Giúp đỡ trong cuộc chiến chống lại đại dịch COVID-19

ĐỐI TÁC ĐÁNH GIÁ

«Việc sử dụng thị giác máy tính đã giúp hàng nghìn cư dân Novosibirsk nhanh chóng được đưa vào tình trạng tự cách ly hơn bằng cách giảm thời gian xác minh xuống mức tối thiểu. Một yếu tố khác không kém phần quan trọng là mức độ bảo vệ dữ liệu cá nhân. Nhờ sự hợp tác của chúng tôi với các công ty CNTT hàng đầu, chúng tôi cải thiện đáng kể chất lượng của các dịch vụ kỹ thuật số được cung cấp cho cư dân tại khu vực Novosibirsk»

Anatoly Dubanov
Bộ trưởng Bộ Phát triển Kỹ thuật số và Truyền thông của khu vực

DỰ ÁN QUA NHỮNG CON SỐ

Việc áp dụng các thuật toán nhận dạng trong môi trường dịch tễ học phức tạp có thể đạt được sự gia tăng đáng kể về hiệu suất.
ít hơn 10 lần
khối lượng công việc của người vận hành
Hơn 400 tấm ảnh mỗi ngày
được hệ thống xử lý một cách tự động
Chưa đầy 1 giây
để xác định danh tính của người trong bức ảnh

KẾT QUẢ HỢP TÁC

Để đối phó với đại dịch COVID-19, các thuật toán nhận dạng khuôn mặt có độ chính xác cao đã được tích hợp vào ứng dụng di động «112-Chăm sóc khẩn cấp» để khớp ảnh tự chụp của bệnh nhân tại nhà với ảnh trong cơ sở dữ liệu. Tổng số bệnh nhân mắc COVID-19 đã gửi ảnh tự chụp khi tự cách ly trong giai đoạn 2020−2021 đã vượt quá 13.000 người.

«System-112», được triển khai vào năm 2017, là một dự án hợp nhất các dịch vụ khẩn cấp hoạt động trong khu vực Novosibirsk. Một ứng dụng di động đã được phát triển để tự theo dõi sức khỏe của người dân Novosibirsk như một phần của cả hệ thống. Trước khi ra đời tính năng nhận dạng khuôn mặt, việc so sánh ảnh tự chụp với ảnh trong cơ sở dữ liệu đã được các nhà khai thác thực hiện một cách thủ công.

ĐỐI TÁC

Dự án triển khai thị giác máy tính được tiến hành cùng với Bộ Truyền thông và Phát triển Kỹ thuật số của vùng Novosibirsk.

MỤC TIÊU

1. Giảm khối lượng công việc của những người vận hành System-112, những người xử lý ảnh giám sát của những công dân tự cách ly.
2. Tiến hành một loạt các biện pháp để thực hiện các thuật toán nhận dạng khuôn mặt trong một ứng dụng di động.

GIẢI PHÁP

Nhờ vào mức độ linh hoạt cao của các thuật toán NtechLab, quá trình tích hợp công nghệ sâu đã được thực hiện trong vòng chưa đầy một tháng. Việc sử dụng mạng nơ-ron đã hoàn thành xuất sắc nhiệm vụ, cho phép chỉ cần sử dụng yếu tố con người trong những trường hợp hiếm hoi gây tranh cãi.

THỬ
PHIÊN BẢN DEMO
Tự động hóa quy trình làm việc của bạn với tính năng nhận dạng khuôn mặt