S.01Услуга 07
Компьютерное зрение под ключ: разработка систем видеоаналитики
- Этапов
- 07
- Форматы
- Пилот · Промышленное внедрение · Платформа и поддержка
- Стек
- OpenCV · YOLO · PyTorch · Ultralytics · ONNX · TensorRT
Проектируем, обучаем и внедряем системы машинного зрения для контроля качества, видеоаналитики и детекции объектов — от пилота до промышленной эксплуатации.
MotifAI — ИИ-агентство из Москвы, разрабатывает системы компьютерного зрения на OpenCV и YOLO под ключ. Доводим модели детекции дефектов и объектов до точности 95–99% mAP, разворачиваем on-premise на ваших камерах, пилот за 4–8 недель. Данные не покидают контур предприятия.
S.02Что получите
Что получите
- 01
Контроль качества без человека
Система распознаёт дефекты на конвейере в реальном времени и сортирует брак — точность детекции выше человеческого визуального контроля, работа 24/7 без усталости. - 02
On-premise и 152-ФЗ
Разворачиваем на ваших серверах или промышленных ПК. Видеопоток и обученные модели остаются внутри периметра, что закрывает требования безопасности и 152-ФЗ. - 03
Точность под вашу задачу
Не используем коробочные API вслепую: дообучаем модели на ваших данных и условиях съёмки, добиваясь 95–99% mAP на целевых классах дефектов и объектов. - 04
Работа на ваших камерах
Интегрируемся с существующими IP-камерами, RTSP-потоками и промышленными датчиками без замены оборудования. Поддержка edge-устройств Jetson и обычных GPU-серверов. - 05
Пилот с измеримым ROI
Сначала пилот на одной линии или зоне с подтверждённой метрикой (процент брака, скорость контроля), затем масштабирование. Не платите за непроверенную гипотезу. - 06
Интеграция с вашими системами
Передаём результаты в MES, ERP, СКУД или Telegram-оповещения через REST API. Зрение становится частью существующего процесса, а не отдельным экраном.
S.03Об услуге
Что такое компьютерное зрение под ключ и где оно окупается?
Компьютерное зрение — это технология, которая позволяет программе «видеть» изображение с камеры и принимать решения: найти дефект на детали, посчитать объекты, распознать номер, лицо или текст. Под ключ означает, что MotifAI берёт на себя весь цикл: сбор и разметку данных, обучение модели на OpenCV и YOLO, развёртывание на вашем оборудовании и сопровождение.
Технология окупается там, где визуальный контроль монотонный, массовый или критичный к ошибкам: контроль качества на производстве, подсчёт продукции, видеоаналитика на складе и периметре, OCR документов, контроль доступа по Face ID. В этих сценариях машинное зрение убирает человеческий фактор и работает круглосуточно.
Мы не продаём «волшебную нейросеть». Перед стартом оцениваем, достаточно ли у вас данных и подходящих условий съёмки, и честно говорим, какую точность реально получить на вашей задаче.
Стек проекта
- OpenCV
- YOLO
- PyTorch
- Ultralytics
- ONNX
- TensorRT
- NVIDIA Jetson
- FastAPI
- Docker
- Tesseract OCR
- scikit-learn
- RTSP
S.04Состав работ
Что входит
- 01Аудит задачи: оценка съёмки, освещения, доступных данных и достижимой точности
- 02Сбор и разметка датасета изображений под целевые классы дефектов и объектов
- 03Обучение и валидация моделей детекции, классификации и сегментации (YOLO, OpenCV)
- 04Модуль видеоаналитики: обработка RTSP-потоков с IP-камер в реальном времени
- 05OCR-распознавание текста, номеров, маркировки и документов
- 06Контроль доступа по лицу (Face ID) и детекция событий по зонам
- 07Развёртывание on-premise или на edge-устройствах, интеграция через REST API
- 08Сопровождение, дообучение модели и мониторинг качества после запуска
S.05Этапы
Как мы работаем
- 01 / 07
Анализ задачи и данных
Разбираем процесс, смотрим условия съёмки и образцы изображений, фиксируем целевую метрику и достижимую точность. Определяем, нужен ли сбор нового датасета.
- 02 / 07
Сбор и разметка датасета
Собираем изображения с ваших камер или организуем съёмку, размечаем дефекты и объекты. Качество разметки напрямую определяет точность модели.
- 03 / 07
Обучение модели
Подбираем архитектуру (YOLO для детекции, классификаторы, сегментация), обучаем и валидируем на отложенной выборке, добиваясь целевого mAP.
- 04 / 07
Пилот на реальной линии
Разворачиваем модель на одной линии или зоне, прогоняем на живом потоке, сравниваем с ручным контролем и калибруем пороги срабатывания.
- 05 / 07
Интеграция
Подключаем к существующим камерам, передаём результаты в MES/ERP/СКУД или оповещения, настраиваем логирование и дашборд.
- 06 / 07
Развёртывание в продакшн
Выводим систему на полную нагрузку on-premise или на edge, нагрузочное тестирование, передача документации и инструкций операторам.
- 07 / 07
Сопровождение и дообучение
Мониторим качество, дособираем сложные кейсы и регулярно дообучаем модель — точность не деградирует при изменении продукции и условий.
S.06Форматы
Стоимость
Формат 01
Пилот
По запросу
Проверка гипотезы на одной задаче: одна линия, зона или тип дефекта. Подтверждаем точность и ROI до масштабирования.
