Микросервис распознавания лиц для Ростелекома
Разработан микросервис для распознавания лиц с векторным поиском, обеспечивающий обработку миллионов записей за миллисекунды.
Задача
Компаниям, работающим с идентификацией пользователей, требовалось автоматизированное решение для быстрого и точного распознавания лиц, поиска похожих лиц в базе и сравнения с эталоном, так как ручная проверка и устаревшие алгоритмы не обеспечивали нужной точности и скорости.
Решение
Разработан микросервис на Flask с векторной базой данных Milvus и алгоритмом 2L для распознавания лиц. Система предобрабатывает изображения, генерирует векторные представления, выполняет поиск по базе и возвращает JSON-ответ с результатами, обеспечивая интеграцию с внешними системами.
Результат
Достигнута высокая точность распознавания, скорость поиска — миллисекунды при миллионах записей, обеспечена масштабируемость и автоматизация идентификации.
3 место в категории Телеком-оператор → Разработка ПО
Похожие кейсы
Разработка собственной MES-системы в ГК «Изолятор»
Разработали кастомную MES-систему для ГК «Изолятор», чтобы автоматизировать планирование производства и перейти к позаказному производству.
Автоматизация работы энергосбытовой компании
ИИ-платформа MarQus ускорила сортировку мусора для «Вторплюс» в 2 раза
Разработали ИИ-платформу MarQus для сортировки ТБО, которая увеличила скорость сортировки более чем в 2 раза — до 60–70 объектов в минуту.
Цифровое решение для автоматизации операционной деятельности на месторождениях газа и нефти
Разработали цифровую платформу для Газпромнефть-Хантос, которая оцифровала более 15 000 сотрудников и ускорила обработку заявок в 8–12 раз.
Экосистема цифровых сервисов ОМК: 70% меньше обращений к менеджерам
Создали экосистему цифровых сервисов для ОМК, оцифровали 16 точек касания и сократили обращения к менеджерам на 70%.