Proof of Concept (PoC)
Разработка и демонстрация работоспособности детекции на ваших данных и оборудовании; включает настройку модели и тестовую интеграцию.
Стоимость рассчитывается после уточнения требованийДетекция человека
Разрабатываем и внедряем модули детекции человека: от PoC до интеграции в камеру и серверную часть. Работаем с edge- и cloud-решениями, учитываем приватность и эксплуатацию.
К чему служит детекция человека
Детекция человека выделяет присутствие и положение людей в видеопотоке. Это базовая аналитика, необходимая для задач охраны, подсчёта посетителей, триггеров в системах контроля доступа и подготовки данных для более сложных моделей (трекеры, распознавание действий).
- Определение факта присутствия человека в кадре
- Выделение ограничивающих рамок (bounding box) и координат
- Подготовка входа для трекинга и анализа поведения
Когда детекция нужна и какие задачи решает
Детекция эффективна, если требуется быстрое и надёжное определение людей без привязки к идентичности. Примеры задач: обнаружение вторжения, подсчёт посетителей в торговых зонах, уведомления о скоплении людей, включение камер/датчиков при появлении человека.
- Сигнализация при появлении человека в охраняемой зоне
- Аналитика трафика и плотности в помещениях
- Триггеры для дальнейшей обработки (трекер, распознавание поведения)
Технологии и подходы, которые мы применяем
Используем современные сети и оптимизации для разных платформ: свёрточные нейросети (YOLO, RetinaNet, SSD и их потомки), lightweight-модели для edge, а также комбинации с тепловыми датчиками и мультисенсорными системами. Интегрируем модель в сервисную часть на .NET, фронтенд на React, данные в PostgreSQL или CMS при необходимости.
- Edge vs cloud: компромиссы по задержке и приватности
- Оптимизация моделей для CPU/GPU/TPU и embedded-устройств
- Интеграция через API, веб-интерфейсы и адаптеры для 1С-Битрикс/WordPress
Этапы внедрения в проект
Работа поэтапная и прозрачная: сначала собираем требования и данные, затем делаем PoC, после согласования — интеграция и тестирование в реальных условиях. По завершении передаём модуль в сопровождение и отлаживаем мониторинг качества.
- Сбор требований и оценка данных/камер
- PoC с реальными фидерами и метриками
- Интеграция модуля в систему, тестирование и запуск
- Техническая поддержка и доработка после запуска
Точность, данные и приватность
Точность зависит от качества видео, угла обзора, освещённости и аннотаций. Мы работаем с вашими данными для тонкой настройки, применяем анонимизацию (блюр, хэширование) и предпочитаем on-edge обработку, когда это снижает риски передачи персональных данных.
- Оценка и улучшение качества аннотированных данных
- Анонимизация и минимизация хранения изображений
- Настройка порогов детекции под конкретную задачу
Ограничения и практические рекомендации
Детекция не лишена проблем: перекрытия, маленький размер объекта в кадре, низкая освещённость и нестандартные ракурсы снижают качество. Мы рекомендуем комбинировать камеры, использовать инфракрасное освещение или тепловизоры и учитывать мультикамерную калибровку для критичных задач.
- Дополнительные камеры или сенсоры для закрытых зон
- Освещение и настройка фокусировки камер
- Многофреймовые методы и фильтрация ложных срабатываний
Стоимость
Интеграция в систему
Внедрение модуля детекции в серверную/edge-инфраструктуру, API, подключение в веб-интерфейс или существующую CMS.
Стоимость рассчитывается после уточнения требованийПоддержка и доработка
Техническая поддержка, мониторинг качества детекции, обновление моделей и оптимизация производительности.
Стоимость рассчитывается после уточнения требованийЧастые вопросы
Нужны ли нам собственные данные для обучения модели?
Для базовой детекции часто хватает предобученных моделей. Для повышения качества в специфичных условиях (камеры с низкой освещённостью, уникальные ракурсы) потребуется сбор и аннотирование ваших данных для дополнительной дообучки.
