 |
Нейросетевой локализатор SecurOS Auto и новые функции в SecurOS FaceX в SecurOS 10.2 R1
SecurOS Auto
Теперь модуль распознавания автомобильных номеров оснащен локализатором номерных пластин на основе сверточных нейронных сетей (NN-локализатором). Новый компонент позволяет значительно повысить точность распознавания номеров в сложных условиях:
• малое количество символов на номерной пластине;
• большое количество посторонних надписей на транспортном средстве.
Благодаря тесному сотрудничеству Лаборатории нейросетевых технологий ISS с R&D-центром Intel в Нижнем Новгороде, большинство новых нейросетевых компонентов и модулей ISS, включая NN-локализатор, выходят со встроенной поддержкой технологии Intel OpenVINO. OpenVINO позволяет эффективно использовать как ресурсы центрального процессора, так и встроенных графических процессоров Intel HD Graphics, обеспечивая достаточный уровень производительности даже при отсутствии дискретных графических ускорителей.
В то же время для высоконагруженных применений мы выпускаем отдельную версию нейросетевых модулей с поддержкой графических ускорителей NVIDIA.
Лаборатория нейросетевых технологий ISS в сообществе GitHub
Накопленный практический опыт позволил Лаборатории нейросетевых технологий выработать собственные подходы к решению задач нейросетевой разработки. Ряд полезных инструментов, созданных за последнее время Лабораторией, опубликован в репозитории ISSResearch на GitHub ‒ ведущем мировом веб-сервисе для хостинга OpenSource IT-проектов и их совместной разработки.
Так, командой Лаборатории разработан удобный набор инструментов для конвертации форматов «датасетов» — наборов размеченных изображений. Инструменты конвертации позволяют разработчикам использовать большинство существующих датасетов для обучения нейросетей в различных средах разработки (фреймворках). Размеченные изображения самых популярных форматов (ADE20K, CVAT, CITYSCAPES, Open Images Dataset, VOC) можно переводить в формат COCO, который используется Лабораторией в качестве базового. Далее датасет может быть конвертирован в форматы, пригодные для обучения нейросетей, во фреймворках Caffe, TensorFlow (Tensorflow Object Detection API), MXNet (Gluon), Caffe2 (Detectron), а также в формат VOCCALIB, который поддерживается Intel OpenVINO.
Среда конвертации размещена в открытом репозитории ISS на GitHub в разделе Dataset Converters.
SecurOS FaceX
Функционал нового нейросетевого модуля распознавания лиц SecurOS FaceX дополнен возможностью детектировать подмену лица распечатанной фотографией или изображением с мобильного устройства. При обнаружении подмены FaceX выдаст соответствующее оповещение оператору.
Также добавлено несколько важных функций, улучшающих режим многофакторной аутентификации для интегрированных СКУД.
Контактное лицо: PR-менеджер
Компания: ISS
Добавлен: 01:10, 13.07.2019
Количество просмотров: 434
Страна: Россия
| «1С‑Рарус» ускорил бюджетирование на Ижевском радиозаводе с 1С:Корпорация, 1С-Рарус, 23:25, 14.04.2026, Россия194 |
| Ижевский радиозавод и «1С-Рарус» завершили внедрение централизованной системы бюджетирования и финансового планирования. Система создана на базе комплекса решений «1С:Корпорация». Проект охватил 10 юрлиц предприятия с автоматизацией 500 рабочих мест. Внедрение на 10% ускорило ежегодный процесс бюджетирования. |
| Выручка GreenData за 2025 год превысила 1,8 млрд рублей, GreenData, 23:24, 14.04.2026, Россия194 |  |
| Компания GreenData, российский разработчик low-code-платформы, объявила финансовые результаты за 2025 год. Несмотря на возросшую налоговую нагрузку и сложность проектов, выручка компании увеличилась на 25%, а прибыль (EBITDA) выросла более чем в 5 раз. |
| «Группа Астра» представила неизменяемый режим Astra Linux Server для растущего рынка контейнеризации, "Группа Астра", 23:18, 14.04.2026, Россия195 |
| «Группа Астра», ведущий российский разработчик инфраструктурного ПО, представила неизменяемый (immutable) режим работы Astra Linux Server. Новый режим предназначен для запуска прикладного ПО в контейнерах с использованием Docker, Podman или Kubernetes. Он позволяет организовать инфраструктуру как код, снизить затраты на развертывание и обновление ОС, а также повысить удобство администрирования. |
|
|
