Close
Есть вопросы? Свяжитесь с нами!
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности

iPavlov EYE Platform

iPavlov EYE Platform  — это промышленная мультифункциональная платформа распознавания и обработки фото и видео изображений на базе технологий машинного зрения.
Computer vision (машинное зрение, CV)

Computer Vision — это технология распознавания объектов, их классификации и отслеживания.

CV широко применяется в медицине, промышленности, военном деле, транспорте.


Цифровое решение с легкостью обнаруживает объекты различной сложности, достигая высоких метрик детектирования.


Кроме того, платформенное решение позволяет дообучать модели компьютерного зрения на новых данных в рамках конкретного сегмента применения Computer Vision, не владея навыками программирования.

Технологические преимущества платформы:

Иконка сегментация, классификация и распознавание лиц
Высокая точность детекции, классификации, сегментации, распознавания лиц и действий
иконка настройка системы
Возможность настройки системы под конкретную задачу
иконка визуализация данных
Визуализация и интерпретация полученных данных
иконка масштабируемость
Масштабируемость

Модули платформы:

иконка модуль компьютерного зрения с применением алгоритмов CV
Модуль компьютерного зрения
Модуль компьютерного зрения с применением алгоритмов CV.
иконка модуль принятия решения
Модуль принятия решения
Позволяет задать правила верификации, настройки пороговых значений и управлять системой для достижения наилучшего результата.
иконка визуализации данных
Модуль визуализации данных
Предоставляет клиенту полную информацию о подходах к решению задачи, интерпретация полученных с предоставлением общей информации: графики, дашборды и т.д.

Масштабируемость платформы

ПРОЕКТ

Система видеоинспекции поверхности для распознавания и классификации дефектов х/к проката

В рамках проекта - Система видеоинспекции поверхности для распознавания и классификации дефектов х/к проката - реализуется дообучение модели на новых дефектах типов металлов, а также при изменении внешних условий, в том числе: при установке системы на агрегатах металлообработки различного назначения.

Система видеоинспекции отличается 100% автоматизированным контролем качества поверхности полосы производимого металлопроката с двух сторон, без пропусков и слепых зон при скорости порезки до 6 м/с и максимальной ширине рулона 1600 мм; а также распознаванием, подсчетом количества и классификацией дефектов согласно перечню критичных дефектов ППП. При вводе в эксплуатацию система главным образом обеспечит выявление корневых причин получения несоответствующей продукции, а также снижение уровня отсортировки.

На данный момент платформа интегрирована для детектирования дефектов на металлопрокате для агрегата продольной резки одного типа. При наличии необходимых данных для другого агрегата, с иными внешними условиями, пользователь загружает в платформу размеченные изображения для нового агрегата, тем самым формируя новую конфигурацию модели. После этого новая конфигурация может быть интегрирована с агрегатом без потери или с минимальной потерей качества детектирования дефектов. Качество модели при дообучении зависит от качества и количества данных, предоставляемых Заказчиком.

Повышение качества производимой продукции, снижение затрат при производстве за счет:

1
Автоматизированного контроля качества поверхности в потоке - 100%
2
Снижения уровня отсортировки у клиентов Заказчика за счет применения системы, способной автоматически выявлять и классифицировать дефекты в производственном потоке
3
Оперативного принятия решения по логистике произведенного продукта. Встроенные системы поддержки принятия решений автоматизированно примут решение, отправить результат производства в “брак”, или “клиенту”, с учетом его требований и специфики, без проведения лабораторных испытаний.
4
Обеспечению смежных автоматизированных систем данными по инспектированию полосы
5
Исключение человеческого фактора в определении природы и топографии дефекта
ПРОЕКТ

Система поддержки принятия
врачебных решений

В рамках проекта - Система поддержки принятия врачебных решений, распознающая патологические образования по цифровым снимкам COVID-19, КТ/НДКТ ОГК, МРТ, ММГ, РГ/ФЛГ - реализуется дообучение модели на новых медицинских снимках.

Система предназначена для выявления патологий и подачи сигнала тревоги врачу в случае превышения заранее заданных критических значений системы.

Диагностические показатели СV-модели:
  • Чувствительность — 0,9945
  • Специфичность — 0,9945
  • Площадь под ROC-кривой (AUC) — 0,96


На данный момент платформа интегрирована для детектирования заболеваний:

COVID-19, КТ/НДКТ ОГК, МРТ, ММГ, РГ/ФЛГ. Однако при наличии данных заболеваний и патологий другого типа с другими признаками, пользователь загружает в платформу размеченные изображения для нового заболевания, тем самым формируя новую конфигурацию модели. После этого новая конфигурация может быть интегрирована с цифровым интерфейсом, сигнализируя врачу о признаках определенного заболевания пациента, помогая в принятии врачебных решений. Качество модели при дообучении зависит от качества и количества данных, предоставляемых Заказчиком.

