Программа для ЭВМ 

НЕЙРОМОДУЛЬ

ЯДРО ОБРАБОТКИ МОДЕЛЕЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Программа предназначена для обеспечения процессов создания, настройки, обучения и выполнения анализа изображений с помощью нейронных сетей.


Включено в Реестр отечественного ПО:

  • Реестровая запись в едином реестре российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных и единого реестра программ для электронных вычислительных машин и баз данных из государств – членов Евразийского экономического союза, за исключением Российской Федерации: №19556 от 17.10.2023 >>>
  • Номер решения о включении сведений о программном обеспечении в соответствующий реестр: б/н
  • Дата решения о включении сведений о программном обеспечении в соответствующий реестр: 17.10.2023

Исключительные права на ПО принадлежат: 

  • ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ТЕЛЕМЕДИЦИНЫ"
  • Сокращенное наименование: ООО "СИТ"
  • Государство регистрации в качестве юридического лица: Россия
  • Основной государственный регистрационный номер регистрации в качестве юридического лица (ОГРН):
  • 1146670013170
  • Идентификационный номер (ИНН): 6670424856
  • Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ: №2022669284
  • Дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ: 19 октября 2022 год

Добавь нейронные сети для анализа изображений в свое ПО

Программа предназначена для обеспечения процессов создания, настройки, обучения и выполнения анализа изображений с помощью нейронных сетей.
Основной способ использования Программы заключается в ее интеграции со сторонними программами для ЭВМ и системами. 

Ваша программа будет обеспечивать пользовательский интерфейс и бизнес процесс, а Нейромодуль возьмет на себя функциональное ядро работы с нейросетями. Таким образом, вы обеспечите легкий способ получения преимуществ нейронных сетей в своей программе или информационной системе, не занимаясь собственной разработкой в этой области.

Также мы поставили себе цель в виде исправления весомых недостатков и особенностей существующих платформ для работы с нейронными сетями, которые вносят дополнительные требования и ограничения как к процессу анализа, так и к процессу обучения.

Описание функциональных характеристик

  • создание новой модели нейронной сети типа «Сегментация»;
  • создание новой модели нейронной сети типа «Поиск объектов»;
  • обучение модели нейронной сети по подготовленному набору изображений с разметкой;
  • выполнение анализа изображения по обученной ранее модели;
  • выполнение аугментации размеченных изображений в процессе обучения;
  • удаленный мониторинг состояния обучения модели;
  • обучение по частично размеченным изображениям
  • анализ части изображения по обученной модели
  • обучение и анализ по панорамным снимкам
  • выполнение обучения модели нейронной сети на нескольких видеокартах;
  • доступ к функциональности посредством сетевых POST запросов;
  • формирование массива данных для построения графика обучения модели нейронной сети.
 

Уникальные функциональные характеристики

ОБУЧАЮЩАЯ ВЫБОРКА

В обучающей выборке могут использоваться изображения различного размера и форматов (*.png, *.bmp, *.jpg).

Поддержка панорамных снимков для разметки и использования в обучении.

Специализированный механизм частичной разметки изображений для обучения - нет необходимости размечать все изображение.

Поддержка работы с физическим масштабом изображения. Это актуально для тех задач, где можно явно указать физический размер объектов на изображениях (микроскопия плоского поля, фото, видео стенды). В данных областях, один и тот же образец может сниматься с разным увеличением и нейронной сети необходимо каким-то образом сообщить, что на изображениях находятся одни и те же объекты, но сняты они на разных увеличениях.

Анализ изображений

Для анализа могут использоваться изображения различного размера и форматов (*.png, *.bmp, *.jpg).

Уникальный механизм анализа панорамных снимков.

Единый синтаксис для анализа изображений по двум основным типам моделей - сегментация и поиск объектов. 

Неограниченное количество создаваемых моделей. 


МЕХАНИЗМЫ ДЛЯ БЫСТРОГО РЕЗУЛЬТАТА

Авторский механизм искусственного расширения обучающей выборки. Результат может быть получен уже на паре размеченных изображений. 

Уникальный механизм продолжения обучения существующей модели, при добавлении новых размеченных изображений, позволяет постепенно развивать модель, а не тратить месяцы на обучение.

Встроенная подсистема аугментации данных - позволяет автоматически вносить небольшие изменения в изображения при обучении, тем самым также расширяя обучающую выборку и делая модель нейронной сети более устойчивой к изменению изображений при анализе.

Информация, необходимая для установки

Для установки Программы необходимо, чтобы компьютер обладал характеристиками не ниже следующих:
  • Оперативная память: 16 Гб
  • Видеокарта: NVidia rtx3060 12 Гб
  • Не менее 6Гб свободного дискового пространства

К программному обеспечению на компьютере предъявляются следующие требования:
  • Операционная система: Windows 10 x64 или Windows 11 x64

Руководство по установке и администрированию

Скачать

Описание функциональных характеристик программного обеспечения и информация необходимая для его установки и эксплуатации

Скачать

Информация, необходимая для эксплуатации

В приложенном ниже документе вы можете ознакомиться с информацией, необходимой для эксплуатации программного обеспечения

Руководство по эксплуатации

Скачать

Информация о языках программирования, программном обеспечении и (или) наборе правил и инструментов, которые используются для разработки программного обеспечения или построения процессов в программировании

Язык программирования: Python


Бизнес-процесс, обеспечивающий разработку, исправление ошибок в Программе опирается на несколько информационных систем и программ:

  • Битрикс 24 — система управления проектами и отслеживания ошибок, предназначена для организации взаимодействия команды разработчиков, а также взаимодействия с пользователями.
  • GitLab - веб-инструмент жизненного цикла DevOps с открытым исходным кодом, представляющий систему управления репозиториями кода для Git с собственной вики, системой отслеживания ошибок, CI/CD пайплайном и другими функциями. Используется для хранения исходных кодов Программы.
  • TeamCity - серверное программное обеспечение от компании JetBrains, написанное на языке Java, билд-сервер для обеспечения непрерывной интеграции. Используется для автоматических сборок дистрибутивов Программы.
  • ownCloud — это свободное и открытое веб-приложение для синхронизации данных и совместной работы с файлами. Используется для хранения файлов  дистрибутивов.

Список задач на разработку и ошибок в Программе, собирается в системе управления проектами Битрикс 24. Задачи включают новую функциональность, доработки существующей, ошибки, выявленные в ходе внутреннего тестирования или полученные от Клиентов. 

Стоимость

Базовая стоимость на простую неисключительную лицензию составляет: 75O OOO рублей.