В основе продукта Vision лежит машинное обучение, которое с помощью нейронных сетей обеспечивает хорошее качество и высокую скорость распознавания различных одушевленных и неодушевленных объектов.
Как рассказал корреспонденту ComNews руководитель облачных и бизнес-сервисов Mail.Ru Group Егор Ганин, в пилоте уже приняли участие несколько компаний. Mail.Ru Group рассчитывает на постоянный прирост клиентской базы и подключение порядка 100 партнеров. По его словам, в продукте Vision заинтересованы в первую очередь отрасли, где требуется автоматизация и замена процессов, в которых участвует человеческое зрение. К таким Егор Ганин отнес производство, ритейл, медицину, добычу ископаемых и др.
Диапазон применения компьютерного зрения очень широк: от автоматизации обработки контента до обеспечения безопасности и моментальной диагностики различных процессов, таких как санитарно-пропускной контроль и раннее выявление задымлений. Использование Vision поможет автоматизировать и усилить контрольно-пропускной режим на предприятии. В ритейле позволит распознать постоянных покупателей и нежелательных гостей, проконтролировать выкладку товаров. На производстве — автоматизировать ряд функций контроля, таких как проверка количества отгружаемой продукции, выявление сбоев, брака и дефектов в процессе производства.
Как сообщил Егор Ганин, клиент будет оплачивать услугу по договору. Начальных расценок нет, и каждый кейс прорабатывается в частном порядке. Решение будет подстроено под клиента в соответствии с его потребностями и пожеланиями. Технология, используемая в продукте Vision, разработана внутри компании. В данный момент она предлагается как PaaS-сервис в рамках платформы «Mail.Ru для бизнеса».
В основе Vision лежит машинное обучение, которое с помощью нейронных сетей обеспечивает хорошее качество и высокую скорость распознавания различных одушевленных и неодушевленных объектов на фото- и видеофайлах как офлайн, так и в режиме реального времени. В планах у Mail.Ru на текущий год выполнение R&D-кейсов для партнеров. Кроме того, компания рассчитывает помочь рынку найти новые ниши для применения компьютерного зрения.
«Рынок компьютерного зрения находится на раннем этапе развития. По нашим данным, в 2017 г. его объем составил около 700 млн руб., в течение двух-трех лет ожидается рост до 2 млрд руб.», — отметил Егор Ганин.
Как сообщает TAdviser, ссылаясь на публикацию исследовательской компании Tractica, мировой рынок технологий компьютерного зрения, включая оборудование, программное обеспечение и сервисы, набирает обороты: если в 2016 году выручка на нем составила $1,1 млрд, то в 2017-м показатель был близок уже к $2 млрд. В десятку основных сценариев использования компьютерного зрения эксперты включили:
- Видеонаблюдение
- Системы для автомобилей и других механизмов, предназначенные для обнаружения, идентификации и уклонения от столкновения
- Медицинский анализ изображений
- Развитие технологий дополненной и виртуальной реальности
- Определение местоположения и картографирование
- Преобразование бумажных документов в цифровые
- Анализ эмоций человека
- Вставка рекламы в изображения и видео
- Распознавание лиц
- Оптимизация строительства
«Тот факт, что такая крупная компания, как Mail.Ru Group, выпустила свой продукт на рынке распознавания, только подтверждает перспективность этой технологии», — считает генеральный директор и основатель компании VisionLabs (специализируется на решениях в области распознавания лиц) Александр Ханин. При этом он добавил, что российский рынок распознавания хоть и высококонкурентный, но довольно небольшой по объему. Поэтому VisionLabs в настоящий момент делает ставку на международное развитие. Александр Ханин подчеркнул, что 80% всех внедрений в области распознавания лиц за последние пять лет в финансовом секторе в России и СНГ — внедрения решений VisionLabs. Например, продукт компании — платформу VisionLabs LUNA клиенты используют в совершенно разных сферах, от финансовой до образования. «Везде, где есть необходимость предоставления доступа к информации или на территорию объекта, карточная система пропусков может быть заменена на распознавание», — заметил Александр Ханин. По его словам, распознавание лиц становится все популярнее не только с точки зрения обеспечения безопасности, но и для предоставления клиентам более качественного сервиса и, соответственно, повышения их лояльности к компании. Например, с технологией распознавания лиц магазин может узнать постоянного клиента. В случае если покупатель стал реже посещать магазин и совершать покупки, то сотрудник может сделать ему персональное предложение для повышения лояльности.
