25.03.2026 13:30
Российская нейросеть научилась управлять техникой по видео
Жест вместо кнопки: российская нейросеть научилась управлять техникой по видео
Исследователи СПб ФИЦ РАН разработали систему, которая распознаёт управляющие жесты прямо через камеру. Теперь для выполнения команды достаточно простого движения руки — без кнопок и касаний. Это открывает новые возможности для безопасного и удобного управления техникой.
💡 Разработка умеет распознавать 34 различных жеста, включая повседневные сигналы вроде «лайка», звонка или выбора объекта. В основе решения лежит нейросетевая модель, способная анализировать видео и строить трёхмерную карту глубины изображения. Благодаря этому система точно работает даже при сложном фоне или освещении. Точность распознавания превышает впечатляющие 99,6 %, что делает её конкурентоспособной на мировом уровне.
Такие технологии могут применяться в самых разных сферах — от медицины до промышленности и виртуальной реальности. Управление жестами особенно актуально там, где важны гигиена и безопасность, например, на пищевых производствах. Кроме того, система может стать частью мультимодальных интерфейсов, объединяющих речь, текст и эмоции пользователя.
#Грани_РАН
Исследователи СПб ФИЦ РАН разработали систему, которая распознаёт управляющие жесты прямо через камеру. Теперь для выполнения команды достаточно простого движения руки — без кнопок и касаний. Это открывает новые возможности для безопасного и удобного управления техникой.
💡 Разработка умеет распознавать 34 различных жеста, включая повседневные сигналы вроде «лайка», звонка или выбора объекта. В основе решения лежит нейросетевая модель, способная анализировать видео и строить трёхмерную карту глубины изображения. Благодаря этому система точно работает даже при сложном фоне или освещении. Точность распознавания превышает впечатляющие 99,6 %, что делает её конкурентоспособной на мировом уровне.
Такие технологии могут применяться в самых разных сферах — от медицины до промышленности и виртуальной реальности. Управление жестами особенно актуально там, где важны гигиена и безопасность, например, на пищевых производствах. Кроме того, система может стать частью мультимодальных интерфейсов, объединяющих речь, текст и эмоции пользователя.
#Грани_РАН