26 Апр 2018 14:54

Наукоёмкий бизнес: для чего он нужен?

Дмитрий Юдин. Фото из личного архива

В Белгородской области принята стратегия социально-экономического развития. Какие инновационные компании и проекты выведут наш регион на новый технологический уровень? В БГТУ имени Шухова – опорном университете Белгородской области – создана научно-инновационная инфраструктура для коммерциализации и продвижения перспективных технологий на российский и международный рынки. Один из участников инновационной бизнес-среды – компания «Распознающие системы». Директор предприятия, председатель Совета молодых учёных и специалистов Белгородской области, кандидат технических наук Дмитрий Юдин рассказал о разработках МИПа и развитии компании.

Стратегия и тактика

В основе конкурентного преимущества технологических предпринимателей – инновационные наукоёмкие идеи. Когда я учился на кафедре технической кибернетики БГТУ имени В.Г. Шухова, меня заинтересовало создание технических продуктов на основе новейших научных знаний и технологий. И вот уже более восьми лет преподаю в этом ВУЗе, занимаюсь научными исследованиями, а их результаты коммерциализую в компании «Распознающие системы».

Все на виду

В нашей компании мы разрабатываем программные и программно-аппаратные решения в области систем распознавания изображений. Это и системы технического зрения для промышленных предприятий для мониторинга процесса обжига, и системы распознавания автомобильных номеров в режиме реального времени. Среди новейших разработок – встраиваемая система распознавания изображений для автономных транспортных средств. В ее основе – алгоритмы анализа дорожной обстановки, обнаружения автомобилей, автобусов, пешеходов, светофоров, дорожных знаков. Наши разработки решают проблемы создания надежных систем технического зрения, которые качественно и с незначительным количеством ошибок способны проводить мониторинг дорожной инфраструктуры, работать в составе систем помощи водителю или формировать советы в производственных системах управления.

Со студентами кафедры технической кибернетики БГТУ имени В.Г. Шухова
Со студентами кафедры технической кибернетики БГТУ имени В.Г. Шухова  Фото из личного архива Дмитрия Юдина

В авангарде

Внедрение цифровых и информационных технологий в реальном секторе экономики – это процесс, в котором активно участвует наша молодежная команда разработчиков и исследователей вместе со студентами кафедры технической кибернетики БГТУ имени В.Г. Шухова. Системы распознавания изображений благодаря снижению цены и повышению качества оборудования позволяют сейчас эффективно автоматизировать задачи, которые ранее были доступны только в «ручном» режиме.

Причем мы занимаемся не только технической и коммерческой стороной вопроса, но и организуем открытый хакатон «Городской интеллект» по технологиям распознавания изображений. Фестиваль пройдет в октябре. Мы планируем пригласить экспертов из ведущих российских и мировых компаний, которые занимаются разработкой системам распознавания изображений.

В поисках электронного «ока»

Встраиваемые системы распознавания изображений применимы в системах помощи водителю, беспилотных автомобилях, складских роботах, мобильных робототехнических комплексах, установках для работы в экстремальных условиях, для решения производственных задач, требующих автоматизации визуального контроля.

Выгодно ли?

Системы распознавания изображений позволяют автоматизировать и повысить объективность визуального контроля за процессами на дорогах и в производстве. Добавление в технические системы интеллектуальных функций распознавания образов позволяет создавать принципиально новые продукты, которые окупаются меньше чем за год.

В пример другим

Залог успеха любой компании – уметь делать что-то лучше других. Мы же применяем уникальный научный подход к созданию качественных решений в области анализа изображений и видео.

Большие планы

Стремлюсь продолжать свои научные исследования в области систем распознавания изображений и внедрять их на практике, причем делать это на мировом уровне.

Система Orphus

Дата последнего изменения: 26 Апр 2018 15:12