Компания «АБ Технолоджи» представила платформу видеоаналитики в проекте «Электробус инноваций»

15 июля 2022 г.

По Садовому кольцу Москвы проехал необычный рейс — «Электробус инноваций». ИТ-стартапы, прошедшие экспертный отбор, в течение 90 минут презентовали свои решения для развития транспортной отрасли.

 

Креативный формат мероприятия, организованного фондом «Транспортные инновации Москвы», и дружеская атмосфера способствовали продуктивному общению бизнеса с представителями московского транспорта, корпораций и венчурных фондов.

 

Среди участников проекта компания «АБ Технолоджи», резидент Фонда «Сколково», разработчик платформы видеоналитики со встроенным искусственным интеллектом «CAMAI». Продукт заинтересовал представителей экспертного жюри и был отмечен специальным призом.

 

Генеральный директор «АБ Технолоджи» Алексей Лихарев презентует смарт-камеру CAMAIв проекте «Электробус инноваций». Фото: «АБ Технолоджи»

 

Внедрение платформы видеоаналитки «CAMAI» призвано повысить безопасность транспортной сферы и комфорт пассажиров. В настоящий момент «АБ Технолоджи» реализует ряд пилотных проектов в области транспорта в Москве и Санкт-Петербурге.

 

ИИ на борту смарт-камер «CAMAI» способен решать сложные задачи, стоящие перед государством и бизнесом, в том числе такие, с которыми в силу конструктивных и технологических особенностей не справляется серверная видеоаналитика: считать пассажиров общественного транспорта в режиме реального времени, определять состояние и контролировать внимание водителей, бесконтактно измерять температуру тела и распознавать лица для контроля доступа.

 

«Одна из главных задач, поставленных мэром Москвы перед департаментом транспорта, – запуск современных сервисов, способствующих росту комфорта передвижения пассажиров по городу», — отметил заместитель Мэра Москвы по вопросам транспорта Максим Ликсутов.

 

«АБ Технолоджи» работает в сфере IT с 2004 года. Продукты компании помогают государству и бизнесу повышать безопасность, автоматизировать процессы и эффективно использовать ресурсы с помощью нейросетевой видеоаналитики.

Поделиться