Описание произведения:
                                    
                                        Программный комплекс Сосна-AI позволяет анализировать видеопотоки любых форматов в онлайн режиме. Для поддержания распределенности, безопасности и отказоустойчивости, программный комплекс был разбит на несколько компонентов узлов. Компоненты комплекса: streamer, recorder, analyzer. Каждый компонент в системе может встречаться неограниченное число раз, в зависимости от необходимой производительности и исходной задачи (предметной области, которую нужно анализировать на видеопотоках). В качестве потокового транспорта данных между компонентами системы используется webrtc-протокол. Streamer выступает в качестве узла-ретранслятора входных видеопотоков во внутренние webrtc-потоки. Analyzer служит узлом-анализатором видеопотоков. Recorder представляет собой узел-агрегатор данных, получаемых узлами-анализаторами.
Детектирование объектов с помощью обученной сети на основании собранного тематического датасета осуществляется средствами сети darknet. Был собран и подготовлен датасет для сети YOLOv3-spp, позволяющий искать на изображении или видео фрагменты людей. Найдены параметры, показавшие наилучший процент детектирования тематических объектов для конкретной задачи поиска частей тела на видеопотоке.
                                    
                                
                         
                        
                    
            
                Язык программирования, с использованием которого создана программа для ЭВМ (База данных)
                node.js, js, c++, bash
             
            
                Вид и версия операционной системы, для функционирования под управлением которой предназначена программа для ЭВМ (База данных)
                Linux
             
            
                Объем программы для ЭВМ (Базы данных) в машиночитаемой форме в единицах, кратных числу байт
                459386
             
        
                        
                            
                                Ключевые слова:
                                    
                                        распределенный реестр, искусственный интеллект, искусственные нейронные сети, консенсус, yolo, tensorflow, видеопоток, безопасность