Металлургия2025
Контроль средств индивидуальной защиты
Автоматическая фиксация нарушений по каскам, жилетам и защитным очкам на 240 камерах цеха.
−64%нарушений после трёх месяцев работы
ИИ · Computer Vision · Data Science
Превращаем видеопоток и данные в управленческие решения
Проектируем, обучаем и выводим в продакшен модели компьютерного зрения и машинного обучения — от пилота на одной камере до кластера инференса на тысячи потоков.
- Пилот за 4–6 недель на вашей инфраструктуре и ваших данных
- Метрики качества, зафиксированные в договоре, а не в презентации
- Исходный код, веса моделей и документация остаются у вас
Направления работы
Пять практик, которые закрывают путь от постановки задачи и разметки данных до эксплуатации моделей под нагрузкой.
Компьютерное зрение и видеоаналитика
Детекция, трекинг и классификация событий в реальном времени на существующих камерах.
ПодробнееLLM и обработка естественного языка
Ассистенты, извлечение данных из документов и мультимодальные модели под задачи бизнеса.
ПодробнееПредиктивная аналитика и ML-модели
Прогноз спроса, отказов оборудования и аномалий по историческим и телеметрическим данным.
ПодробнееMLOps и инференс-инфраструктура
Реестр моделей, воспроизводимые обучения и инференс, который держит нагрузку.
ПодробнееРазметка и подготовка данных
Датасеты промышленного качества с контролем согласованности разметчиков.
ПодробнееКоманда в цифрах
Показатели по портфелю проектов на текущий момент.
40+проектов доведено до продакшена
3 500камер под аналитикой
120моделей в реестре
8лет среднего опыта инженера
Избранные проекты
Демонстрационные кейсы, показывающие типовые сценарии внедрения.
Логистика2025
Распознавание номеров на проходной
Каскад детектор автомобиля плюс распознавание номерного знака на въездных группах склада.
99.1%точность распознавания на боевом трафике
Производство2024
Дефектоскопия по фотографиям продукции
Классификация поверхностных дефектов проката по снимкам с линии контроля.
×3.2рост скорости контроля партии
Горная добыча2024
Прогноз отказов конвейерного оборудования
Модель на телеметрии приводов, предсказывающая внеплановую остановку заранее.
−28%внеплановых простоев за сезон
Из инженерного блога
Разбираем прикладные детали: обучение, метрики, инференс и подготовку данных.
Детекция в реальном времени: где на самом деле теряется время
Разбираем бюджет задержки в пайплайне видеоаналитики и показываем, почему ускорение модели редко даёт ожидаемый прирост.
8 мин чтенияДообучение мультимодальных моделей на промышленных данных
Что меняется, когда вместо генеративных описаний нужна строгая проверка условий на изображении.
12 мин чтенияМетрики детектора, которые понимает заказчик
Почему средняя точность по датасету плохо предсказывает удовлетворённость от системы в эксплуатации.
7 мин чтенияЕсть задача на данных или видео?
Расскажите о ней в свободной форме. Ответим, решается ли она имеющимися у вас данными, и предложим формат пилота.