Главный материал
Как мы учили нейросеть видеть удары в тхэквондо
Помощник судьи на обычных камерах: почему две модели вместо одной, как система разводит встречные удары в клинче и что пришлось делать с железом в зале.
Читать разборБлог о компьютерном зрении в бизнесе
Разборы внедрений, экономика AI-проектов и практика computer vision: без маркетинговой воды, с цифрами и деталями. Пишем раз в две недели о том, что проверили на практике.
Что стоит за термином «видеоагент» и что из этого работает в России
Агентский слой над видеоаналитикой: сверка с регламентом и действие во внешней системе. Что переносится с западных площадок, а что упирается в периметр, 152-ФЗ и интеграции.
Читать
Edge или облако: где считать видеоаналитику на российском производстве
Задержка, трафик и регуляторика: как выбор места обработки определяет стоимость канала, скорость реакции и согласование с безопасниками. Пять вопросов, чтобы разложить сценарии по уровням.
Читать
Видеоаналитика на стройке: как сократить время реакции на риски
Какие сценарии контроля на строительной площадке уже автоматизируются, зачем обработка на объекте, из чего состоит система и как запустить пилот без лишнего шума.
Читать
Как видеоаналитика меняет работу распределённого производства
Разбор зарубежного кейса переработчика морепродуктов с 22 площадками: единое окно вместо зоопарка систем, СИЗ как точка входа и потерянное время. Что из этого переносится в Россию.
ЧитатьКамеры на кассе не замечают краж: как видеоаналитика и POS-данные закрывают дыру в 4 млн рублей в год
Пять схем кассового мошенничества и их следы в данных, Exception-Based Reporting, связка транзакций с видео и что из западной практики работает с учётом 54-ФЗ и ОФД.
Читать
Что заказчик должен сделать до внедрения компьютерного зрения
Освещение в разные смены, камера, которую никто не сдвинет, человек, который смотрит на результаты в первые недели, и критерии успеха на бумаге до пилота.
ЧитатьROI компьютерного зрения: три сценария вместо одной цифры
Почему «8-12 месяцев окупаемости» из презентации ничего не стоят и как считали потери, ограничения и сценарии на производстве металлических деталей.
Читать
Почему компьютерное зрение усложняется на реальных объектах
На демо рамки бегают и графики растут. На площадке начинаются вопросы про свет, оптику, ракурсы, правила подсчёта и про то, кто реагирует на событие.
Читать
Почему компьютерному зрению так сложно видеть реальный мир
Для человека машина днём и ночью - одна и та же машина, для модели - разные объекты. Коротко о том, как устроено распознавание и что из этого следует для бизнеса.
Читать
Машинное зрение на складе и производстве: управляемые потери
Какие события камера может поймать до рекламации, травмы или недостачи и где машинное зрение не работает.
Читать
Как посчитать ROI видеоаналитики до подписания договора
Методика, по которой мы фиксируем метрики на аудите: какие данные собрать, как измерить базовую линию и почему пилот без цифр «до» - деньги на ветер.
ЧитатьПилот за 6-8 недель: что реально успеть и что - нет
Разбор объёма пилота: какие задачи укладываются в два месяца, а какие требуют платформенного проекта.
Читать
Почему коробочная видеоаналитика ломается на пыли и бликах
Разбираем, что происходит с точностью моделей в реальном цеху и зачем дообучать нейросеть на данных площадки.
ЧитатьANPR на складе: как убрать очередь на КПП без нового шлагбаума
Кейс-схема: распознавание номеров на существующих камерах, сверка с 1С и что это дало на практике.
ЧитатьМетрики «до»: чек-лист данных для аудита процессов
Какие цифры собрать до старта проекта, чтобы через два месяца доказать (или опровергнуть) эффект внедрения.
ЧитатьEdge или сервер: где считать нейросети на производстве
Сравниваем варианты развёртывания по стоимости, задержке и требованиям безопасности данных.
Читать
Авто-судья в тхэквондо: как мы размечали удары по позе
Технические детали спортивного кейса: pose estimation, разметка приёмов и спорные моменты на видео.
Читать
Опыт наших клиентов
Мой проект - тематический сайт знакомств. Я оцениваю его как проект высокого уровня сложности: очень непросто найти разработчиков, которые могли бы его реализовать. Я работал с командой Глеба в течение более двух лет с перерывами, которые были связаны исключительно с моим финансовым состоянием. По итогу могу сказать, что вполне доволен проделанной работой. Ребята знают своё дело, с хорошей коммуникабельностью, и всегда помогут советом. В данный момент вся основная работа сделана, сайт находится в рабочем состоянии и набирает пользователей. Есть идеи по добавлению новых функций, и если я решусь на это, то буду реализовывать их и дальше с этой командой.
Команда Глеба была профессиональной, оперативно реагировали на любые возникающие вопросы и шли навстречу в рабочих моментах. В ходе работы с командой были реализованы части и компоненты масштабного сервиса AI LMS платформы.
Мы разрабатывали несколько сервисов, часть из них запускалась в формате MVP: в частности, автоматизировали обработку запросов корпоративных заказчиков на аренду спортивных площадок. Команда проекта была на связи, и мы активно двигались по нашим требованиям. Достаточно оперативно реализовали и запустили продукт. Спасибо команде!
Обращались в YAVVI за доработками нашего сайта pakpakych.ru. Стек у нас не самый простой: Django, GarpixCMS и React SPA. До этого несколько подрядчиков ограничивались общими рекомендациями «в вакууме». Ребята зашли иначе: сначала провели полноценный технический аудит, разобрали каждый из 26 пунктов нашего ТЗ и по каждому написали, что уже реализовано, чего нет и почему. Отдельно ценно, что не стали продавать нам лишние работы, а честно указали, где функционал в проекте уже есть и где два пункта дублируют друг друга. По ходу аудита нашли критичную проблему, о которой мы не подозревали, и одна эта находка окупила всю работу. По каждой задаче была вилка часов и тип работ, никаких «примерно месяц», всё проверялось руками и подтверждалось инструментами. Каждая доработка выведена в админку, это принципиально: мы получили не разовый результат, а инструмент, плюс обучение нашей команды. Рекомендую тем, у кого нетиповой стек и нужен подрядчик, который сначала разберётся, а потом делает. Продолжаем сотрудничество.
Обсудим вашузадачу
Вам необязательно иметь чёткую задачу. Оставьте контакты, и мы разберём ваши текущие бизнес-процессы и честно покажем, где внедрение технологий даст реальный финансовый результат.
Связаться с нами