Команда Imredi с 2016 года разрабатывает решение для контроля и развития розничных сетей. Продукты компании помогают контролировать стандарты и управлять операциями и сотрудниками. Запускать промоакции и обеспечивать доступность товаров. Все они объединены единой технологической платформой, обеспечивающей модульную архитектуру, сквозные процессы, горизонтальное масштабирование, открытое REST API и интерфейсы интеграции данных.
Для точного анализа и управления логистикой транспортной системы, в состав которой входят автобусы, маршрутные такси, троллейбусы и трамваи, необходим подсчет статистики пассажиропотока.
Подсчет входящих пассажиров необходим для создания новых маршрутов, оптимизации существующих, уточнения количества задействованных транспортных средств на маршруте и составление расписания, а также для минимизации рисков воровства со стороны водителей на коммерческих маршрутах.
Платформа для видеоаналитики с возможностью применения любых нейронных сетей на базе Intel OpenVINO и интеграцией в существующие на рынке решения. На входе системы принимается видеопоток в формате RTSP, который режется на фреймы в соответствии с установленным кадровым делителем кадровой частоты и далее фрейм передается выбранной для камеры нейронной сети. Для большинства коммерческих задач и пилотных проектов достаточно адаптации сетей модели model_zoo. Ключевым преимуществом нашей платформы является наличие возможности последовательного и параллельного использования множества нейронных сетей, например, для детекции лиц и дальнейшего построения половозрастной структуры или детекции автомобилей и их дальнейшей классификации по маркам и моделям. Для формирования уникальных событий мы применяем траекторный анализ объектов в кадре с их реидентификайцией после перекрытия.
В работе программы "Neuroscan" решаются задачи автоматизации процесса расшифровки дефектограмм ультразвукового контроля рельсов съемными и мобильными средствами диагностики. Система расшифровки цифровых сигналов дефектограмм рельсов основана на принципах работы нейросети и алгоритмов машинного обучения.
Искусственная нейронная сеть, которая выявляет корреляцию между традиционными факторами влияющими на риск возникновения сердечно-сосудистых заболеваний, таких как АД, уровень холестерина, лишний вес. С нетрадиционными параметрами, такими как образование, семейное положение, регион проживания и многими другими.