Научный подход к системе безопасности.
Уникальная технология эффективного предиктивного анализа.
100% российская инновационная разработка ученых с нуля.
Алгоритмы для любых мест видеонаблюдения и сценариев.
Легкая программная и аппаратная интеграция с системами и оборудованием.
Лучший проект в отрасли по обнаружению ситуаций.
Официально подтвержденная эффективность обнаружения.
Научный подход к системе безопасности.
Уникальная технология эффективного предиктивного анализа.
100% российская инновационная разработка ученых с нуля.
Алгоритмы для любых мест видеонаблюдения и сценариев.
Легкая программная и аппаратная интеграция с системами и оборудованием.
Лучший проект в отрасли по обнаружению ситуаций.
Официально подтвержденная эффективность обнаружения.
Решение представляет собой ПО, легко интегрируемое в имеющиеся на объекте камеры - требует лишь установки дополнительного сервера. Камеры с системой “наблюдают” за активностью, анализируют происходящее и в случае возникновения нештатной ситуации подают сигнал на сервер, который отображается на мониторе службы безопасности, или отправляет сообщение на смартфон ответственного лица. Далее - сотрудники проводят все необходимые меры в соответствии со сложившейся ситуацией.
Систем в области ситуационной видеоаналитики сейчас существует много, ими не удивишь. Однако такого уровня эффективности, необходимого клиентам, ни одна компания до сих пор не предложила. С чем это связано? Дело в том, что в основе разработки системы был применен совершенно иной подход. Мы давно занимаемся изучением алгоритмов ядерной физики и пришли к выводу, что только с применением научного подхода и метода глубокого машинного обучения, можно добиться почти 100% результата в обнаружении и анализе ситуаций. Эффективность нашей системы уже доказана официально после испытаний в метро Санкт-Петербурга.
Система применима абсолютно во всех отраслях рынка - от учреждений государственного типа до магазинов оффлайн-ритейлеров. Кроме того, ПО подходит и для частной жизни в обеспечении безопасности.
Проводится годовое тестирование по анализу потребностей магазина в различные сезоны: оценка готовности к покупке, предотвращение краж, контроль работы сотрудников.
Проводится тестирование по распознаванию объектов, в том числе еле заметных, в сложных словиях казанского метрополитена. Специфика объекта - приглушенное освещение на станциях.
Проводится тестирование по распознаванию объектов, в том числе еле заметных, в сложных словиях казанского метрополитена. Специфика объекта - интенсивный пассажиропоток.
Проводились испытания по распознаванию конфликтов и обеспечению безопасности школ.
Компания ведет активную работу по расширению присутствия в городах России.
Уже сейчас “Видеоинтеллект” представлен в городах:
25.04.2017
Инновационный продукт для оффлайн-ритейла от команды ученых из Дубны будет представлен на ежегодной крупнейшей в России и СНГ выставке
03.03.2017
Следующим шагом в развитии уникальной видеоаналитической системы для ритейла станет внедрение функции анализа заполненности товарных стендов
08.02.2017
8 февраля 2017 года на ТБ Форуме команда ученых впервые представила передовое решение для обеспечения безопасности на транспортных объектах, не имеющее аналогов в мире
18.01.2017
На рынке появится абсолютно новое решение от компании “Видеоинтеллект”, не имеющее аналогов в мире
Образование: Петрозаводский Государственный Университет,
физический факультет. Магистр техники и технологий.
Лауреат первой премии Объединенного Института Ядерных Исследований среди молодых ученых.
Выпускник президентской программы подготовки управленческих кадров.
Индекс Хирша = 32
Образование: Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, коммерческий факультет по специальности "финансы и кредит в торговле". Всероссийская академия внешней торговли, факультет внешнеэкономического учета.
Образование: Ивановский Государственный Университет, физический факультет, кафедра теоретической физики.
Кандидат физико-математических наук. Кандидатская диссертация «Использование искусственных нейронных сетей и вейвлет-анализа для повышения эффективности в задачах распознавания и классификации» по специальности «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ.
Индекс Хирша = 42