IT ExpertМир технологийНовинки

ISS добавила важные функции в SecurOS перед главным обновлением

| 12.07.2019

ВКонтакт Facebook Google Plus Одноклассники Twitter Livejournal Liveinternet Mail.Ru

ISS добавила важные функции в SecurOS перед главным обновлением

Несмотря на то, что до официального выхода SecurOS 10.3 остаются всего 3 недели, компания ISS – Интеллектуальные Системы Безопасности представила промежуточный релиз с важными обновлениями видеоаналитических модулей распознавания лиц и распознавания автомобильных номеров.

Теперь модуль распознавания автомобильных номеров оснащен локализатором номерных пластин на основе сверточных нейронных сетей (NN-локализатором). Новый компонент повысит точность распознавания номеров в условиях малого количества символов на номерной пластине и при большом количестве посторонних надписей на транспортном средстве.

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 функций, улучшающих режим многофакторной аутентификации для интегрированных СКУД.

R&D-центр Intel в Нижнем Новгороде обеспечил Лаборатории нейросетевых технологий ISS встроенную поддержку технологии Intel OpenVINO, которая позволит использовать ресурсы центрального процессора и встроенных графических процессоров Intel HD Graphics достаточно эффективно при отсутствии дискретных графических ускорителей. При этом для высоконагруженных применений выпущена отдельная версия нейросетевых модулей с поддержкой графических ускорителей NVIDIA.

Помимо этого, с некоторыми инструментами ISSR можно также ознакомиться в репозитории ISSResearch на GitHub.

Так, например, командой Лаборатории разработан набор размеченных изображений для конвертации форматов «датасетов». 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.

Ключевые слова: видеоаналитика

Другие материалы рубрики

Загрузка...

Компании сообщают

Мероприятия

22.09.2019 — 24.09.2019
XIII CIO-конгресс «Подмосковные вечера»

Москва, Московская обл., дер. Новая Купавна

26.09.2019 — 27.09.2019
Smart Oil & Gas

Санкт-Петербург, Отель «Хилтон Санкт-Петербург Экспофорум»

01.10.2019 — 02.10.2019
IoT&AI World Summit Russia

Казань, Казань Экспо

02.10.2019 — 04.10.2019
Созвездие САПР

отель Артурс

02.10.2019
Цифровая маркировка

Казань, Гранд Отель Казань