VisionLabs создал собственное устройство на базе алгоритма распознавания лиц

VisionLabs (входит в экосистему Сбербанка) на ежегодном научном саммите компьютерного зрения и машинного обучения Machines Can See анонсировал первый из серии новой линейки продукт — разработанное с нуля устройство для контроля доступа.

LUNA СКУД — это первый программно-аппаратный комплекс, разработка которого полностью завершена. Продукт был разработан с учетом анализа опыта и требований широкого пула российских и международных партнеров компании и имеет следующие отличительные особенности:

  • распознавание лица происходит на расстоянии до 3 метров — система настраивается таким образом, чтобы дверь или створки турникета открывались без какой-либо задержки потока людей;
  • двухсенсорная камера делает возможной работу устройства как в случае сложных условий засветки изображения, так и в полной темноте;
  • включает в себя лучший в мире на сегодняшний день алгоритм проверки liveness (защита от атаки в виде демонстрации в объектив камеры распечатанного изображения или видеофрагмента на экране телефона/компьютера, содержащего лицо человека, имеющего право доступа на объект);
  • с самого начала разработки платформы LUNA СКУД командой компании BI.ZONE проводились регулярные тестирования на устойчивость к различным атакам как на программном, так и на аппаратном уровнях в полном соответствии с высочайшими стандартами Security Software development lifecycle (SSDLC) и Security Hardware development lifecycle (SHDLC);
  • не использует операционную систему Android по соображениям безопасности;
  • широкий вертикальный угол обзора камеры позволяет сохранить привычный подход к установке устройства, но одновременно обеспечить эффективный захват лиц людей с ограниченными возможностями;
  • имеет все необходимые интерфейсы ввода-вывода на борту, сохранив при этом компактный размер.
  • объём хранения базы данных до 500 000 лиц. Все данные хранятся в зашифрованном виде и в случае угрозы не подлежат дешифровке.

«Создание LUNA СКУД и иных устройств на базе алгоритмов VisionLabs — это реализация стратегии компании по переходу в сегмент поставщиков решений. С помощью таких устройств мы можем гарантировать качество работы системы распознавания лиц на всех этапах. Одновременно с разработкой устройств мы реализовали ряд интеграций нашего продукта LUNA PLATFORM с ключевыми поставщиками СКУД (систем контроля и управления доступом), и таким образом наши партнеры получают, по сути, законченное решение», – сообщил Александр Ханин, генеральный директор VisionLabs.

«Технологии систем VisionLabs уже известны на международном рынке и успели зарекомендовать себя. Испытания показали, что у данной технологии минимальный показатель количества ошибок при распознавании лиц — 0,002 и ее точность в 1,5 раза выше аналогичных мировых решений. Сегодня мы используем технологии компании VisionLabs в разных продуктах банка. По прогнозам консалтинговой компании Tractica ожидается, что общий объем рынка компьютерного зрения вырастет к 2025 году до 26,2 млрд долларов», – рассказал Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка.

«С уверенностью могу сказать, что LUNA СКУД на сегодняшний день является самым защищённым продуктом на рынке, что является неоспоримым конкурентным преимуществом. Беспрецедентный уровень внимания компании VisionLabs к вопросам обеспечения безопасности и киберустойчивости разрабатываемых продуктов позволит будущим клиентам в значительной степени минимизировать риски несанкционированного проникновения», – заявил Дмитрий Самарцев, директор BI.ZONE.

Поставки LUNA СКУД конечным заказчикам начнутся в 4-м квартале 2019 г., а с июля этого года ключевые партнеры компании в Азиатско-Тихоокеанском регионе и на Ближнем Востоке получат первые образцы продукта для проведения пилотных проектов. В 2020 году планируется реализовать порядка 10 тысяч устройств.

https://visionlabs.ai/ru/








 

ИД «Connect» © 2015-2019

Использование и копирование информации сайта www.connect-wit.ru возможно только с письменного разрешения редакции.

Техподдержка и обслуживание Роман Заргаров


Яндекс.Метрика
Яндекс.Метрика