Клиент
Сбербанк, Центр-инвест, Газпром-газораспределение, Додо-пицца.

Технологическая сложность
Использовали собственные наработки в детекции и распознавании эмоций, а также edge computing подход, когда основная обработка видеопотока велась на конечных устройствах, что позволяло не перегружать интернет-каналы заказчика и давать моментальную обратную связь. Для этого было произведено портирование нейронных сетей и их оптимизация для работы на arm-процессорах. Что позволило запускать продукт на экономных одноплатных компьютерах, снизив стоимость интеграции и себестоимость распознавания.По результатам топ-менеджмент получил расчет метрики "коэффициент удовлетворенности" с разрезе отделения в целом и сотрудников в частности.

К примеру результатом пилота с Додо-пиццей стал рост удовлетворенности клиентов более чем на 30% и найдена достаточно сильная корреляция (0,86) между показателями по конкретным сотрудникам с точки зрения удовлетворенности клиентов и размеру среднего чека (в части доп продаж).


Статья о первом этапе коммерческого пилота с Додо-пиццей
https://vc.ru/marketing/45337-eksperiment-dodo-picca-izmeryaet-schaste-klientov-s-pomoshchyu-kompyuternogo-zreniya

Клиент
Банк Центр-инвест.

Технологическая сложность
Непрерывный трекинг на основе определения скелета и связки его с лицом человека, так чтобы в условиях большого количества людей рядом со стендом он не перескакивал, проектирование и разработка нового интуитивного бесконтактного интерфейс взаимодействия со стендом (когда жесты пальцами плохо считываются из-за расстояния); оптимизация работы ансамбля нейронных сетей, чтобы добиться реалтайм отображения картинки на экране с высоким разрешением. При тестировании сходного решения в кафе партнеров, добились повышения конверта уникальных посетителей в продажи на 5%.

Расширением данного проекта стал интерактивный стенд для мероприятий банка, использующий управление жестами с помощью моделей скелетной анимации, также добавлен функционал "градиента" лиц.

Клиент
Банк, по NDA не уточняем какой.

Технологическая сложность
На практике купюры в лотке часто перекрываются другими предметами, что затрудняло детекцию и пришлось создавать большой синтетический датасет и обучать нейронную сеть с нуля для достижения необходимой точности; проектирование "дешевых" с точки зрения машинного времени алгоритмов, позволяющих избежать анализа нейросетью большей части кадров для снижения себестоимости детекции, что было критично для заказчика; проектирование дублирующей программно-аппаратной инфраструктуры анализа данных в отделениях банка для предварительного анализа видео (чтобы не перегружать интернет-каналы), передающей метаданные на центральный сервер для обогащения и сопоставления с данными из других информационных систем, что позволяет на выходе определять потенциальное мошенничество.

Клиент
Cервис видеоконференций Vinteo.

Технологическая сложность
Умный поиск, учитывающий дополнительные параметры при ранжировании похожих лиц сотрудников; разработка своего пайплайна работы каскада нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения для быстрого поиска совпадений по всем лицам в кадре, детекции и 3D reconstruction для выравнивания изображений и проверки допустимых ограничений для запуска распознавания поворота лица (повышение точности, снижение ошибок). Похожий подход применяют в своих продуктах специализирующиеся на распознавании и идентификации лиц компании-лидеры рынка.

Клиент
Не можем назвать по условиям NDA

Технологическая сложность
нейросеть-классификатор, обучена не только понимать есть/нет корма в заданной зоне, но и с высокой точностью определять его количество по 4 классам, для оперативного подвоза. Для реализации проекта с качеством больше 80% потребовалось много первичной работы с большим объемом данных. Благодаря этому результат получился выше планируемого.