июль    2025

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 

03.07.2025

ISBC и «Мострансавто»: как RFID-технологии меняют будущее общественного транспорта

Читать далее 

01.07.2025

Только треть компаний автоматизировали развитие сотрудников — остальные ограничились наймом и документооборотом

Читать далее 

01.07.2025

Исследование: лишь около 10% корпоративных систем поддерживают современную аутентификацию

Читать далее 

27.06.2025

«Социальный код» представил ИИ-тренажер для развития soft skills в корпоративной среде

Читать далее 

27.06.2025

Короткий век ИИ-агентов: 40% проектов не доживут до 2027 года

Читать далее 

показать все 

30.06.2025

Нет никакого развития современных технологий!

Читать далее 

30.06.2025

Людмила Сальникова: «Сегодня руководитель, который хочет быть успешным, иметь свой мощный репутационный капитал, просто обязан быть публичным. В цифровом мире неизвестность равносильна пустому месту»

Читать далее 

30.06.2025

Сергей Мисюра: «В техподдержке – 95% инцидентов уникальны по содержанию»

Читать далее 

26.06.2025

Я – Ваш ИИ-помощник

Читать далее 

26.06.2025

Новые технологии: зачем нам столько?

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 

22.09.2023

12 бизнес-концепций, которыми должны овладеть ИТ-руководители

Читать далее 

22.09.2023

Проще, чем кажется. Эталонная модель документооборота или краткое руководство по цифровой трансформации

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