Нейросети контролируют территории и стройплощадки, искусственный интеллект принимает решения

Тюменская компания «Стрэйтинтел» провела испытания искусственной нейронной сети для контроля территории. Нейросеть подключаясь к камерам наблюдения автоматически обнаруживает посторонние предметы, людей, транспорт и т.п. в контролируемой зоне.

В случае обнаружения проблемной ситуации искусственный интеллект системы мониторинга и принятия решений выдает рекомендации для ее устранения.

Система может использоваться для контроля строительных площадок, подъездных путей, производственных территорий, городских улиц.

В архитектуре программной системы для интеллектуальной поддержки принятия решений кроме нейронной сети предусматривается ситуационная база знаний и алгоритмы вывода решений на основе анализа ситуации. Это позволяет в процессе контроля территории при обнаружении того или иного объекта или события выводить рекомендации о действиях, которые должны быть выполнены.

Комментарий эксперта. Профессор Глухих И.Н., заведующий кафедрой информационных систем Тюменского государственного университета:

«Сегодня в разных сферах востребованы интеллектуальные системы, которые способны не только обнаруживать, но и разрешать проблемные ситуации, предлагать персоналу эффективные варианты действий, контролировать их исполнение. Компания «Стрейтинтел» ведет разработку таких систем, используя оригинальные научные результаты, которые соответствуют мировому уровню».

Для справки
ООО «Стрэйтинтел» (г.Тюмень) разрабатывает программную платформу для создания интеллектуальных систем принятия решений при поддержке Фонда содействия инновациям по программе «Старт-ИИ».

Платформа включает в себя набор модулей и нейросетевых моделей, которые обеспечивают быстрое внедрение интеллектуальных технологий в процессы мониторинга и эксплуатации сложных объектов.



Похожие статьи:

Бинбанк стал применять искусственный интеллект в маркетинговом продвижении продуктов
Система представляет собой самообучающуюся нейронную сеть. Она анализирует потребности и особенности клиентов, задачи бизнеса, расположение отделений и тип рекламных носителей вокруг точки продаж, а затем — предлагает оптимальный набор наиболее эффективных каналов продвижения, включая наружную рекламу, интернет, радио и телевидение. 11 апреля 2018,
Бинбанк стал применять искусственный интеллект в маркетинговом продвижении продуктов. Внедрение системы предиктивной аналитики, позволяющей управлять всеми маркетинговыми активностями в регио ... Читать полностью

Проектная сессия искусственного интеллекта - 2022
Студенты кафедры Информационных систем представили проекты в области искусственного интеллекта. 16 января 2023,
20 декабря в одной из лучших аудиторий ТюмГУ – лекционном зале имени профессора А.Н. Дегтева при полном аншлаге прошла проектная сессия Искусственного интеллекта. Студенты кафедры Информацион ... Читать полностью

4.4. Машинное обучение на примерах. Нейронные сети. ч.1
25 июня 2012,
Обучение на примерах предполагает предъявление системе некоторых примеров – объектов с известными характеристиками. Например, предъявление объектов, принадлежащих нескольким классам, позво ... Читать полностью

Тема 5. Комплексная автоматизация управления предприятием. Корпоративные ЭИС. Отечественные программные системы для комплексной автоматизации предприятия. ч.3
03 июня 2012,
Рис.5.9. Типовые решения фирм ИТРП+Инталев и состав функциональных модулей системы Пожалуй, наиболее полной по функциональным возможностям (сравнимой с возможностями системы &laq ... Читать полностью

Тема 6. Интеллектуальные технологии в экономических информационных системах. Технологии распознавания образов и понимания текстов.
05 июня 2012,
Распознавание образов в ЭИС применяется, в частности, для “узнавания” рукописных и машинописных символов и автоматизации ввода их в ЭВМ. Примером может быть система распознавания банков ... Читать полностью