Логотип Soware

Код КППС: 01.20.05.10

Системы узкого искусственного интеллекта (ANI) с функцией Обработка видео-данных

Системы узкого искусственного интеллекта (УИИ, Artificial Narrow Intelligence Systems, ANI) — это ИИ‑решения, ориентированные на выполнение строго определённых задач в ограниченной предметной области без выхода за рамки запрограммированных сценариев. Они демонстрируют высокую эффективность в узкоспециализированных операциях — от распознавания образов и машинного перевода до автоматизации рутинных процессов — при отсутствии способности к обобщению знаний за пределами своей целевой функции.

Сравнение

Систем: 3


МТС Облачное видеонаблюдение — это онлайн-сервис, включающий 11 модулей видеоаналитики, для организации интеллектуального наблюдения за автомобилями, пассажирами, сотрудниками и иными рабочими объектами. Программный продукт МТС Облачное видеонаблюдение (англ. MTS Video Surveillance and Video Analytics) от компании МТС предназначен для централизованного сбора информации с камер видеонаблюдения, хранения архива видео и инте... Узнать больше проМТС Облачное видеонаблюдение


ITFB EasyDocITFB Group

Логотип

ITFB EasyDoc — это инновационная система, которая позволяет автоматизировать процессы распознавания текста, извлечения данных и аналитической обработки документов... Узнать больше проITFB EasyDoc


ВидеоинтеллектВидеоинтеллект

Логотип

Видеоинтеллект — это профессиональный программный комплекс российской разработки для построения современных систем интеллектуального видеонаблюдения... Узнать больше проВидеоинтеллект


Сравнить

Руководство по выбору

  1. Определение

    Системы узкого искусственного интеллекта (УИИ, Artificial Narrow Intelligence Systems, ANI) — это ИИ‑решения, ориентированные на выполнение строго определённых задач в ограниченной предметной области без выхода за рамки запрограммированных сценариев. Они демонстрируют высокую эффективность в узкоспециализированных операциях — от распознавания образов и машинного перевода до автоматизации рутинных процессов — при отсутствии способности к обобщению знаний за пределами своей целевой функции.

