандартные камеры наблюдения будут оснащаться решениями событийной видеоаналитики.

Охрана труда. На западном рынке решения компьютерного зрения для контроля безопасности труда уже давно и хорошо продаются. Отечественные компании ранее не хотели инвестировать в это направление с отговоркой, что соблюдение регламентов — ответственность работников.

Сегодня мы наблюдаем, как наши заказчики уже не просто интересуются, но и готовы покупать подобные продукты. Чаще всего встречается потребность в автоматической фиксации ношения средств индивидуальной защиты (каска, перчатки, защитные очки, респиратор и другое).

Стоит отметить, что главный источник подобного спроса — крупные компании с сотнями и тысячами сотрудников, которые, по моему прогнозу, и останутся основными потребителями подобных решений в ближайшие пять лет.

Метрические измерения. Системы измерений, использующие машинное зрение, будут всё чаще применяться в технологических процессах. Метод обеспечивает высокую точность и скорость при меньшей себестоимости одного измерения по сравнению с ручным трудом.

Также бесконтактные способы позволяют измерять крупногабаритные объекты и объекты сложной конфигурации. Одним из препятствий к внедрению остаются требования ГОСТов к средствам измерения, с которыми в случае цифровых измерений связаны теоретические и практические сложности.

Дефектоскопия. Современные технологии с точностью, превосходящей человеческую, позволяют детектировать внешние дефекты различных деталей, рельсов, сталепроката и так далее и выявлять скрытый брак.

Трекинг объектов. Компьютерное зрение помогает обеспечивать прослеживаемость промышленных объектов — в автоматическом режиме контролировать различные параметры технологических процессов, отслеживать историю прохождения продукции, её состояние на различных этапах и быстро реагировать на отклонения.

Также технология может измерять объём после загрузки открытых грузовиков или ж/д-вагонов, фиксировать его изменения в процессе транспортировки, формировать «электронную пломбу» и проводить паспортизацию. Доступна прослеживаемость перемещений людей, животных, транспорта и других динамичных объектов на определённых территориях.

«Умный» дом. Устройства со встроенными решениями видеоаналитики станут более доступны и начнут появляться в наших домах.

Компьютерное зрение может быть полезно для детектирования тревожных событий, обеспечения безопасности периметра, слежения за детьми или домашними питомцами, реализации определённого сценария (например, камера устанавливает факт загрязнения, и за этим следует автоматический запуск робота-пылесоса).

Прекрасное и далёкое

Есть комплексные направления, развитие которых тесно связано с актуальными возможностями компьютерного зрения. Самый яркий пример — автономный транспорт. Чтобы он стал частью нашей повседневной реальности, должны произойти сложные системные изменения. Они требуют времени.

В таких областях не всё определяется достижением определённого уровня развития конкретной технологии — нужны инфраструктура и серьёзные инвестиции в неё, законодательная база, психологическая готовность рынка и потребителей и даже договор общества относительно этических вопросов.

Не каждый согласится купить автомобиль за несколько миллионов рублей, зная, что его настройки предполагают сценарии, в которых автоматика может пожертвовать жизнью водителя. Поэтому подобные изменения будут происходить плавно, если не сказать медленно.

То же относится к системе отечественного здравоохранения. На государственном уровне заявлены планы на внедрение ИИ в эту сферу, но скорость изменений будет невысока из-за тех же регуляторных, бюрократических и психологических барьеров.

Для перемен такого масштаба в рамках большой, сложной и достаточно консервативной системы требуются годы. Также в ближайшем будущем развитие компьютерного зрения будут ограничивать проблемы низкой интерпретируемости получаемых результатов, угрозы безопасности и нехватка подготовленных кадров.

Но те выгоды, которые оно способно принести, по оценкам аналитиков, позволят этому сегменту отечественного ИИ-рынка вырасти за ближайшие пять лет в пять раз.

{ "author_name": "Илья Калагин", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 0, "likes": 7, "favorites": 30, "is_advertisement": false, "subsite_label": "future", "id": 79287, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Thu, 15 Aug 2019 10:35:27 +0300", "is_special": false }
Объявление на vc.ru
0
Комментариев нет
Популярные
По порядку

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарии

null