Компьютерное зрение и видеоаналитика для бизнеса
Контроль качества, распознавание и видеоаналитика — в реальном времени, прямо на производстве.
Знакомые ситуации
Когда это нужно
- Контроль качества идёт вручную: медленно и с человеческим фактором.
- Часть брака доходит до отгрузки и возвращается.
- Нужно распознавать документы, объекты или номера в потоке.
- Видеопоток есть, но данные из него не используются.
Что вы получаете
Что меняется в вашей работе
Контроль качества
Автоматическая проверка продукции на линии и классификация дефектов до отгрузки.
Распознавание
Объекты, документы, номера, штрихкоды и текст (OCR) в реальном времени.
Видеоаналитика
Подсчёт, трекинг, контроль зон и СИЗ, события безопасности из видеопотока.
Работа на edge
Модель работает прямо на устройстве у линии — без задержек и без выгрузки видео наружу.
Как мы внедряем
Доводим ИИ до эксплуатации
Пять этапов с критериями успеха на каждом. Если гипотеза не подтвердилась на прототипе — честно скажем и предложим более простое решение.
- 01
Диагностика
3–5 дней
Разбираем процесс, оцениваем данные, проектируем архитектуру. На выходе — план и оценка.
- 02
Прототип
до 2 недель
Прототип на ваших данных: проверяем гипотезу измерениями до вложений в разработку.
- 03
Пилот
3–6 недель
Расширяем сценарии, тестируем, доводим до нужного качества на реальных пользователях.
- 04
Внедрение
4–12 недель
Интеграции с вашими системами, обучение команды, контроль качества.
- 05
Поддержка
12+ мес
MLOps, мониторинг, дообучение и обновление моделей.
Как это устроено
Что под капотом
Достаточно деталей, чтобы техническому руководителю было понятно, как мы решаем задачу.
Данные и разметка
Собираем и размечаем датасет под вашу задачу; учитываем условия освещения и линии.
Модель
Детекция, классификация и сегментация (YOLO, специализированные архитектуры) под точность и скорость.
Оптимизация под edge
Оптимизация под TensorRT и развёртывание на промышленном оборудовании в реальном времени.
Интеграция
Связка с MES/SCADA, уведомления и статистика; пограничные случаи — на ручной контроль.
FAQ
Частые вопросы
Какая точность достижима?
Зависит от задачи и качества данных. Точность измеряем на размеченной выборке; на пилоте показываем реальные метрики, а пограничные случаи выносим на ручную проверку.
Нужен ли мощный сервер?
Часто нет: оптимизируем модель под edge-устройство у линии. Видео обрабатывается локально и не выгружается наружу.
У нас нет размеченных данных.
Поможем собрать и разметить датасет. На диагностике оцениваем, сколько данных нужно для целевой точности.
Сколько стоит пилот?
Пилот на одном участке — от 600 тыс. ₽. Масштабирование на линии и интеграция — на этапе пилота и внедрения.
Другие услуги
Смотрите также
Проверим эффект за 14 дней
Оставьте заявку — пришлём план пилота и расчёт ROI по вашим данным. Покажем, где ИИ реально окупится, и честно скажем, если не окупится.