| Наименование РИД |
«Фреймворк для осуществления и наблюдения видеозахвата «AICapture» (AICapture v2.0.1-25)
|
| Реферат |
Фреймворк предназначен для осуществления интеллектуального потокового видеозахвата для преобразования совокупности последовательных кадров в поток сообщений о наблюдаемых объектах. Функциональное назначение: инструменты для предварительной обработки входных данных с видеокамер в реальном времени по протоколам RTSP, WebRTC, MPEG-TS и Gig-E за счет размещения первичной информации в общей памяти, фильтрации на основе стандартных алгоритмов оценки качества изображений, отслеживания позиций и контуров выбранных объектов, появляющихся в поле зрения одной или нескольких камер видеонаблюдения. Область применения: промышленные системы видеоаналитики и мультимодальной предиктивной аналитики для наблюдения операционной деятельности предприятия. Является серверным приложением
|
| Возможные направления использования |
1. Возможно использование для снижения нагрузки на AI-модели за счет фильтрации некачественных кадров и предоставления готовых траекторий объектов в системах промышленной видеоаналитики ((фреймворк выступает низкоуровневым драйвером захвата и предобработки, поставляющим очищенные данные и треки объектов для вышестоящих алгоритмов (распознавание действий, детекция аномалий, подсчет))
2. Возможно использование для работы с несколькими протоколами (особенно Gig-E для промышленных камер) и камерами одновременно и создания единого контекста наблюдения в системах гибридной предиктивной аналитики (фреймворк в реальном времени выделяет объекты (люди, техника, детали), чьи позиции и перемещения анализируются предиктивными моделями для выявления рисков (например, приближение человека к опасной зоне, вибрация агрегата)).
3. Используется в составе разрабатываемого ЦИИНД фреймворк для осуществления наблюдения видеозахвата с нескольких различных источников (гомогенных и гетерогенных)
|
| Количество опытных образцов |
0
|
| Количество просмотров |
6
|
| Наличие дополнительных файлов |
True
|
| Использование РИД правообладателем |
False
|
| Внешнее использование РИД |
False
|
| НИОКТР (JSON) |
{}
|
| ИКСИ (JSON) |
[]
|
| ИКСПО (JSON) |
[]
|
| ОЭСР (JSON) |
[]
|
| Дата первого статуса |
2025-12-24T14:03:42.067085+00:00
|
| Предполагаемый тип результата |
Программа для ЭВМ
|
| Ожидаемая роль |
Исполнитель
|
| Заказчик |
МИНИСТЕРСТВО ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Руководитель работы |
Мосейко Екатерина Ивановна
|
| Руководитель организации |
Лебедева Елена Витальевна
|
| Регистрационный номер НИОКТР |
125051305941-6
|
| Последний статус |
Подтверждена, 626011400606-6, 2026-01-14 10:58:12 UTC
|
| ОКПД |
Оригиналы программного обеспечения прочие
|
| Ключевые слова |
обработка изображений; инструменты для предварительной обработки входных данных с видеокамер; преобразования совокупности последовательных кадров в поток сообщений о наблюдаемых объектах; Интеллектуальный потоковый видеозахват
|
| Исполнители |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
|
| Авторы |
Федоренко Сергей Игоревич; Толстой Александр Львович; Сметанина Влада Дмитриевна; Радченко Анастасия Александровна; Мосейко Екатерина Ивановна; Грибанова Марина Сергеевна; Архипов Иван Сергеевич
|
| Коды тематических рубрик |
28.23.29 - Программная реализация интеллектуальных систем; 28.23.35 - Экспертные системы; 28.23.15 - Распознавание образов. Обработка изображений; 28.23.17 - Логика в искусственном интеллекте
|
| OESR |
Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8); Электротехника и электроника; Механическая инженерия
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|