Нейросетевой локализатор SecurOS Auto и новые функции в SecurOS FaceX в SecurOS 10.2 R1
12 Июля 2019
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.
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.
Последние новости раздела
28 марта 2024
28 марта 2024