В результате внедрения данной системы в контур организаций здравоохранения следует ожидать:

1
Уменьшение количества врачебных ошибок
2
Снижение затрат на медицинский персонал
3
Ускорение процесса постановки диагноза
4
Улучшение клиентского опыта пациентов государственных учреждений
Применение iPavlov EYE Platform снижает риск пропуска патологических изменений и дает возможность корректно оценить их объем и местоположение. Алгоритм определяет правильно, где есть признаки заболевания, где нет, и помогает проводить сортировку пациентов для быстрой и корректной маршрутизации:
Данные СППВР являются прекрасным цифровым ассистентом для молодых специалистов
1
Ускорение процесса поиска патологических изменений с помощью «компьютерного зрения» позволяет обратить внимание врача именно на те области, которые требуют пристального внимания
2
Снижение рисков пропуска патологических изменений из-за человеческого фактора
3
Автоматизация СППВР, которое подтверждает или опровергает заключение врача-рентгенолога
4
Система позволяет быстро определить объем поражения легких (количественный анализ), в связи с чем имеет большие перспективы для динамического наблюдения пациентов
5
Другие проекты:
Расскажите немного о себе и о Вашем предложении о сотрудничестве.
Наша команда скоро с вами свяжется.
Расскажите немного о себе и о Вашем предложении о сотрудничестве.
Наша команда скоро с вами свяжется.
Расскажите немного о себе и о Вашем предложении о сотрудничестве.
Наша команда скоро с вами свяжется.
Расскажите немного о себе и о Вашем предложении о сотрудничестве.
Наша команда скоро с вами свяжется.
Расскажите немного о себе и о Вашем предложении о сотрудничестве.
Наша команда скоро с вами свяжется.
Система анализа голосового трафика с АТС/ВАТС предприятия

Несмотря на растущую популярность форм онлайн-обращений (чаты, формы обратного звонка, консультант и т.д.), одним из самых востребованных каналов связи по-прежнему является звонок. Компании, пользующиеся услугами АТС/ВАТС, в числе прочих мероприятий по защите информации, применяют запись телефонных разговоров. При этом записанные телефонные разговоры используются службой безопасности в основном только в крайних случаях: доказать уже совершенное противоправное действие: например, разглашение коммерческой тайны. 

Разрабатываемые системы записи и анализа телефонных разговоров способны не только переводить полученные аудиоданные в текст, но анализировать полученные текстовые данные и автоматизировано, в реальном времени, при наступлении “тревожных событий” передавать сигнал заранее заданным сотрудникам, например, службе безопасности.

Решение iPavlov “Система анализа голосового трафика с АТС/ВАТС предприятия” предназначена для повышения эффективности финансово-экономической безопасности предприятия и рабочей деятельности сотрудников, ведущих взаимодействие с помощью АТС/ВАТС предприятия и снижения рисков утечки конфиденциальной и корпоративной информации. 

Данная система должна распознавать 100% голосового трафика, проходящего через АТС/ВАТС, переводить его в текст для последующего анализа данных с помощью технологий обработки естественного языка на предмет соответствия скриптам общения, принятым в организации, а также проверяет наличие в разговорах излишней или конфиденциальной информации.

Включает в себя следующий функционал:

1. Руководящему составу в режиме реального времени предоставляется панель индикаторов (дашбордов), отображающих загруженность тех или иных подразделений, матрицы связей между подразделениями и сотрудниками и прочие параметры рабочего взаимодействия

2. Автоматизированное выявление нелояльных сотрудников, установка каналов передачи корпоративных и конфиденциальных данных с использованием АТС/ВАТС предприятия для последующей передачи обработанных и структурированных данных службе безопасности организации или подразделениям, выполняющих аналогичный функционал.

3. Оценка уровня подготовки операторов. Формирование специализированных оповещений при возникновении ситуаций, когда сотрудники не придерживаются разработанных правил (скриптов) во время телефонных разговоров. Выделение наиболее успешных сценариев ведения телефонных переговоров согласно заранее выделенным критериям, а также оценке результативности сотрудников.

4. Формирование рекомендаций по улучшению речевых модулей, используемых в рамках трудовой деятельности. Применяется, в основном, для сотрудников подразделений, работающих с внешними и внутренними заказчиками.

