NeuroVision AI

Интеллектуальный анализ визуальных данных в реальном времени.

Обзор Технологии Кейсы

Архитектура под капотом

В основе NeuroVision AI лежит гибридная архитектура нейронных сетей, сочетающая в себе глубокие сверточные сети (CNN) последнего поколения (архитектура на базе усовершенствованного ResNet и EfficientNet) и трансформеры для анализа видеоряда в динамике (Vision Transformers).

Ключевые технологии

  • Edge Computing: Мы оптимизировали веса моделей так, что базовое распознавание происходит прямо на "краю" (на самой камере или локальном сервере), что устраняет задержки сети и экономит трафик.
  • 3D Mapping: Нейросеть строит 3D-модель лица по 2D-изображению за микросекунды, учитывая освещение, очки, медицинские маски и даже возрастные изменения.
  • Federated Learning: Наши сети постоянно дообучаются. Данные клиентов остаются у них, но "опыт" нейросети синхронизируется в глобальное облако, делая алгоритм умнее с каждой секундой.

Мы используем собственные тензорные процессоры (TPU) для обучения моделей, что позволило сократить время тренировки новой эпохи с 3 недель до 14 часов.