И наши менеджеры ответят на ваши вопросы
Заполните форму
Оставить заявку
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с нашей Политикой в отношении обработки персональных данных пользователя
Иннополис
ул. Университетская, д. 7
Позвоните нам
Напишите нам
Мы используем cookies и собираем технические данные
Находясь на сайте вы соглашаетесь с применением данных технологий
Находясь на сайте вы соглашаетесь с применением данных технологий
Система, позволяющая быстро проверить логотип на плагиат
Поиск похожих изображений
О клиенте
01/
ИНТЭЛСОНЛАЙН — крупное патентное бюро. Занимается сохранением интеллектуальной собственности. Работает с 1988 года.
У ИНТЭЛСОНЛАЙН есть сервис poiskznakov.ru
Для кого он?
эксперты в области интеллектуальной собственности
Он дает возможность проверить онлайн, является ли ваш товарный знак дубликатом
креативные бюро
компании, регистрирующие торговую марку или товарный знак
Задачи, с которыми пришел клиент:
02/
ИНТЭЛСОНЛАЙН пришел с готовым запросом на нейросеть:
Мы доработали его и расширили возможности сервиса
У клиента был нерабочий, "сырой" алгоритм
улучшение
поддержка
01
02
Процесс разработки
03/
Эксперты-патентоведы:
Процесс занял
выбрали 100 товарных знаков и подобрали к каждому по 50 похожих.
Наша команда разработчиков:
обучила нейросеть на этом наборе данных. Изначально критериев сходства не было, нейросеть должна была их выделить исходя из примеров.
4
месяца
Результат:
нейросеть, обученная на 5 тысячах знаков, связывается с базой существующих товарных знаков – их 1,5 млн. Система проверяет логотип пользователя на сходство с ними.
Схема работы системы
04/
Пользователь загружает изображение логотипа:
Нейросеть сравнивает его с товарными знаками, зарегистрированными в странах СНГ, Балтии, а также Базе данных Всемирной организации интеллектуальной собственности
Наша система выдает список товарных знаков с визуально сходным логотипом — потенциальный плагиат:
Список ранжированный — самые похожие товарные знаки показываются вначале. Так мы экономим время экспертов.
Команда проекта
05/
Computer Vision инженер
MLOps инженер
Менеджер проекта
Data Scientist
BackEnd разработчик
Трудности проекта
06/
В data science всегда есть риск, что ничего не выйдет, просто потому что еще не появились подходящие инструменты. На их поиск обычно требуется много времени
Но здесь все сложилось. Подобрали работающий алгоритм, добились 80-процентной точности и вовремя исправили ошибки, допущенные разработчиками-стажерами.
Плохо успевали по срокам
Что нам удалось
07/
01
добиться 80-процентной точности
показывать максимально актуальные изображения в первой сотне выдачи
сэкономить заказчику время работы патентных поверенных
02
03
Наши планы
09/
ускорить работу сервиса
подавать новые картинки в базу, чтобы нейросеть дообучалась на них
Напишите нам
Отправить
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с нашей Политикой в отношении обработки персональных данных пользователей