今天，我们
继续谈论通过
加速器的团队。 该中心将有两个。 第一家是初创公司Labra，该公司正在开发一种监控生产率的解决方案。 第二个是
O.VISION，带有用于旋转
栅门的面部识别系统。
图片： 兰德尔·布鲁德 （ Randall Bruder） / Unsplash.comLabra如何提高生产力
西方市场的劳动生产率增长已经放缓。 根据麦肯锡的数据，在零开始时，这一数字为2.4％。 但在2010年至2014年期间，这一比例下降至0.5％。 分析人士说，此后情况没有改变。 但是，有一种观点认为，人工智能系统将有助于解决该问题。 借助AI系统，预计十年内生产率增长将恢复到2％左右。 智能算法可帮助自动执行例行任务并简化工作流程。
Oracle的专家，
西方顶尖大学的工程师甚至
伦敦皇家社区的代表都已经在这些领域进行研究。 机器视觉将在提高生产率方面发挥重要作用。 该技术用于独立评估工作场所和员工绩效。 西方公司已经在实施此类解决方案，例如
Microsoft和
Walmart 。
俄罗斯公司也在开发用于评估劳动生产率的解决方案。 例如，创业公司Labra经历了我们的加速计划 。 工程师使用神经网络制作一个视频监视系统，该系统可以识别企业员工的行为并清楚他们如何度过工作时间。
系统的工作方式。 Labra可以在任何拥有机器或机器手动劳动的企业中运营，其员工超过15人。 她借助摄像头拍摄
了工作日的所谓
照片 -即捕捉了轮班期间发生的一切。 一般而言，算法如下：
- 系统捕获图像并进行作业标记；
- 机器学习算法分析视频；
- 然后该算法形成工作日的照片；
- 下一步-执行自动分析计算；
- Labra会生成最终报告，其中包含一些建议，这些建议将增强企业安全性并优化其资源。
谁在团队中。 该初创公司有八名员工-领导者和创始人，两名开发商，三名劳动监管专家。 还有一个客户服务经理和会计师。 其中一些将项目工作与大学学习结合在一起。 因此，所有后续任务和截止日期均独立。 但是，团队每周安排两次会议，讨论进度和发展计划。
前景。 9月初，一家初创公司
在圣彼得堡数字论坛上介绍了其项目。 工程师在那里展示了该产品的功能。 Labra计划进一步推广该解决方案，并正在努力与该国的企业合作。
O.VISION将帮助拒绝钥匙和通行证
2017年，《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）杂志
将人脸识别列为十大突破性技术中。 该决定的部分原因在于此类系统的广泛适用性。 特别是，它们可以代替通常的钥匙，并在建筑物的入口处通过-例如，许多俄罗斯银行已经实施了类似的开发。 新的参与者出现在市场上，例如，初创公司
O.VISION正在开发类似的解决方案。 该团队为旋转栅门制作了非接触式访问系统，该系统可以在30分钟内安装完毕。
系统的工作方式。 开发是在检查点安装的软硬件复合体。 它基于五个神经网络，可处理来自生物识别系统摄像机的单个帧。 作者说，处理一张图像需要不到200毫秒（约每秒5帧）的时间。 该团队独立编写所有识别算法和接口-开发人员不使用专有解决方案。 他们使用
PyTorch框架训练神经网络。
数据处理在本地进行。 这种方法增强了个人生物识别数据的安全性。 硬件包括Nvidia的Jetson TX1板，该板是为独立设备设计的。 而且，生物识别系统包含其自身设计的集成电路，用于控制旋转门和与
访问控制系统集成。
图片： Zan / Unsplash.com初创公司的员工。 该公司负责人说，甄选是基于以下原则：一个地方有60名候选人。 这种格式使我们可以选拔最有才华的人。 当前，有几个程序员正在从事该项目，负责嵌入式系统的机器学习算法和代码。 还有一个后端开发人员，信息安全专家和设计师。 一些员工是将工作与治安相结合的学生。
前景。 今天，
O.VISION解决方案
已安装在欧洲最大的咖啡厂中。 该产品还准备在圣彼得堡健身中心和理工大学之一推出。 也许将来O.VISION也将安装在ITMO大学。 该公司负责人表示，他们已经在与俄罗斯公司进行谈判，这些公司包括俄罗斯天然气工业股份公司（Gazprom Neft），Beeline，Rostelecom和俄罗斯铁路公司。 将来-进入国外市场。
关于其他加速器项目：有关ITMO大学工作的材料：