Нейросетевой локализатор SecurOS Auto и новые функции в SecurOS FaceX в SecurOS 10.2 R1

11.07.2019 |

Игорь Плотников.

Несмотря на то, что до официального выхода SecurOS 10.3 остаются всего 3 недели, компания ISS – Интеллектуальные Системы Безопасности представляет промежуточный релиз с важными обновлениями видеоаналитических модулей распознавания лиц и распознавания автомобильных номеров.

SecurOS Auto

Теперь модуль распознавания автомобильных номеров оснащен локализатором номерных пластин на основе сверточных нейронных сетей (NN-локализатором). Новый компонент позволяет значительно повысить точность распознавания номеров в сложных условиях:

малое количество символов на номерной пластине;
большое количество посторонних надписей на транспортном средстве.

Благодаря тесному сотрудничеству Лаборатории нейросетевых технологий ISS с R&D-центром Intel в Нижнем Новгороде, большинство новых нейросетевых компонентов и модулей ISS, включая NN-локализатор, выходят со встроенной поддержкой технологии Intel OpenVINO. OpenVINO позволяет эффективно использовать как ресурсы центрального процессора, так и встроенных графических процессоров Intel HD Graphics, обеспечивая достаточный уровень производительности даже при отсутствии дискретных графических ускорителей.

В то же время для высоконагруженных применений мы выпускаем отдельную версию нейросетевых модулей с поддержкой графических ускорителей NVIDIA.

Лаборатория нейросетевых технологий ISS в сообществе GitHub

Накопленный практический опыт позволил Лаборатории нейросетевых технологий выработать собственные подходы к решению задач нейросетевой разработки. Ряд полезных инструментов, созданных за последнее время Лабораторией, опубликован в репозитории ISSResearch на GitHub ‒ ведущем мировом веб-сервисе для хостинга OpenSource IT-проектов и их совместной разработки.

Так, командой Лаборатории разработан удобный набор инструментов для конвертации форматов «датасетов» — наборов размеченных изображений. Инструменты конвертации позволяют разработчикам использовать большинство существующих датасетов для обучения нейросетей в различных средах разработки (фреймворках). Размеченные изображения самых популярных форматов (ADE20K, CVAT, CITYSCAPES, Open Images Dataset, VOC) можно переводить в формат COCO, который используется Лабораторией в качестве базового. Далее датасет может быть конвертирован в форматы, пригодные для обучения нейросетей, во фреймворках Caffe, TensorFlow (Tensorflow Object Detection API), MXNet (Gluon), Caffe2 (Detectron), а также в формат VOCCALIB, который поддерживается Intel OpenVINO.

Среда конвертации размещена в открытом репозитории ISS на GitHub в разделе Dataset Converters.

SecurOS FaceX

Функционал нового нейросетевого модуля распознавания лиц SecurOS FaceX дополнен возможностью детектировать подмену лица распечатанной фотографией или изображением с мобильного устройства. При обнаружении подмены FaceX выдаст соответствующее оповещение оператору.

Также добавлено несколько важных функций, улучшающих режим многофакторной аутентификации для интегрированных СКУД.