About / О нас

Мы разрабатываем алгоритмы на основе машинного обучения для помощи людям
в решении их задач, повышения эффективности и получения новых возможностей.

Многие наши сотрудники имеют ученую степень, научные публикации по теме машинного обучения и опыт решения сложных наукоемких задач.

Компания сотрудничает с Ярославским государственным университетом
и поддерживает молодых, талантливых ученых, ориентируясь при этом
на практические разработки и внедрение передовых алгоритмов искусственного интеллекта.

Продукты

01 Tochka.Doc / Распознавание личных документов
Система распознает текстовые поля на фотографии или скане личного документа (водительского удостоверения, паспорта, кредитной карты или другого подобного) и предназначена для автоматического заполнения полей договоров, анкет и других документов, требующих внесения персональных данных человека. Особенности сервиса Есть серверная и мобильная версия (SDK) Время обработки одного документа менее секунды (включая мобильную версию) Данные могут обрабатываться непосредственно на мобильном устройстве (упрощается история с защитой персональных данных и сетью передачи данных) Поля классифицируются (известно, какое слово является фамилией, какое номером документа, какое местом рождения и т.д.) Возможно добавление новых типов документов
02 Tochka.Faces / Распознавание лиц
Система находит на видео лица людей похожие на лица, занесенные в базу. Может использоваться для автоматизации проходных, черных/белых списков, персональных сообщений, авторизации и других задач. Особенности сервиса Обрабатываются не отдельные кадры, а видеопоток, что увеличивает точность и надежность системы Не требуется система видеонаблюдения, что снижает расходы. Хотя при необходимости возможна интеграция с существующей или новой системой видеонаблюдения Использование камер машинного зрения и распределенной архитектуры существенно повышает точность работы и снижает стоимость системы
03 Tochka.Objects / Распознавание объектов
Система находит на видео заданные типы объектов - обводит их рамкой. Может использоваться для подсчета людей, автомобилей, создания дополненной реальности и других задач. Особенности сервиса Объекты классифицируются и трекируются (сопровождаются во времени) Возможно добавление новых типов объектов
04 Tochka.Cell / Сегментация клеток
Система находит на изображении объекты и детально (попиксельно) выделяет их. Предназначена прежде всего для анализа медицинский изображений – подсчета клеток, ядер и других подобных артефактов. Особенности сервиса Время обработки поля зрения около секунды Классификация найденных артефактов по типам Возможность добавления новых типов артефактов

Проекты

Система контроля качества в системе ОМС
Краткое описание

В рамках проекта была создана рекомендательная система на основе реестра счетов медицинских организаций прогнозирующая вероятность наличия дефектов по каждому случаю оказания медицинской помощи.

Система внедрена в опытную эксплуатацию в Территориальном ФОМС Московской области.

Прогноз системы используется экспертами ТФОМС МО для проведения реэкспертизы в рамках контроля качества, объемов, сроков и условий предоставления медицинской помощи, осуществляемой согласно Приказу ФФОМС от 01.12.2010 N 230

Система обнаружения классификации и сопровождения объектов
Краткое описание

В рамках проекта была создана система осуществляющая детектирование, классификацию и сопровождение несколько типов объектов в видеопотоке, в режиме реального времени.

Особенность проекта заключается в реализации алгоритмов в аппаратуре. Система полностью размещена на программируемой логической интегральной схеме - ПЛИС, что обеспечивает мобильность, высокую надежность и низкое энергопотребление.

Система контроля очередей
Краткое описание

В рамках проекта была создана система контроля длины очередей в сетевом продуктовом ритейле. При возникновении на кассе очереди более 5 человек уполномоченные сотрудники получали уведомление на мобильные телефоны. Дополнительно, в службу качества и директору магазина отправлялось сообщение со скриншотом с камеры видеонаблюдения.

Особенность проекта заключается в использовании существующей системы видеонаблюдения и существующих ПК, что позволило существенно снизить стоимость и сроки внедрения.

1 / 3