Платформа предназначена для автоматизации бизнес-задач, связанных с анализом больших объемов мультимедийных данных с использованием машинного обучения.
Платформа реализует унифицированное взаимодействие данных и ML‑моделей через стандартные интерфейсы с последующей передачей результатов по заданным бизнес‑правилам.
развертывание платформы в контуре заказчика
производительность каждого потока данных
непрерывный режим мониторинга
Шаг 1
Платформа поддерживает все распространённые форматы данных: видео (включая потоковое с камер наблюдения и видеофайлы), аудио (онлайн‑трансляции и любые аудиофайлы), документы (как отсканированные рукописные материалы, так и электронные документы), а также цифровые изображения.
Шаг 2
В системе реализованы следующие модели для предобработки данных:
Video Analysis анализ видеоконтента (онлайн‑трансляции и файлы) с выявлением объектов и инцидентов.
ASR (Automatic Speech Recognition) обработка аудиоданных и распознавание речевой информации.
OCR (Optical Character Recognition) оптическое распознавание символов и извлечение текстовой информации из цифровых документов.
Помимо этого, предусмотрена возможность разработки пользовательской модели CustomModel с гибкой настройкой параметров.
Шаг 3
В рамках платформы реализован многофункциональный аналитический модуль, позволяющий проводить детализированный анализ результатов обработки поступающих данных по различным параметрам и метрикам. Дополнительно внедрена гибкая система уведомлений и нотификаций с настраиваемыми правилами оповещения, обеспечивающая своевременное информирование о значимых событиях и результатах обработки.
Поддержка подключения любых источников данных через унифицированные адаптеры
Единая архитектура для работы с различными типами контента
Все ML-модели взаимодействуют с платформой через единые интерфейсы
Инцидентные сценарии: немедленное уведомление при обнаружении нарушений
Статистические сценарии: накопление данных и формирование отчетов
Дискретные сценарии принятия решений, например: разрешено/запрещено, есть/нет
E-mail, messenger, webhook
Готовые шаблоны для типовых задач
Автоматическое масштабирование под нагрузку
Оптимизированная архитектура для обработки больших объёмов данных
Автоматически детектируйте целевые события (например, нарушение правил безопасности, производственные дефекты) в прямых видео- и аудиопотоках. Это позволяет предотвращать инциденты до их эскалации, минимизируя операционные, финансовые и репутационные потери
Круглосуточный и непредвзятый мониторинг системой исключает возможность ошибки или невнимательности персонала
Полностью автоматизированный конвейер — от приема данных до выполнения действий по заданным правилам — высвобождает ценные кадровые ресурсы для решения более стратегических задач
Управление всеми источниками данных и моделями ИИ из единого интерфейса значительно сокращает временные и технические затраты на интеграцию и администрирование
Панель управления задачами предоставляет совокупный обзор для всех процессов и инцидентов, обеспечивая прозрачность и позволяя руководителям быстро оценивать обстановку и принимать решения на основе актуальных данных
Встроенная BI-система позволяет без задержек преобразовывать результаты работы ML-моделей в настраиваемые отчеты и дашборды, выявляя скрытые тенденции и закономерности для стратегического планирования
Отсутствие практических ограничений на количество подключаемых моделей и источников данных позволяет бизнесу беспрепятственно расти и адаптировать аналитические мощности под меняющиеся потребности без значительных дополнительных инвестиций
Интуитивный пошаговый процесс создания задач позволяет внедрять новые сценарии для анализа данных за часы, а не недели, обеспечивая высокую скорость экспериментов и внедрения инноваций
Настройка каналов уведомлений (Email, Telegram) гарантирует, что критически важная информация попадет к нужным сотрудникам в нужном формате в момент ее возникновения, ускоряя координацию и ответные действия
Принцип работы платформы
