В России разработали систему распознавания образов с точностью 98%

Резидент кластера информационных технологий фонда «Сколково» — ООО «Институт развития цифровой экономики» выпустил новую версию цифровой платформы распознавания образов «СкайНет Энжн» (SkyNet Engine) с использованием технологий искусственного интеллекта. Специалисты компании существенно увеличили скорость и точность распознавания товаров на полках магазинов по фото непосредственно в мобильном устройстве. Теперь менее, чем за секунду можно достигнуть гарантированной точности распознавания в 98%, даже на обычных и недорогих смартфонах.

SkyNet Engine — инновационная платформа для моделей машинного обучения, созданная на основе собственных методик и ядра распознавания. По словам генерального директора ООО «ИРЦЭ» Хусейна Аз-зари, сегодня это единственная в России система распознавания образов, которая анализирует изображение в смартфоне или на планшете без подключения к Интернету.

«Российские и зарубежные аналоги — это программное обеспечение, которое устанавливается на мобильное устройство, отправляет фото/видео на серверы или облачные сервисы и получает результаты распознавания со значительной задержкой времени», — подчеркнул Хусейн Аз-зари.

Платформа SkyNet Engine может использоваться для разработки систем распознавания образов в разных отраслях. Решение уже применяется для розничной торговли, позволяя проверять наличие и качество размещения товаров, проанализировать долю полки для каждой категории товаров, своевременно актуализировать ценники на полках. Система также анализирует POS-материалы и специализированные стенды в торговых точках. Программная система распознавания образов «СкайНет Ритейл» (SkyNet Retail) на базе платформы SkyNet Engine значительно упрощает и ускоряет работу мерчендайзеров, аудиторов и торговых представителей.

В промышленности платформа распознавания может быть использована для разработки систем контроля качества на конвейере или мониторинга неисправностей в работе оборудования. В здравоохранении — для первичной диагностики некоторых заболеваний по фотографии и для анализа медицинских снимков. В сельском хозяйстве система поможет обнаружить вредителей, заметить болезни растений, контролировать созревание урожая.

«Область применения нашего «движка» обширна: его можно встраивать в мобильные приложения и системы видеонаблюдения для решения различных задач во многих отраслях экономики, — отметил Хусейн Аз-зари. — Например, на основе SkyNet Engine можно сделать приложение, идентифицирующее сотрудников для доступа в помещение. Зарубежные торговые сети также используют решение для мониторинга настроения пользователей. В этом направлении движутся и передовые отечественные ритейлеры: оценку эмоционального состояния покупателей проводят при дегустации продукции».

Платформа SkyNet Engine включена в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных Министерства связи и массовых коммуникаций Российской Федерации (№ 6078).

Напомним, что в 2019 году международная компания Mars начала внедрение системы автоматического распознавания товаров с помощью искусственного интеллекта на платформе SkyNet Engine во всех странах региона «Центральная Евразия, Беларусь и Турция».

За счет уникальных технологических преимуществ решение SkyNet Engine позволило компании Mars получать достоверные маркетинговые показатели в любой торговой точке за считанные секунды, несмотря на качество мобильной связи. В результате внедрения время работы мерчендайзеров в торговых точках сократилось примерно на 25%, что обеспечило значительный рост покрытия территории и существенно увеличило присутствие компании Mars на территории стран региона.

Более 70% данных, влияющих на оценку качества работы с торговыми точками и объемы продаж, заполняются автоматически на основе анализа фотографий в мобильном устройстве. С помощью платформы распознавания образов SkyNet Engine компания Mars получает в 5 раз больше маркетинговых данных, чем ранее. Теперь оценка представленности товаров ведется в разрезе каждой товарной позиции (SKU) как по собственным товарам, так и по товарам локальных и международных конкурентов, без увеличения затрат на получение такой информации. Использование SkyNet Engine позволило компании Mars остаться в лидерах в 2020 году и увеличить долю продаж несмотря на ограничения, связанные с пандемией.

В настоящее время более 800 мобильных сотрудников компании Mars работают с системой распознавания SkyNet Retail в 7 странах региона (Казахстан, Беларусь, Кыргызстан, Узбекистан, Армения, Грузия, Азербайджан). В ближайший год запланировано внедрение в остальных странах региона – в Молдавии, Монголии, Таджикистане, Туркменистане и Турции.

По материалам