- Аудит задачи и оценка достижимой точности
- Сбор и разметка пилотного датасета
- Обучение одной модели детекции или классификации
- Демонстрация на живом видеопотоке
- Отчёт с метриками и планом внедрения
Формат 02
Промышленное внедрение
По запросу
Полноценная система под ключ для производства или объекта: несколько классов, интеграция и развёртывание.
- Всё из пакета «Пилот»
- Несколько моделей и классов дефектов/объектов
- Видеоаналитика реального времени на нескольких камерах
- Развёртывание on-premise или на edge-устройствах
- Интеграция с MES/ERP/СКУД через REST API
- 3 месяца сопровождения и дообучения
Формат 03
Платформа и поддержка
По запросу
Масштабирование на несколько площадок и постоянное сопровождение с гарантией качества модели.
- Развёртывание на нескольких линиях и объектах
- Регулярное дообучение на новых данных
- Мониторинг точности и SLA на реагирование
- Дашборды и аналитика по событиям
- Развитие функционала под новые задачи
S.07Результаты
Типовые результаты
- −40% брака
Типовой результат на линии контроля качества: автоматическая детекция дефектов поверхности отлавливает сколы, царапины и отклонения геометрии, которые пропускал визуальный контроль, снижая долю брака у клиента.
- в 5 раз быстрее контроль
Система видеоаналитики проверяет каждую единицу продукции на конвейере за миллисекунды вместо ручной выборочной проверки, увеличивая пропускную способность участка ОТК.
- 99% распознавания
OCR-модуль распознаёт маркировку, номера и документы с точностью около 99% на целевом потоке, исключая ручной ввод и связанные с ним ошибки.
S.08Вопросы
Частые вопросы
Q.01Сколько стоит разработка системы компьютерного зрения под ключ?
Стоимость зависит от формата: пилот на одной задаче, промышленное внедрение с интеграцией и дальнейшее сопровождение. Точная цена зависит от числа классов дефектов, количества камер и сложности интеграции. Финальную смету даём после аудита задачи, стоимость уточняется с менеджером.
Q.02Сколько изображений нужно для обучения модели детекции дефектов?
Зависит от задачи. Для простой детекции одного типа объекта бывает достаточно нескольких сотен размеченных изображений на класс, для сложных дефектов с вариативностью — несколько тысяч. Если данных мало, помогает аугментация и предобученные модели. На аудите мы оцениваем, хватит ли ваших данных, и при необходимости организуем сбор.
Q.03Какую точность распознавания дефектов реально получить?
На стабильных условиях съёмки и качественной разметке достижимо 95–99% mAP по целевым классам. Точная цифра зависит от того, насколько дефекты визуально различимы и как организовано освещение. Мы фиксируем достижимую метрику на пилоте до промышленного внедрения, а не обещаем абстрактные проценты.
Q.04Будут ли видеоданные и модель оставаться внутри нашего контура?
Да. Мы разворачиваем систему on-premise — на ваших серверах или промышленных ПК. Видеопоток с камер и обученные модели не покидают периметр предприятия, что закрывает требования информационной безопасности и 152-ФЗ при обработке персональных данных, например в сценариях Face ID.
Q.05Можно ли использовать наши существующие камеры?
В большинстве случаев да. Мы работаем с IP-камерами по RTSP, промышленными камерами и edge-устройствами. Если разрешение или освещение недостаточны для нужной точности, на аудите предложим минимальные доработки оборудования, а не замену всей системы.
Q.06Сколько времени занимает запуск пилота?
Обычно 4–8 недель от старта: 1–2 недели на сбор и разметку данных, 2–3 недели на обучение и валидацию модели, остальное — на развёртывание и калибровку на живом потоке. Сроки зависят от готовности данных и доступа к оборудованию.
Q.07Какие задачи кроме контроля качества решает компьютерное зрение?
Детекция и подсчёт объектов, видеоаналитика на складе и периметре, распознавание текста и маркировки (OCR), контроль доступа по лицу (Face ID), отслеживание соблюдения регламентов (например, наличие СИЗ), детекция событий и нарушений по зонам. Мы подбираем сценарий под ваш процесс.
Q.08Что происходит, если меняется продукция или условия съёмки?
Модель дообучается. В рамках сопровождения мы собираем сложные и новые кейсы и регулярно дообучаем систему, чтобы точность не падала при изменении ассортимента, упаковки или освещения. Без сопровождения вы получаете инструкции и инструменты, чтобы делать это самостоятельно.
S.09Смежные услуги
Смежные услуги
- 01
Внедрение ИИ в бизнес под ключ
Полный цикл: аудит процессов, разработка модели, интеграция в ваши системы и поддержка. Первый рабочий результат — от 14 дней. - 08
Машинное обучение на заказ и предиктивная аналитика
Разрабатываем ML-модели под вашу задачу: прогноз спроса, отток клиентов, рекомендации, оптимизация. На ваших данных, с понятной метрикой точности. - 04
Автоматизация бизнес-процессов с ИИ под ключ
Передаём рутину нейросетям: документооборот, обработка заявок, классификация и отчётность работают без участия сотрудников.
S.10Следующий шаг
Расскажите о процессе — проведём бесплатный аудит, посчитаем эффект и предложим реалистичный план внедрения.