Вокорд становится партнером NVIDIA в области создания решений на платформе NVIDIA Metropolis
Компания: Вокорд
Москва, 19 сентября 2017 года. Компании Вокорд – ведущий разработчик и производитель интеллектуальных систем видеонаблюдения и распознавания лиц – становится партнером компании NVIDIA, разработчика графических ускорителей и платформ для работы с искусственным интеллектом, в сфере создания решений на платформе Metropolis.
NVIDIA Metropolis – это платформа для обработки и анализа видеоданных, предназначенная для создания систем Smart City на основе технологий искусственного интеллекта. Платформа Metropolis базируется на передовых продуктах и технологиях NVIDIA и служит для создания решений в сферах общественной безопасности, управления транспортными потоками, борьбы с преступностью и многих других. Технологии NVIDIA обеспечивают высокое быстродействие, масштабируемость и эффективность прикладных систем, созданием которых занимаются партнеры компании. Отметим, что в настоящее время во всем мире для участия в Программе NVIDIA отобрала всего 15 компаний.
В рамках данного партнерства компания Вокорд получит приоритетный доступ к инновациям NVIDIA, что поможет в эффективном продвижении решений Вокорд на международном рынке.
На базе технологий NVIDIA Вокорд предлагает системы класса «Безопасный город», включающие полную линейку решений для распознавания лиц. Среди них: решение для распознавания лиц в местах массового пребывания людей в реальном времени VOCORD FaceControl, облачная система VOCORD FaceMatica и встраиваемое решение VOCORD NanoFace. Кроме того, Вокорд предлагает инновационные камеры VOCORD NetCam со встроенной системой детектирования лиц и вычисления биометрических шаблонов на базе передовой платформы NVIDIA Jetson, а также решения для интеллектуального видеоанализа VOCORD Tahion и программно-аппаратный комплекс распознавания номеров и фото-видеофиксации нарушений ПДД VOCORD Traffic.
Напомним, что алгоритм распознавания лиц Вокорд признан наиболее точным по результатам независимых международных тестов NIST и Megaface.
Технологии NVIDIA обеспечивают кардинальное повышение производительности систем обработки изображений, в том числе распознавания лиц в режиме реального времени. Так, производительность построения биометрических шаблонов VOCORD FaceControl (наиболее ресурсоемкая операция) на GPU NVIDIA Tesla Р40 не превышает 3,1 мс на одно изображение. Такие характеристики позволяют создавать крупные распределенные системы с самым низким энергопотреблением и стоимостью в пересчете на одну камеру. В свою очередь, применение камер распознавания VOCORD NetCam со встроенной системой построения шаблонов на базе платформы NVIDIA Jetson дает возможность кардинально снизить затраты на передачу изображений и снижает нагрузку на сети и сервера.
«Решения Вокорд, давнего партнера NVIDIA, – это высокотехнологичные интеллектуальные системы мирового уровня, в полной мере задействующие возможности наших технологий, – отмечает Алексей Лагуненко, директор по продажам NVIDIA в странах Восточной Европы. – Уверен, сочетание инновационных возможностей платформы и продуктов на ее основе позволят обеспечить заказчиков Вокорд решениями мирового уровня».
«Мы уже много лет используем продукты NVIDIA в качестве базовой платформы для наших решений, – говорит технический директор компании Вокорд Алексей Кадейшвили. – Вычисления на GPU позволяют добиться очень высокой производительности систем распознавания, что является одним из важнейших требований к системам класса Smart and Safe City. Мы рады, что компания NVIDIA высоко оценила наши разработки и включила их в портфель рекомендованных решений на платформе Metropolis».
Дополнительная информация: Компания Вокорд, российский разработчик и производитель профессиональных систем видеонаблюдения и аудиорегистрации, основана в 1999 году. В портфеле решений компании: системы распознавания лиц, фото- и видеофиксации нарушений ПДД и аналитики транспортных потоков, интеллектуального видеонаблюдения и аудиорегистрации, на основе которых успешно реализуются сложные территориально-распределенные проекты.
