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 контролю 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 потока 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

Семантическая сегментация для разметки стен интерьеров

Мы помогли создать систему для автоматической разметки интерьеров, разметив 12 000 изображений с использованием методов семантической сегментации. Наш подход позволил повысить точность алгоритмов распознавания и ускорить процесс аннотации, что привело к улучшению классификации поверхностей и элементов стен.

Подробнее

Разметка LiDAR для улучшения пространственной ориентации

Мы выполнили разметку облаков LiDAR для улучшения пространственной ориентации нейронной сети с 99% точностью. Это помогло клиенту увеличить производительность модели в три раза.

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

    Мы используем файлы cookie, чтобы улучшить ваш опыт. Нажимая «Принять все», вы соглашаетесь с нашей Политикой использования файлов cookie.