New version update. Additional details below.
Added capabilities:
- Choose Computer Vision pipeline (object detection, movement detection etc)
- Configure ML parameters (classes to detect, FPS etc)
- Configure Computer Vision parameters (Region Of Interest etc)
Additional details regarding this release:
There are certain limitations to the generalization of machine vision models and pipelines.
You can, for example, spend a lot of effort on a dataset with infantry for detection in the usual optical range, but it will not work well in thermal imaging.
Simply put, “one size doesn’t fit all” – it happens that different computer vision solutions need to be chosen for different types of tasks.
In the new version of our system, we provide the opportunity to:
- Choose a pipeline (i.e. your video processing system) – currently you can choose between object detection and movement detection – object detection and motion detection. These are completely different technologies, one works on a neural network, requires a GPU and is slower, the other on classic computer vision and works faster. If you need, for example, the detection of armor, infantry, explosions, then object detection will find what you need. If you need to detect any movement, including objects unknown to the system, then movement detection is for you.
- Specify the pipeline configuration for the neural network – for example, you can choose the classes (types of objects) that you are interested in, so that the processing does not highlight what you do not need
- Set ROI – you can select the area of the video that will be processed, which allows you to prevent false positives (false detectors) in the part where monitoring is not required
Why this is needed: decentralization and acceleration of the creation of effective solutions. Conversations with dozens of technicians, scouts and drone pilots of the Armed Forces of Ukraine confirmed that they learn quickly and have the ability to adapt the technology to their tasks if they are provided with appropriate control systems. Each division can adjust the system for its tasks and not wait for the system developers to create or adjust a new version.
And it also reduces the infrastructure’s dependence on developers. Our autonomous solutions that process video locally and do not require our servers and the involvement of our team at the exploitation stage are already working. If we provide more flexibility in configuring the system, it means more flexibility in using it for tasks and missions with any level of tolerance. The setup phase also becomes secure.
This is not all the details of the last update. There were bug fixes and interface improvements. In general, the main attention was paid to the functionality of the selection and configuration of pipelines.
In the next phase, we will implement our vision for the Pipeline Designer and Pipeline Marketplace to give users even more options for customizing the system, as well as teamwork to create and share successful configurations.
How to access the system:
- Go to our discord server
- (optional) Ask a question in the chat or schedule a call with the team.
- Get access to the demo server – create an account yourself, upload a video, check how useful the system is for your tasks. N.B. this is a demo server without enhanced security, so we recommend using old declassified or non-public materials just in case.
- If the usefulness of the system is confirmed for your tasks – communicate with our team, and you will receive either an autonomous version of the system that works locally, or a separate secure server.
Ukrainian version:
Існують певні обмеження у напрямку універсалізації моделей та пайплайнів машинного зору.
Можна, наприклад, багато сил витратити на датасет з піхотою для детекту в звичайному оптичному діапазоні, але він буде погано працювати в тепловізійному.
Простіше кажучи, “one size doesn’t fit all” – один розмір не всім підходить – буває що під різні типи задач треба обирати різні рішення computer vision.
В нової версії нашої системи ми надаємо можливість:
* Обирати пайплайн (тобто систему обробки вашого відео) – наразі можна обирати між object detection та movement detection – детект об’єктів та детект руху. Це абсолютно різні технології, одна працює на нейромережі, потребує GPU та повільніша, інша на класичному computer vision і працює швидше. Якщо вам потрібно, наприклад, детект броні, піхоти, вибухів то object detection вам знайде те, що потрібно. Якщо вам потрібно детектити будь-який рух включаючи об’єкти невідомі системі, то movement detection це для вас.
* Задавати конфігурацію пайплайну для нейромережі – наприклад, ви можете обрати класи (типи об’єктів) що вас цікавлять, щоб обробка не підсвічувала те, що вам не потрібно
* Задавати ROI – можна виділити область відео яка буде оброблятися, що дозволяє запобігати false positives (фальшивих детектів) в тій частині де моніторинг не потрібен
Для чого це потрібно: децентралізація та прискорення створення ефективних рішень. Спілкування з десятками технарів, розвідників та пілотів дронів ЗСУ підтвердили, що вони швидко навчаються та мають можливість підлаштовувати технологію під свої задачі якщо надати їм відповідні системи керування. Кожен підрозділ може налаштувати систему під свої задачі і не чекати поки розробники системи створять або налаштують нову версію.
А також це зменшує залежність інфраструктури від розробників. Вже працюють наші автономні рішення, що обробляють відео локально та не потребують наших серверів та залучення нашої команди на етапі експлуатації. Якщо ми надаємо більшу гнучкість у налаштуванні системи, це означає більшу гнучкість у її використанні для задач та місій з будь-яким рівнем допуску. Етап налаштування також стає захищеним.
Це не всі оновлення останнього апдейту. Були багфікси та покращення інтерфейсу. В цілому, основна увага була приділена функціоналу вибору та конфігурації пайплайнів.
На наступній фазі ми будемо реалізовувати свій vision щодо конструктору пайплайнів та маркетплейсу пайплайнів, щоб надати користувачам ще більше можливостей щодо налаштування системи під себе, а також командної роботи щодо створення та обміну вдалими конфігураціями.
Як отримати доступ до системи:
1. Заходьте до нашого дискорд серверу
2. (опціонально) Ставте питання в чаті або призначайте дзвінок з командою.
3. Отримуйте доступ до демо серверу – самостійно створюєте акаунт, завантажуєте відео, перевіряєте наскільки система корисна для ваших задач. N.B. це демо сервер без посиленого захисту, тому про всяк випадок рекомендуємо використовувати старі розсекречені або непублічні матеріали.
4. Якщо корисність системи підтверджена для ваших задач – спілкуєтеся з нашою командою, та отримуєте або автономну версію системи що працює локально, або окремий захищений сервер.