Сервис обработки видеопотоков в режиме real-time

Edge, IoT, HPC, медиа и специализированные темы

Доклад принят в программу конференции

Целевая аудитория

Для кого доклад? - ML и MLOps инженеры, которые внедряют модели в реальные продукты. - Backend и Data инженеры, работающие с потоками данных и системами реального времени. - Тимлиды и техлиды, которым важно понимать стоимость и риски ML-сервисов.

Тезисы

Доклад о построении системы обработки видео в реальном времени: от запуска модели YOLO и отслеживания объектов до подсчёта событий в нужных зонах, сохранения результатов, API и интерфейса для пользователей.

Главный акцент — решение реальных проблем, которые возникают при работе ML-сервиса: задержки, нестабильные видеопотоки (RTSP), нехватка CPU/GPU, качество бизнес-метрик, проверка результатов «глазами» и отслеживание ухудшения работы модели со временем.

Александр Мадумаров

Инновационный центр "Безопасный транспорт"

Окончил СмолГу по направлению «Прикладная математика и информатика».
С 2022 года работал на позиции дата инженера в Инновационном центре «Безопасный Транспорт».
На текущий момент является начальником Отдела интеллектуальных систем и машинного обучения Инновационного центра «Безопасный транспорт». Занимается проектами по компьютерному зрению в транспортном комплексе Москвы, лидирует процесс разработки моделей платформы видеоаналитики по детекции транспортных средств, подсчету пассажиров, распознаванию средств индивидуальной мобильности.