Глобальный поиск Единое окно поиска по РИД и запросам

«Фреймворк для осуществления и наблюдения видеозахвата «AICapture» (AICapture v2.0.1-25)

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;