Для этого они использют дешевые видеоадаптеры.
«Вычисления на нейросетях сейчас проводятся, как правило, на видеоадаптерах. Для высокого уровня производительности нужны качественные видеоадаптеры, но они стоят дорого. В нашей системе вычислительные задачи требуют меньше оперативной памяти и процессорного времени, соответственно, нет необходимости приобретать дорогие видеоадаптеры. Обучение нейросетей проходило под конкретную задачу, за счет этого получилось достигнуть более высокой производительности», — рассказал один из разработчиков проекта, доцент кафедры автоматизированных систем управления факультета автоматики и вычислительной техники НГТУ НЭТИ Иван Томилов.
Чтобы идентифицировать личность, лицо которой скрыто под маской, был разработан специальный алгоритм: он выделяет ключевые точки в верхней части лица и по ним определяет человека. Система считывает ту часть лица, которая не скрыта маской, и сравнивает ее с биометрическими данными, загруженными в базу системы.
Система может применяться на предприятиях с проходными пунктами. «Новая версия алгоритма позволяет пропускать до 30–40 человек в минуту через турникет: нет необходимости специально останавливаться перед камерой. Скорость прохода будет зависеть только от пропускной способности турникетов», – говорит инженер лаборатории компьютерного зрения и дополненной реальности Егор Бухамер.
Комментарии (0)