Связаться
Связаться

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

Сбор Replay-атак для кибербезопасности

В течение 26 месяцев мы ежемесячно собирали 40,000 уникальных Replay-атак для обучения Face ID-модели клиента. Через краудсорсинг и автоматизированную валидацию данных нам удалось значительно повысить точность системы в распознавании фальсификаций.

Подробнее

Разметка руды для тяжелой промышленности

С помощью команды Data Light клиент смог эффективно обучить модель для определения грансостава руды в реальном времени, что значительно ускорило работу на конвейере.

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