Сбор данных для распознавания лиц в городе

Мы помогли клиенту обучить нейронную сеть для распознавания лиц в условиях сложной урбанистической среды, что позволило достичь точности до 96%. Благодаря эффективной организации процессов и контроля качества проект был выполнен раньше срока.

ellipse
  • Объем данных:
    175 тысяч изображений людей
  • Индустрия:
    Урбанистика
  • Длительность проекта:
    30 дней
  • Задача:

    Компания, специализирующаяся на видеоаналитике, обратилась к нам с интересным запросом: нужно было разметить данные для распознавания лиц в сложных условиях городской среды. Требовалась высокая точность, поскольку данные должны были учитывать плотный поток людей и различные условия освещения на изображениях, полученных с камер, установленных в общественных местах.

    Основные цели проекта:
    1. Разметка 175 тысяч изображений для обучения нейронной сети.
    2. Обеспечение точности распознавания лиц в условиях уличной съемки с переменной освещенностью и высокой плотностью людей.
  • Решение:

    Анализ исходных данных:

    Наша команда провела анализ изображений для выявления ключевых параметров — плотности потока людей, углов съемки и условий освещения.

    Улучшение изображений:

    Были использованы продвинутые алгоритмы для устранения шумов, улучшения качества и корректировки экспозиции, что позволило повысить точность разметки лиц даже на кадрах с низким качеством.

    Тройная система верификации:

     Мы внедрили многоуровневую систему контроля качества, включавшую автоматическую верификацию алгоритмами, ручную проверку командой валидаторов и финальный аудит от проектного менеджера.

    Организация команды:

    Для соблюдения сроков команда работала в параллельных потоках, что позволило ускорить процесс разметки.

  • Результаты:

    1. Точность распознавания:

      Обученная на размеченных данных нейронная сеть достигла точности распознавания лиц до 96%.

    2. Опережение сроков:

      Проект был завершен на несколько дней раньше запланированного срока.

    3. Долгосрочное сотрудничество:

      Успешная реализация пилотного проекта заложила основу для дальнейшего партнерства.

Другие кейсы

Pose Estimation для контроля сдачи экзаменов

Мы помогли создать систему контроля экзаменов, разметив 6000 изображений для алгоритма распознавания поз студентов. Наш подход сократил время проекта и повысил качество данных, что помогло гарантировать высокую точность контроля.

Подробнее

Сбор данных для улучшения системы распознавания лиц и голоса

Мы помогли клиенту повысить точность биометрической системы распознавания лиц и голоса, собрав уникальный датасет из более чем 400’000 единиц данных. Этот подход улучшил производительность системы на 21%.

Подробнее
Все кейсы

Оставьте
заявку

Мы обязательно
свяжемся с вами!
Дмитрий, менеджер по работе с клиентами Дмитрий,
менеджер по работе с клиентами
Дмитрий, менеджер по работе с клиентами

    Нажимая кнопку «Оставить заявку», я даю согласие на отправку и обработку своих персональных данных

    Ваша заявка успешно отправлена!

    Мы скоро свяжемся с вами для обсуждения деталей проекта