Платформа видеоаналитики реального времени
1 декабря, 11:10, «Конгресс холл»
Мнение Программного комитета о докладе
Как построить надёжный ML-сервис обработки видео: YOLO, трекинг, события в зонах и API. Разберём архитектуру и проблемы в проде: нестабильные RTSP-потоки, задержки, дефицит CPU/GPU и деградацию модели. Покажем, как ускорять ML-serving и контролировать качество по метрикам.
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.
Спикеры
Инновационный центр "Безопасный транспорт"
