Выступить с докладом
Зарегистрироваться как посетитель

Машинное зрение: автоматизация производства, транспортных систем, ритейла, банков и медицины

Машинное зрение

5 августа 2020 | конференция
12:00 — 17:00

Машинное зрение: автоматизация производства, транспортных систем, ритейла, банков и медицины

Растущие сегменты рынка машинного зрения | новые подходы к созданию систем машинного зрения под задачи и специфику конечных покупателей | новые доступные технологии, возможные области применения этих технологий, знаний и умений интеграторов


Конференция для производителей компонентов и систем машинного зрения, разработчиков ПО и программируемой логики, поставщиков встраиваемых решений и системных интеграторов, предлагающих решения в таких областях, как автоматизация производства, транспортные системы, ритейл, медицина, финансы и др.

Андрей Мирошкин, Гротек

Приветственное слово модератора

Андрей Мирошкин, генеральный директор компании "Гротек"


В центре внимания:
технологии машинного зрения в комбинации с вычислительными платформами и программными средствами; создание платформ, которые в значительной степени расширяют функциональные возможности систем, где решения принимаются на базе видео или изображений.

Максим Сорока, Витэк-Автоматика

Обеспечение заданного качества изображения. Камеры машинного зрения: интерфейсы, сенсоры, функциональные возможности

Максим Сорока, генеральный директор компании "Витэк-Автоматика"

Денис Псарев, Северсталь-инфоком

Применение машинного зрения для решения производственных задач: газование коксовых батарей и безопасность

Денис Псарев, менеджер по машинному зрению ОАО "Северсталь-инфоком"

Вячеслав Лукин, Edge Vision

Применение компьютерного зрения в аналитике транспорта

Вячеслав Лукин, генеральный директор ООО "Интеллектуальная видеоаналитика"

 
В рамках доклада будет рассмотрено 3 бизнес кейса:
- Применение компьютерного зрения для оптимизации стоимости содержания дорог
- Применение компьютерного зрения в рамках интеллектуального управления транспортными потоками (адаптивное управление светофором)
- Применение компьютерного зрения для автоматического обнаружения ДТП на перекрестке.
Сергей Меркулов, Segezha Group

Применение технологий компьютерного зрения и машинного обучения в процессах контроля сырьевых потоков

Сергей Меркулов, руководитель цифровой трансформации Segezha-group


Расхождение точности определения коэффициента полнодревесности в измерениях человека и программы составляет около 2%. Основываясь на результатах пилотного проекта, можно с уверенностью сказать, что технологии машинного обучения и компьютерного зрения в данной прикладной среде дают внушительный результат и, очевидно, имеет смысл переходить к промышленному решению, в котором все необходимые замеры сможет проводить система, без участия человека.

Федор Петренко VizorLabs

Обзор сценариев/метрик нарушений промышленной безопасности, детектируемых с помощью программного обеспечения VizorLabs

Федор Петренко, коммерческий директор VizorLabs

Ярослав Шуваев, Ак Барс Цифровые Технологии

Интерфейсы незримо интегрированные в среду взаимодействия

Ярослав Шуваев, руководитель Центра внутренних инноваций "Ак Барс Цифровые Технологии"


Клиентский опыт изначально рассматривался как результат взаимодействия с физическими сервисами затем с виртуальными через интерфейсы устройств, третья фаза - интерфейсы незримо интегрированы в среду. Термин обозначающий новый опыт взаимодействия когда человек получает результат в естественной среде, естественным способом без посредничества интерфейсов получил название Phygital.

Умный дом, разговаривающий с хозяином на естественном языке, умный магазин узнающий клиента в лицо который, умная городская инфраструктура которая не только управляет освещенностью улиц но и помогает вызвать скорую в случае сердечного приступа - лишь неполный перечень того что мы увидим в недалеком будущем.


Мы в банке реализовали уже несколько проектов в направлении Phygital. Face2Pass - пропускная система на основе распознавания лица позволяет сотрудникам наших компаний-клиентов проходить в офис без магнитных карточек. Face2Loyalty - система лояльности на основе распознавания лица позволяет получать персональную скидку в кафе. Face2Pay - платежи при помощи распознавания.

Райчев Владимир, Ниеншанц-Автоматика

Промышленные компьютеры для Edge-вычислений и видеоаналитики с применением нейронных сетей

Владимир Райчев, менеджер проектов Ниеншанц-Автоматика


Как интеграция AI и IoT позволяет повысить эффективность "умных" систем в задачах сбора и обработки данных, какие преимущества можно извлечь, перенеся обработку информации с сервера на Edge-систему, находящуюся в непосредственной близости от источника данных.

Александр Власов, Avnet Silica

Решения Xilinx для систем машинного зрения

Александр Власов, инженер по применению Xilinx в компании Avnet Silica

Антон Владзимирский ДЗМ

Компьютерное зрение в лучевой диагностике

Антон Владзимирский, заместитель директора по научной работе ГБУЗ "Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы", доктор медицинских наук


Значительное количество разработчиков (от стартапов до глобальных вендоров) интересуются сферой здравоохранения. Распознавание диагностических изображений представляется актуальной и реализуемой задачей, однако прогресс в разработках минимален.

В презентации будут обсуждаться реальные возможности и значимость ИИ для лучевой диагностики, типовые проблемы и ошибки, пути их преодоления; будут представлены сведения о Московском эксперименте по компьютерному зрению в диагностике.

Николай Тржаскал МТС

Компьютерное зрение на службе HR

Николай Тржаскал, директор по развитию Центра Искусственного Интеллекта МТС


Опыт построения "дополненного интеллекта" в функции HR в МТС. Задача цифровой трансформации HR — как повышение эффективности собственных процессов, так и профессиональный рост сотрудников и их развития.

Машинное зрение

Панельная дискуссия. Влияние технологий ИИ на системы машинного зрения

Машинное зрение как интеллектуальный функциональный элемент сложных машин и систем


Что будет двигать вперед продажи и рынок систем машинного зрения в ближайшие три года?
Применение ИИ и глубокое обучение в системах машинного зрения позволят машине видеть и думать, как человек?
Насколько реально глубокое обучение систем машинного зрения?
Следует ли разделять тренды в области систем машинного зрения в целом и в сегменте встраиваемых систем (Embedded Vision) в частности?
Какое влияние оказывает на рынок систем машинного зрения развитие цифровой экономики?