октябрь    2026

Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
			1	2	3	4
5	6	7	8	9	10	11
12	13	14	15	16	17	18
19	20	21	22	23	24	25
26	27	28	29	30	31

показать все 

06.10.2026

Рынок систем резервного копирования в России вырос на 18% в первом полугодии 2026 года

Читать далее 

06.10.2026

Электромобиль АТОМ впервые представят на выставке-форуме «Электроника России»

Читать далее 

15.09.2026

Бизнес попросил правительство льготные кредиты на оборудование для работы ИИ

Читать далее 

14.09.2026

GISDAYS 2026: девятый ход главной ИБ-площадки страны пройдёт в двух столицах

Читать далее 

11.09.2026

Группа «Борлас» получила статус мастер-дистрибьютора по продуктам LS-TECH

Читать далее 

показать все 

05.10.2026

ИТ-инфраструктура в условиях дефицита

Читать далее 

04.10.2026

Это просто AI FOMO

Читать далее 

04.10.2026

Как вы выстраиваете систему безопасности в новых реалиях?

Читать далее 

30.09.2026

Какие компетенции нужны ИТ-директору, помимо технических знаний

Читать далее 

29.08.2026

ИT-менеджмент и «ссылка в Сибирь»: кровавая битва за души айтишников

Читать далее 

20.07.2026

Ключевая задача для технологического бизнеса — адаптация к новым правилам

Читать далее 

29.07.2025

Точность до метра и сантиметра: как применяют технологии позиционирования

Читать далее 

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

Читать далее 

22.09.2023

Эпоха российской ориентации на Запад в сфере программного обеспечения завершилась

Читать далее 

22.09.2023

Сладкая жизнь

Читать далее 

показать все 

Главная / Новости партнеров / «Технологии Больших Данных» (ТБД-2016)

В рамках программы форума в секции «Инструменты Больших Данных», в 14:45 с докладом «Масштабирование методов Deep Learning для обработки видеопотоков» выступит Константин Киселев, руководитель направления машинного обучения и компьютерного зрения компании «Техносерв». В своем выступлении он расскажет о том, как построить систему, способную анализировать видеопотоки со 10 тысяч камер в режиме реального времени, какие методы использовать для решения подобной задачи, а также об алгоритмах распознавания и их масштабировании в кластере.

«В задачах продвинутой видеоаналитики требуется детектировать различные объекты (людей, животных, автомобили и др.) и распознавать их (распознать лицо человека или номер/марку машины). Для этого применяются методы Deep learning - разные архитектуры сверточных нейронных сетей. Такие алгоритмы часто работают в 10-ки раз быстрее на GPU, чем на CPU. С какими объемами данных мы имеем дело? Одна hd-камера видеонаблюдения генерирует около 4 Mb/s (1024p, H.264, 30 frames/sec). Если говорить о 10 000 камер, это уже 40 Gb/s и 300K frames/s. И на каждом кадре могут быть интересные нам объекты и возникать события, на которые необходимо немедленно реагировать. Как построить систему, способную анализировать видеопотоки с 1K, 10K или 100К камер в real time? Какие методы использовать для такой задачи? В своем докладе я доступно расскажу об алгоритмах распознавания и их масштабировании в кластере», - прокомментировал суть выступления Константин Киселев.

В начало⇑

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи