Компьютерное зрение для строительной техники
Фиксируем на видео технику, зоны, события и операции: погрузка, простой, нарушение зоны, движение объекта.
Знакомые проблемы?
Этот блок помогает быстро узнать свой процесс: где теряется время, какие данные уже есть и какой контур можно проверить без большого внедрения.
Ручной процесс
события фиксируются вручную и постфактум
Разрозненный контекст
сложно доказать факт операции или нарушения
Риск ошибки
видео есть, но оно не превращается в данные
Данные уже есть
На входе используем: видео с камер, список объектов, правила событий.
Нужен проверяемый результат
Фиксируем выход пилота: размеченное видео, журнал событий, уверенность модели.
Важен безопасный запуск
Критичные действия оставляем в режиме черновика или ручного подтверждения.
Что умеет AI-решение
Понимает запрос и контекст
детекция и сегментация техники, кузова, зоны погрузки
Работает с источниками
трекинг объектов между кадрами
Готовит проверяемый результат
событийная логика: старт, завершение, простой, отклонение
Встраивается в рабочий процесс
Передаёт результат в понятном формате: размеченное видео, журнал событий, уверенность модели.
Что измеряем на пилоте
Не обещаем абстрактную экономию. Считаем метрики на вашем процессе: где стало быстрее, где выросло качество и где человеку всё ещё нужен контроль.
Как это работает
3-6 недель на pilot: один сценарий, 1-3 камеры, дообучение на ваших видео. До старта фиксируем данные, роли, ограничения, формат результата и критерии успеха.
Демо и разбор
Берём реальные записи с камер и размечаем ключевые объекты и зоны.
Настройка решения
Собираем детекцию, сегментацию и трекинг между кадрами.
Проверка на данных
Превращаем видео в события: погрузка началась, завершилась, есть спорный эпизод.
Метрики и выводы
Пилот показывает не красивую демку, а доказуемый поток событий: кадр, объект, время, уверенность и причина фиксации.
Частые вопросы
Отвечаем на вопросы, которые обычно появляются перед пилотом: доступы, качество, ограничения и формат результата.
Нужно ли сразу ставить новые камеры?
Не всегда. Сначала проверяем существующее видео: угол, частоту кадров, освещение и видимость ключевых зон.
Можно ли фиксировать не только погрузку?
Да. Та же архитектура подходит для простоев, въезда в зоны, подсчёта операций, контроля техники и спорных событий.
Что будет результатом пилота?
Размеченное видео, метрики качества, журнал событий и понимание, какие камеры или правила надо улучшить перед промышленным внедрением.
Попробуем на вашем процессе?
Пришлите пример данных или коротко опишите задачу. Вернём 2-3 варианта пилота, оценку сроков и список того, что нужно подготовить.
ИИ-ассистент технической поддержки
ИИ-ассистент технической поддержки
Разработка ИИ-ассистента технической поддержки: ответы по базе знаний с источниками, интеграция с CRM, Telegram, чатом или внутренней системой поддержки.
RAG чат-бот для базы знаний
RAG чат-бот по базе знаний
Создаём RAG чат-ботов по корпоративной базе знаний: семантический поиск, ответы с источниками, права доступа и интеграции.
OCR распознавание документов для бизнеса
OCR распознавание документов для бизнеса
Автоматизируем распознавание документов: OCR, извлечение реквизитов, проверка полей, классификация и выгрузка в CRM/1С/API.