  2. Типизация и разновидности
    Системы обработки естественного языка (СОЕЯ, англ. Natural language processing, NLP) помогают пользователям получать информацию как из структурированных, так и из неструктурированных текстовых данных, включая анализ настроения, ключевых фраз, языка, тем и шаблонов. Эти решения используют машинное обучение, чтобы представить данные в наиболее верной интерпретации.
    Программные системы и сервисы оптического распознавания символов (ОРС, англ. Optical character recognition, OCR) предназначены для сканирования текста, обработки содержимого и извлечения полезных данных из документов различных видов. С помощью такого программного обеспечения, как правило, обрабатываются счета-фактуры, акты, накладные, квитанции, клиентские формы, опросные листы и документы сотрудников.
    Программные системы компьютерного зрения (СКЗ, англ. Computer vision, CV) предназначены для обработки графической информации и извлечения из неё полезных данных. С помощью такого программного обеспечения может обрабатываться самая разнообразная информация от видеопотока в супермаркете до данных фармацевтических экспериментов в научной лаборатории.
    Программные сервисы и системы контент-анализа (СКА, англ. Content Analysis Systems, CA) позволяют выполнять качественный и количественный анализ медиа-содержимого - исследовать частоту упоминаний, тональность, распределение рассматриваемых тем. Анализ может производиться в отношении различных медиа-каналов распределения контента: телевидения, радио, газет, журналов, онлайн-СМИ, социальных сетей, книг, периодических изданий, кинофильмов, игр или закрытых информационных баз.
    Программы и системы распознавания речи (СРР, англ. Speech Recognition Systems, ASR) используется для преобразования разговорного языка в текстовую информацию с помощью алгоритмов распознавания речи.
    Программные системы видеоаналитики (ВА, англ. Video Content Analysis, VCA) предназначены для интеллектуальной обработки видеопотока и извлечения из него полезных данных. С помощью данного программного обеспечения может обрабатываться самая разнообразная информация от видеопотока от уличных камер умного города до данных от видеокамеры умного станка для контроля качества продукции.
    Системы анализа и синтеза речи (САСР, англ. Speech Analysis and Synthesis Systems, SAS) – это комплекс технологий и программных решений, предназначенных для обработки речевой информации. Они позволяют анализировать, распознавать, синтезировать и преобразовывать человеческую речь с помощью алгоритмов машинного обучения, обработки естественного языка и других методов.
    Системы управления качеством данных (СУКД, англ. Data Quality Management Systems, DQM) — это комплексные программные решения для обеспечения высокого уровня качества корпоративных данных на всех этапах их жизненного цикла, включающие функционал расширенного управления качеством данных на базе ИИ, машинного обучения и графового анализа. Они позволяют выявлять и исправлять ошибки, а также автоматизировать профилирование, очистку, стандартизацию данных, генерировать выводы и гипотезы (инсайты), предлагать оптимальные действия и повышать эффективность процессов за счёт анализа метаданных и кооперативной работы интеллектуальных модулей.
    Системы интеллектуальной обработки документов (СИОД, англ. Intelligent Document Processing Systems, IDP) — это программные решения для автоматизированного анализа, классификации и извлечения данных из структурированных и неструктурированных документов. Они используют технологии машинного обучения и оптического распознавания (OCR), чтобы преобразовывать текстовую и графическую информацию в машиночитаемый формат с минимальной ручной доработкой.
  3. Функции и возможности
    Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.
    Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.
    Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.
    Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.
    Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
    Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.
    Функции Машинного обучения позволяют автоматически обучать модели на основе больших массивов данных для повышения точности обработки информации.
    Функции Дообучения позволяют улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.
    Функции обработки структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.
    Функции обработки данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.
    Функции обработки звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.
    Функции обработки голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.
    Функции обработки визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.
    Функции обработки видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.
    Функции Классификации данных позволяют автоматически распределять информацию по заранее заданным категориям и параметрам, выявлять закономерности в массивах данных, определять принадлежность объектов к определённым группам и типам, а также структурировать неструктурированную информацию для дальнейшего анализа и обработки.
    Функции Прогнозирования позволяют строить предсказательные модели на основе исторических и текущих данных, выявлять тенденции развития процессов, оценивать вероятные сценарии будущего и определять потенциальные риски для принятия обоснованных управленческих решений.
    Функции Кластеризации позволяют автоматически группировать данные по схожим характеристикам, выявлять скрытые паттерны и взаимосвязи между объектами, разделять массивы информации на значимые категории без предварительного обучения, что помогает в анализе и принятии решений.
    Функции Интеграции данных позволяют объединять и синхронизировать информацию из различных источников и форматов в единую систему, обеспечивая её целостность, актуальность и доступность для последующего анализа и обработки в режиме реального времени.
    Функции Мониторинга данных обеспечивают непрерывное отслеживание потоков информации, автоматическое выявление аномалий и отклонений в режиме реального времени, а также своевременное оповещение пользователей о критических изменениях и событиях в обрабатываемых данных.
    Оптимизация процессов позволяет автоматизировать и улучшать бизнес-операции за счет анализа данных в реальном времени, выявления узких мест, прогнозирования результатов изменений, распределения ресурсов, настройки параметров работы системы и повышения общей эффективности выполнения задач.
    Визуализация позволяет представлять сложные массивы данных в понятной графической форме, наглядно отображать взаимосвязи и закономерности, выявлять аномалии и тренды, облегчать анализ результатов обработки информации, а также обеспечивать эффективное взаимодействие между специалистами при интерпретации полученных данных.
  4. Системы по странам происхождения
    BioPASS, Morigan, SaluteRPA, facemetric, СИНоПС-Газ, AutoSDK, Face.SDK, RiDoc, Tracktice, Кинозрение, Dbrain, Видеостена, ЛАН.Обработка, CVS-IndAR, VIDEOTRONIC, ContentCapture, ГЕМБАФЕЙС, ПАПИЛОН-СКВ-БАРЬЕР-КЛИЕНТ, ПАПИЛОН-СКВ-КЛИЕНТ, ПАПИЛОН-СКВ-СЕРВЕР, Лицемер, ПАПИЛОН-СКВ-БАРЬЕР-СЕРВЕР, Id-Time, BodyScan, SputnikVoice, АргусДок.Сервер, Audiogram, A4ScanDoc, АргусДок.Скриншот, Ганчек, Восход, LERADOC, Верификатор, owl.Guard, Апикс, owl.Scan, GlazzAR, GeoReader, Нейробриз, Sb.Premise, МАММЕТРИКС, Фотопоиск, HyperSpecPro, CropWell, НТехСити, SeedlingsNet, Lanius, Дресс-код, 1С:Совещание, BSS.Speech-Analytics, BioLab, EKSLi Прогресс, Ангел.Око, Ангел.Конвейер, ZOOL.AI, Spider, ГРАНЬ, СФЕРА-Фотоверификация, MislabMedAI, ViTracker, GeoTIM, IR-Vision, VideoAI.NTR, Отаскрайб, V1T, ИСТИМА-А, MetaLastik, ST-Video-360, D2VerbAI, GigaEye, Азбука IT Каскад, aiCube, MBG.GOLAS, FaceReg, SOVA+, IQPLATFORM, Avalanche Cyber Analist, SEES, DataLocator, 3i VoxKit, Инлексис Голосовой бот, Voice2X, LARGA.Videoserver, Smart ID Engine, Smart Code Engine, Smart Document Engine, Yandex SpeechKit, Yandex Vision, 3i Search Platform, Naumen KnowledgeCat, 3i NLP Platform, 3i Speech Transcriptor, ValueAI, Антиколумбайн, Xeoma, AVEDEX, proDIS, InSentry, RDetector, Видеомаркет, Extractor.expert, RasterDesk, RasterID, Spotlight, Форпост, АвтоУраган, Angel.Vision, Росси Поток, SOICA, Entera, Linkage ABI, PolyAnalyst, Медиалогия PR, Медиалогия SM, Медиалогия IM, Brand Analytics, IQBuzz, Видеоинтеллект, МТС Облачное видеонаблюдение, МТС Exolve Роботы, ITFB EasyDoc, Биорг.KYC, БФТ.ЕНСИ, Система анализа однородных сгруппированных объектов, Система охраны труда, промышленной безопасности и контроля нарушений, SimpleOne GenAI, ОтветИИм, Leadarr, ФОКУС, GuestLead, IVA Terra, ФАРАДЕЙ ИИ