Супернавороченная суперзащищенная суперумная система охраны дома учитывает всё и вся, не вскрываема и непобедима, - такое определение часто приходится слышать в богатых кругах собственников недвижимости. Там гостям даже показывают, как нейросети отрабатывают угрозы на их мониторах. Не будем останавливаться на этой роскоши, многим очень знакомо.

Профессиональный взгляд подмечает только незаметную незаметность. Еще на дороге, еще только при подходе к входной двери стоит неприметный столб, таких много везде. На нем рубильник – стандартный аппарат с электрическим счетчиком.

Developers of smart cameras, smart DVRs, and neural-network video analytics for surveillance systems need AI models capable of operating in real-world street conditions. Out there, nobody walks around with professional cameras, carefully adjusts angles, sets up lighting, records without compression, or follows the common sense taught in cinematography textbooks.

Of course, Gambit can be used for many other tasks, but its main focus is the convenient collection of material FROM video surveillance systems and dataset annotation specifically FOR video surveillance neural networks.

Gambit is not designed for polished photos and Internet reels. Quite the opposite — it is intended for low-quality surveillance archive footage. At SpesLab, we call this kind of content “wild.”

By diving deeper into robotics, we keep discovering more and more about human beings. Apparently, God designed us in much the same way

Погрузившись в тему робототехники, мы все больше нового узнаем о человеке. Видимо, Бог проектировал нас тем же путем

Всех нас очаровывают возможности ИИ описывать происходящее перед видеокамерой, особенно часто встречаются презентации Gemini. Но пока мы нигде не нашли ответа к вопросу – А зачем? Хоть какой-то практичный кейс?

Но вот в Спецлабе придумали собственное применение...

Для разработчиков умных камер, умных видеорегистраторов и нейросетевой видеоаналитики ПО видеонаблюдения нужна нейросеть, способная работать в реальных условиях наших улиц. А там никто с профессиональной камерой не ходит, правильный ракурс не настраивает, свет не выставляет, без сжатия не снимает и вообще все делает вопреки здравому смыслу учебников ВГИК.

Гамбит, конечно, подойдет для любых других задач, но здесь сделан упор на удобство сбора материала ИЗ систем видеонаблюдения и на разметку датасета с целью создания нейросетей ДЛЯ систем видеонаблюдения.

Гамбит не столько для отшлифованных фоток и рилсов из Интернета, а как раз наоборот – для не особо качественных видеозаписей из архивов видеонаблюдения. В Спецлабе называют такой контент «диким».