Данное решение имеет высокую ценность при внедрении в любое коммерческое предприятие или государственную службу, где есть в наличии АТС/ВАТС. Также имеет высокий потенциал при внедрении на предприятиях по производству или добыче ценных минералов, металлов и прочих ресурсов, в связи с проблемой воровства и иных противозаконных действий рабочих на добывающих и перерабатывающих предприятиях. 

Разработка интеллектуальной системы сбора, обработки и хранения информации общемузейного 3-D фонда

Цифровой двойник для музея – это прежде всего возможность создать цифровой фонд и сохранить наследие на многие года или даже века. 

Одно из решений iPavlov - разработка информационной системы создания, обработки и хранения цифровых двойников объектов архитектуры, скульптуры, предметов декоративно-прикладного искусства, живописи и иных экспонатов музейного фонда. Решение также имеет возможность интеграции с аппаратно-программными комплексами, предназначенными для высокоточных измерений и контроля формы сложных поверхностей двойной кривизны, а также информационной системой “КАМИС”. 

Если рассмотреть систему под лупой, то можно выделить основные следующий комплекс включаемых систем:

• Подсистема сбора данных с аппаратных средств: 

Функционал: единое программное обеспечение, интегрированное с локальным оборудованием Заказчика и специализированным программным обеспечением сбора и обработки исходных данных, объединяя в процессе интеграции весь необходимый функционал информационных процессов сбора, обработки и передачи данных. 

• Подсистема хранения, администрирования и обработки данных: 

Функционал: хранение цифровых моделей экспонатов, информации о цифровых моделях и обеспечивает их сжимание для возможности их последующей визуализации в реальном времени, в том числе в подсистеме виртуальной экспозиции цифровых моделей экспонатов. 

• Подсистема виртуальной экспозиции цифровых моделей экспонатов: 

Функционал: корректная публикация интерактивных 3D моделей в режиме реального времени и возможность их последующего просмотра и загрузки пользователями без использования дополнительного стороннего программного обеспечения. 

• Подсистема определения несоответствия цифровых моделей экспонатов: 

Функционал: сравнение двух цифровых моделей экспоната с целью определения вероятности подмены оригинального экспоната его фальсифицированной копией. 

3D фонд позволяет музею не только сохранить свои экспонаты и национальное наследие, но также избегать возможность незаконной подмены оригинальных экспонатов.

Call Center WES (Work Evaluation System)

Система, анализирующая разговор оператора колл-центра с клиентом и контролирующая соблюдение скрипта.

Среди функциональных возможностей системы:

— Встроенный инструмент предобработки и обработки естественной речи

— Конвертирование S2T и анализ текстовой информации

— Контроль за соответствием хода диалога заранее установленному плану (скрипту)

— Анализ результатов разговора для последующего улучшения обслуживания

Результаты внедрения системы:

— Оптимизация процесса обслуживания клиента при телефонном звонке

— Выявление "хороших" и "плохих" сотрудников

— Улучшение качества обслуживания и рост доходов банка как следствие контроля системой оператора

В колл-центрах больших банков работают десятки и сотни операторов. В таких условиях проводить основательный аудит долго и затратно. Автоматизация данного процесса призвана, помимо улучшения контроля качества, так же найти слабые звенья скрипта для последующей их оптимизации в целях улучшения эффективности сценариев взаимодействия.

Text auto-markup

Модели NLP, занимающиеся кластеризацией текстов, т.е. группирующие их по темам и присваивающие каждой теме смысловое значение.

Разметка текстов по темам — рутинная задача, требующая от исполнителя усидчивости, внимательности и способности сохранять концентрацию на протяжении длительного времени. Автоматизация данного процесса призвана сэкономить человеческий ресурс и избежать влияния человеческого фактора на результат работы. Внедрение данного решения в контур организаций с обширными неструктурированными (или нуждающимися в периодической структуризации) базами данных позволит в кратчайшие сроки систематизировать информацию без участия человека.

Области применения:

— Архивы и библиотеки;

— Корпоративные базы данных;

— Издательства и музеи;

— Образовательные учреждения.

Smart Search

Цифровой ассистент, реализующий поиск по большим базам текстовых данных со встроенным инструментом анализа естественной речи, а также коррекции опечаток и морфологии.

Может использоваться в архивах и библиотеках, при поиске информации в корпоративных базах данных.

Среди функциональных возможностей цифрового ассистента:

— Поиск документов, и приведение выдержек из них, соответствующих запросам пользователя

— Семантический анализ текста и естественной речи, автоматическая коррекция опечаток и морфологических ошибок

— Ранжирование результатов поиска по релевантности

Максимально достигнутое в ходе тестирования значение чувствительности модели NLP — 0,8918.