Автоматизированная система семантического анализа видео-контента на базе искусственного интеллекта
анализ данных большие данные искусственный интеллект видео-контент система видеоаналитик видеоанализ Видеоаналитика машинное обучение
Цель работы:  Разработка автоматизированной системы семантического анализа видео-контента на базе искусственного интеллекта. В рамках 1-го этапа необходимо было разработать пользовательский интерфейс, базы данных, REST API, алгоритмы автоматизированной системы – определение цветовой статистики кадров, алгоритмы камерного трекинга, трекинга объектов, датасеты для обучения алгоритмов и программу и методику испытаний. Также в рамках первого этапа необходимо было выработать техническое решение для использования алгоритмов машинного обучения, собрать необходимый набор обучающей выборки и протестировать их.
В рамках второго этапа необходимо было выполнить: обучение алгоритмов машинного обучения для определения объектов на видео, определения поз людей, определения композиции кадра; разработать программную документацию автоматизированной системы; провести испытания автоматизированной системы; доработать программную документацию автоматизированной системы по результатам испытаний; доработать автоматизированную систему по результатам испытаний.
Результаты: разработаны пользовательский интерфейс администрирования Системы, функциональная схема, выработаны технические решения, схема базы данных и структуры данных, что позволит в свою очередь поставить задачи разработчикам и аналитикам. Разработаны алгоритмы определения цветовой статистики кадров, разработан камерный трекинг, трекинг объектов, проанализированы. Оптимизированы и разработаны необходимые для исследования датасеты. Разработана программа и методика испытаний. Проведено обучение алгоритмов машинного обучения для определения объектов на видео, определения поз людей, определения композиции кадра. Разработана программная документация автоматизированной системы. Проведены испытания автоматизированной системы. Доработана программная документация автоматизированной системы по результатам испытаний. Доработана автоматизированная система по результатам испытаний.
Направления использования:
анализ видео-фрагментов: распознавание объектов по известным классификаторам;
отображение семантических меток на видео-фрагментах: с указанием времени, длительности и тэга (семантического узла);
измерение каким образом удержать внимание потребителей/клиентов компании на их продукции и услугах; 
формирование нативного (естественного) образа для потребителей.

Потенциальные потребители:
частные аналитические агентства, предоставляющие услуги бизнес-аналитики;
подразделения PR&HR;
подразделения информационной разведки;
отделы собственной безопасности крупных компаний и корпораций;
особо-опасные производства;
банковские структуры;
политические партии и структуры.
Виктория
Бунина
Федоровна
Генеральный директор
Отсутствует
Отсутствует
-
-
РОССИЯ
Виктория
Бунина
Федоровна
Генеральный директор
РОССИЯ
20.23.25
Информационные системы с базами знаний
20.23.19
Процессы информационного поиска
01.02.ET
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
Виктория
Бунина
Федоровна
Контроль и участие в разработке автоматизированной системы
РОССИЯ
ФОНД СОДЕЙСТВИЯ ИННОВАЦИЯМ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
ООО "ТЕХИНТЕГРАТОР"
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ТЕХИНТЕГРАТОР"
1187746907325
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Общества с ограниченной ответственностью