Computer Vision для бизнеса - Cisco · для рекламы Повышается лояльность ... в достаточном для анализа количестве

Computer Visionдля бизнеса

Магеррамов Эмиль

COO

EORA Data Lab

Кто такие EORA?

© 2019 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.

Успешно внедряем технологии

в бизнес с 2014 года

Ключевая команда -многократные призеры

российских и международных

хакатонов

Группа компаний, разрабатывающих решения на основе

Искусственного Интеллекта

Наши компетенции


Чат-боты и навыки для ассистентов

Распознавание типовых документов

Поиск по большим документам

Распознавание объектов

Трекинг и классификация людей и объектов

Детектирование ситуаций

Анализ больших данных

Построение предиктивных моделей

Комбинаторная оптимизация

Natural Language Processing Computer Vision Data Science

Почему пора использоватьтехнологиина основе ИИ

Вторая волна хайпа ИИ. Причины

60-еПровал идеи ИИ


сейчасВзлет технологии

• Накопление массивов данных

• Увеличение вычислительных мощностей

• Новые алгоритмы

ИИ в России на 2019 год


По данным Microsoft от 05.03.2019

30% крупных российских

компаний уже активно используют технологии на основе ИИ


Медицина Интернет вещей Видеоаналитика Медиа

Популярные области примененияComputer Vision

Что на практике реализовывалимы?

Начнем с простого.Как сделать обед еще более приятным событием?

Контроль очередей в столовой Иннополиса


Проблема:

Долгое ожидание обеда в очереди столовой

Цель:

Решить проблему ожидания

Решение:

Контроль размера очереди в реальном времени

Результат:

Статистика загруженности от времени и возможность быстро узнать текущую ситуацию. На основе них выбираем оптимальное время для обеда

А теперь похожее, но ближе к бизнесу

Пилотируем систему подсчета уникальных людей в общественном траспорте


Проблема для пилота:

Нет нужного количества данных для качественной оптимизации расписания

Цель:

Собрать данные о загруженности транспорта

Решение:

Технология компьютерного зрения для подсчета уникальных людей на данных с камер наблюдения

Результат:

Статистика загруженности от времени и направления

Эти данные = деньги? Что с ними делать дальше?

Накопление статистики пассажиропотока


Определение лишних и недостающих рейсов

Определение недостающих маршрутов

Снижение издержек на лишние рейсы

Повышение качества услуг и лояльности пассажиров

Какие еще данные можно собрать этими же камерами?И как их использовать?


Детектирование индивидуальных характеристик людей

Возможность определять к чьей целевой аудитории относится пассажир

Есть возможность использовать таргетированную рекламу

Повышается эффективность рекламы

Доход от продажи мест для рекламы

Повышается лояльность пассажиров


Детектирование объектов


Выявление подозрительных вещей

Детектирование оружия

Нахождение забытых вещей

Автоматизация их обнаружения и сообщения в нужные службы

Повышается лояльность пассажиров

Обеспечивается большая безопасность

Сокращается количествонеобходимых человеко-часов


Анализ поведения и происходящего


Обнаружение нарушений порядка в транспорте. Возможность отследить нарушителей

Детектирование неисправностей и экстренных ситуаций

Автоматизация процесса «наблюдения»

Обеспечивается большая безопасность

Сокращается количествонеобходимых человеко-часов

Следить можно и за самим транспортом

До-обучаем модели контроля транспорта


Проблема:

Не всегда эффективное использование транспорта

Цель:

Собрать данные о действиях, проанализировать их эффективность

Решение:

До-обучаем модели наблюдения

Результат:

Сокращение издержек на процессы за счет корректировки неэффективных действий

О спорте:как узнать перспективы команды?

Трекинг футболистов DeepSports


Проблема:

Нужно точнее предсказывать исход игрыВыявлять проблемные зоны игроков

Цель:

Собрать подробные данные в достаточном для анализа количестве

Решение:

Трекинг футболистов

Результат:

Собраны данные для предиктивной аналитики результатов матчей, опасных для игроков ситуаций и рекомендаций по развитию футболистов

Переходя на личности

FaceDetection для telegram-бота Акбарс


Проблема:

Операции с деньгами требуют безопасности. Бот в телеграмме не может распознать человека, а дополнительные действия обесценивают скорость взаимодействия с ботом

Цель:

Научить бота устанавливать личность собеседника

Решение:

Встроить в бота детектирование по лицу

Результат:

Возможность аутентификации в функционале позволяет использовать бота для быстрого проведения денежных операций

Биометриядля масштабов производства

Внедряем систему биометрии в ХИМРАР

Проблема:

Низкая пропускная способность проходного пункта (КПП)

Цель:

Ускорить пропуск людейУпростить работу с гостямиОпределять посторонних

Решение:

Распознание проходящего и его статуса (сотрудник, гость или неизвестный) в реальном времени

Результат:

Уже успешно определяем личность. Следующий шаг – детектирование подозрительных действий и полная автоматизация процесса


Одна камера вместо

консьержа, пропускных

автоматов, постоянно

следящего охранника

А как на счет конфиденциальности данных бизнеса?

Гомоморфное шифрование для сохранения конфиденциальности данных


Проблема:

Отдавая разработку интеллектуальных систем на аутсорсинг компании рискуют утечкой информации, раскрытием подрядчикам личной информации не подлежащей разглашению

Цель:

Ограничить доступ к используемой в разработках информации не нанося вред самой разработке

Решение:

Использовать гомоморфное шифрование

Результат:

Возможность передачи и обработки больших массивов видеоданных в зашифрованном виде

«Это все, конечно, интересно. Но как нам это применить?»

1. Лишь фантазия ограничивает область применения

Кто ищет, тот всегда найдетПочему это работает для CV?


Технология постоянно пополняется новыми

возможностями

Индивидуальный подход к разработки

позволяет адаптировать решения

под конкретный бизнес

Анализируя бизнес можно находить новые и порой неожиданные

применения технологии

Не бойтесь общаться с компаниями

разработчиками –они многое могут

рассказать

2. Вам нужно будет выбрать не только разработчиков

Большие данные действительно требуют больших затрат


Качественная аналитика требует

очень большого количества очищенной и систематизированной

информации

Для оптимизации процессов вам

понадобится провести серьезный ресерчвнутри компании

К изменениям сложнее всего подготовить

не IT-структуру и оборудование, а сотрудников

Эффективные решения требуют использования

мощных кластеров.Можно использовать

вычислительные мощности CISCO

3. Хороший план делает переход менее болезненным

Как сделать переход к новой системе спокойнее?


Вы должны знать конечную точку

разработки

Реализовывать идею нужно маленькими

измеряемыми шагами

Чем дольше вы будете оттягивать с

цифровизацией, тем сложнее будет догнать

конкурентов

Изучайте чужой опыт, что бы не повторять

ошибок

Начните -узнавайте новое и не бойтесь задавать вопросы

Эти компании уже сделали это и пользуются нашими разработками


Спасибо за внимание!

[email protected]


Еще подробнее можно узнать написав нам:

+7 996 379 3779

И жду ваших вопросов

Контакты:

Тел.: +7 495 9611410www.cisco.com

eora.ru

Спасибо за внимание!

www.facebook.com/CiscoRu


www.instagram.com/ciscoru

www.youtube.com/user/CiscoRussiaMedia

www.vk.com/cisco

Оцените данную сессию в мобильном приложении конференции

Контакты:

Тел.: +7 495 9611410www.cisco.com

Documents

Computer Vision для бизнеса - Cisco · для рекламы Повышается лояльность ... в достаточном для анализа количестве