Директор по развитию центра компетенций больших данных компании «Техносерв» Евгений Линник сообщил, что на текущий момент на рынке компьютерного зрения работает большое количество компаний, каждая из которых развивается по своему собственному пути. Если говорить об определении человека по лицу, то, как считает специалист «Техносерва», этот рынок, пожалуй, самый насыщенный и конкурентный. Евгений Линник также отметил такую особенность направления, как возможность разработки решения в условиях ограниченных ресурсов, силами двух-пяти разработчиков за два месяца. Именно поэтому в этой сфере работает множество небольших, но весьма гибких стартапов. На рынке уже присутствуют сервисные компании, предоставляющие услуги компьютерного зрения из облака. В этом случае на стороне клиента остается только камера и интерфейс, который позволяет работать с полученным результатом, а вся работа с видеопотоком производится на стороне компании, предоставляющей услуги облака. Евгений Линник полагает, что, выпуская подобное решение, Mail.Ru Group, скорее всего, «целится» в улучшение сервиса для уже существующих клиентов своей платформы, поскольку решения подобного класса уже давно предоставляются множеством поставщиков. «Техносерв» в свою очередь активно развивает данное направление с 2014 г. «За это время мы выполнили несколько крупных проектов с использованием машинного зрения для наших заказчиков, в том числе для Сбербанка, Казпочты, крупного московского транспортного узла. Основными направлениями бизнеса, потребляющими сервисы подобного типа, остаются банки и производственные компании», — поделился Евгений Линник.
Архитектор бизнес-решений компании «Крок» (ЗАО «КРОК инкорпорейтед») Алексей Сидорин считает, что решение Mail.Ru Group может стать качественной B2B-платформой и сервисом, интегрированным в другие корпоративные системы. «Хотя на рынке уже сформировались лидеры, развивающие подобные решения, но простор для новых игроков еще есть», — добавил он. У самой компании «Крок» есть собственный сервис для розничных компаний по мониторингу статистики и персонализации посетителей.
Как анонсируется на странице «Компьютерное зрение. Технология распознавания лиц и объектов на базе машинного обучения от Mail.Ru Group», Vision позволит автоматизировать любой человеческий труд, который основан на визуальной проверке, в основе которой лежит сверка оригинала (или заранее заданных условий) с тем, что происходит на фотографии, видео или в производственном процессе.
Примеры использования:
Разметка медиа-контента
Распознавание объектов, образов, сцен и мета-информации на изображениях для автоматизированного разбора медиа-архивов
Обеспечение безопасности
Автоматический контроль посетителей на пропускных пунктах, сравнение фотографии на бейдже с лицом посетителя с помощью камер видеонаблюдения
Автоматизация работы
Распознавание образов, текста, лиц, объектов и сцен в автоматическом режиме
Анализ рекламных материалов
Распознавание наружной, онлайн и оффлайн рекламы для анализа продуктовых сообщений конкурентов, оценки охвата аудитории и контроля за размещением материалов
HoReCa и ритейл
Моментальная классификация новых и постоянных гостей по лицу. Вы узнаете процент возврата посетителей, кто и как часто посещает ваше заведение
Интеллектуальный мерчандайзинг
Обработка фотографий товарных полок и анализ раскладки продуктов для автоматизации контроля и оценки работы мерчандайзеров
Управление процессами на производстве
Визуальный контроль производственной линии, оперативное обнаружение и реагирование на нарушения производственного процесса
Заявлено, что среднее время на анализ изображения — 100 миллисекунд, а точность распознавания лиц составляет 98%.
Ссылки:
Vision – технология компьютерного зрения и распознавания на базе машинного обучения
ComNews 21.02.2018: Mail.Ru Group взялась за компьютерное зрение
TAdviser 2018/03/14: Компьютерное зрение (мировой рынок)
Tractica: Computer Vision Hardware, Software, and Services Market to Reach $26.2 Billion by 2025