Разработка
AI решений

Создаём интеллектуальные системы для анализа визуальных данных, мониторинга операций и автоматизации принятия решений.

Как AI решает реальные задачи бизнеса
реальные задачи бизнеса

01

Мониторинг безопасности

Автоматическое обнаружение инцидентов, несанкционированного доступа и нарушений протоколов в режиме реального времени.

Камеры AI-модель Детекция событий Аналитика
−80% инцидентов
Мониторинг безопасности
02

Анализ производительности персонала

Оценка эффективности работы, выявление узких мест в процессах и оптимизация рабочих операций на основе видеоданных.

Видеопоток Обработка Анализ Отчёты
+40% эффективность
Анализ производительности персонала
03

Распознавание объектов и материалов

Идентификация и классификация объектов, контроль качества продукции и автоматизация учёта материалов.

Сканирование Детекция Классификация База данных
95% точность
Распознавание объектов и материалов
04

Мониторинг операционных процессов

Контроль соблюдения технологических процессов, предотвращение сбоев и оптимизация производственных циклов.

Сенсоры Процессинг Алерты Дашборд
быстрее реакция
Мониторинг операционных процессов

Этапы работы

Прозрачный процесс от первого звонка до запуска и масштабирования вашего AI-решения

1
Discovery

Анализ задачи

Изучаем бизнес-процессы, выявляем узкие места и формируем чёткие требования к AI-системе.

1–2 нед.
2
Design

Проектирование

Разрабатываем архитектуру решения, выбираем стек технологий и согласуем прототип.

1–3 нед.
3
Build

Разработка

Создаём и обучаем модели, пишем программное обеспечение и проводим тестирование.

2–8 нед.
4
Deploy

Интеграция

Внедряем систему в вашу инфраструктуру, настраиваем процессы и обучаем команду.

1–2 нед.
5
Support

Поддержка

Мониторим работу системы, оптимизируем производительность и развиваем функциональность.

Ongoing
01
Discovery 1–2 нед.

Анализ задачи

Изучаем бизнес-процессы, выявляем узкие места и формируем чёткие требования к AI-системе.

02
Design 1–3 нед.

Проектирование

Разрабатываем архитектуру решения, выбираем стек технологий и согласуем прототип.

03
Build 2–8 нед.

Разработка

Создаём и обучаем модели, пишем программное обеспечение и проводим тестирование.

04
Deploy 1–2 нед.

Интеграция

Внедряем систему в вашу инфраструктуру, настраиваем процессы и обучаем команду.

05
Support Ongoing

Поддержка

Мониторим работу системы, оптимизируем производительность и развиваем функциональность.

Стек, на котором строятся системы
строятся системы

Используем проверенные инструменты и открытые стандарты для создания надёжных AI-решений

Python Core
PyTorch ML
TensorFlow ML
OpenCV Vision
YOLO Vision
Yandex Speech Speech
Django Backend
Docker Infra
PostgreSQL Data
Redis Data
FastAPI API
React UI

Как устроена
AI-система

Каждый слой системы решает конкретную задачу — от сбора данных до принятия решений

01

Источники данных

Камеры, сенсоры, внешние API и потоковые данные

Камеры Сенсоры API Стримы
02

Модели компьютерного зрения

Предобученные и кастомные нейросети для детекции и классификации

YOLO ResNet Custom CNN Transformer
03

Слой обработки

Предобработка, извлечение признаков и инференс в реальном времени

Preprocessing Feature Extraction Inference
04

Бизнес-логика

Правила, принятие решений и система оповещений

Rules Engine Decision Making Alerts
05

Аналитический дашборд

Визуализация данных, отчёты и мониторинг в реальном времени

Визуализация Отчёты Мониторинг
01

Источники данных

Камеры, сенсоры, внешние API и потоковые данные

02

Модели компьютерного зрения

Предобученные и кастомные нейросети для детекции и классификации

03

Слой обработки

Предобработка, извлечение признаков и инференс в реальном времени

04

Бизнес-логика

Правила, принятие решений и система оповещений

05

Аналитический дашборд

Визуализация данных, отчёты и мониторинг в реальном времени

Часто задаваемые
вопросы

Отвечаем на самые популярные вопросы о внедрении AI-систем компьютерного зрения.

Компьютерное зрение — это направление AI, которое позволяет машинам «видеть» и интерпретировать изображения и видео. Наши системы получают видеопоток с камер, обрабатывают каждый кадр нейросетью и в реальном времени выявляют объекты, события и отклонения — без участия человека.

Нет. Наши решения интегрируются с любым CCTV или IP-оборудованием через стандартный RTSP-протокол. Вы сохраняете текущую инфраструктуру и просто подключаете к ней AI-аналитику.

Типовой пилотный проект занимает 6–10 недель: аудит и ТЗ (1–2 нед.), сбор и разметка данных (2–4 нед.), обучение модели и развёртывание (2–4 нед.). Сроки зависят от сложности задачи и объёма данных.

На типовых задачах (контроль качества, СИЗ, LPR) точность составляет 93–97%. Финальные метрики фиксируются в ТЗ и проверяются на тестовой выборке перед сдачей проекта.

Мы поддерживаем оба варианта. Edge-развёртывание (на сервере или GPU-устройстве прямо на объекте) обеспечивает минимальную задержку и работу без интернета. Облачный вариант удобен для распределённых объектов и централизованной аналитики.

Видеопоток обрабатывается локально или в изолированном облачном контуре. Мы не храним сырое видео дольше, чем требует регламент заказчика. Все данные передаются по зашифрованным каналам, доступ разграничен по ролям.

Да. Мы предоставляем REST API и webhook-уведомления, которые легко подключаются к SAP, 1С, любым MES/SCADA-системам. Также поддерживается экспорт событий в базы данных и BI-инструменты.

По нашим проектам ROI достигается за 6–18 месяцев. Основная экономия — сокращение ручного контроля, снижение брака и потерь от инцидентов. Точный расчёт делаем бесплатно на этапе консультации.

Готовы обсудить вашу задачу?
вашу задачу?

Расскажите о вашей задаче — мы проведём бесплатную консультацию и предложим оптимальное AI-решение под ваш бизнес.

Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности