Компьютерное зрение и Edge AI для ритейла

Задача

Создать платформу компьютерного зрения для ритейла и промышленности: распознавание лиц, аналитика поведения покупателей, контроль доступа. Система должна работать в реальном времени на периферийных устройствах.

Что сделали

• Разработали нейросетевые модели на MXNet и C++ для распознавания лиц и объектов
• Оптимизировали вывод на GPU (CUDA) — ускорение в 40 раз по сравнению с CPU
• Развернули облачную инфраструктуру на Azure GPU для обучения моделей
• Создали периферийные клиенты для встраиваемых устройств
• Внедрили систему в крупные торговые сети и производственные объекты

Результат

• Точность распознавания лиц — 99.7% на тестовых выборках
• Скорость обработки кадра — менее 50 мс на периферийном устройстве
• Платформа обработала более 1 миллиарда событий за период эксплуатации