Можно ли запускать детекцию на камерах без облака?
Да. Мы настраиваем lightweight-модели для edge-устройств, что снижает задержки и уменьшает передачу видеопотока. Выбор зависит от мощности устройств и требований к точности.
Как минимизировать риск утечки персональных данных?
Рекомендуем обрабатывать видео на устройстве (edge), хранить только метаданные и применять анонимизацию изображений: блюр лиц, хранение координат вместо исходных кадров.
Как вы оцениваете качество детекции?
Качество оценивается по метрикам precision/recall, F1 и практическим KPI: количество ложных срабатываний и пропусков в полевых условиях. Оценка проводится на вашем наборе данных в рамках PoC.
Какие интеграции вы поддерживаете?
Интегрируем через REST/GRPC API, вебхуки, адаптеры для .NET-приложений, хранение и аналитика в PostgreSQL, а также подключение к фронтенду на React или к сайтам на WordPress и 1С-Битрикс.
Обсудим проект по детекции человека
Оставьте запрос — мы проведём предварительную оценку по данным и предложим варианты PoC и интеграции с учётом вашей инфраструктуры.
Оставить заявку
02 / ПОЧЕМУ МЫ
Ты продаёшь не “услугу”, а способность собрать сложный рабочий контур
Системное мышление
От UI и данных до эксплуатационного сценария — всё проектируется как единая связка, а не как набор разрозненных блоков.
Глубокая инженерная база
Desktop, backend, video, streaming, hardware integration, operator‑grade интерфейсы и нестандартные прикладные задачи.
Продуктовый подход
Даже кастомная разработка мыслится как продукт: с логикой, масштабированием, устойчивостью и понятной ценностью для заказчика.
03 / КОМПЕТЕНЦИИ
Компетенции под серьёзные технологические проекты
AI / CV
Логика принятия решений, аналитика, computer vision и интеллектуальные надстройки над системой.
Video / Streaming
RTSP, FFmpeg, relay, routing, state control и мониторинг потоков в B2B‑сценариях.
.NET / Desktop
Desktop‑системы, operator panels, прикладные сервисы и высоконагруженные рабочие интерфейсы.
Backend / API
Сервисы, авторизация, orchestration, API‑слой, очереди задач и системная логика.
Hardware Integration
Телеметрия, периферия, протоколы обмена, связка ПО с оборудованием и control logic.
UX / Product
Интерфейсы, которые упрощают работу со сложной системой, а не усложняют её.
04 / ПРОЦЕСС
Как строится работа
01
Разбор задачи
Контекст, ограничения, целевой сценарий, технологическая среда и критерии реального результата.
02
Проектирование контура
Архитектура системы, роли интерфейса, логика модулей, интеграции, риски и точки роста.
03
Сборка и тестирование
Разработка, уточнение поведения, проверка сценариев и доведение до рабочего состояния.
04
Запуск и развитие
Ввод в эксплуатацию, доработка, расширение, поддержка и рост системы без потери устойчивости.
05 / AI РЕШЕНИЯ
AI-решения для бизнеса
Разрабатываем искусственный интеллект, системы компьютерного зрения, видеоаналитику, AI-агентов и сложные программные комплексы для предприятий и технологических компаний.
Разработка искусственного интеллекта
НЕЙРОНИКС проектирует AI-системы, объединяющие нейросети, backend, видеообработку, инфраструктуру и интерфейсы операторов в единую инженерную платформу.
Компьютерное зрение и видеоаналитика
Мы создаём системы компьютерного зрения для анализа видеопотоков, детекции людей и объектов, контроля производственных процессов, интеллектуального видеонаблюдения и автоматического обнаружения событий в режиме реального времени.
Внедрение ИИ
Помогаем внедрить искусственный интеллект в существующие процессы, интегрируя его с корпоративными сервисами, оборудованием, ERP, CRM, API и внутренними информационными системами.
AI-агенты
Разрабатываем интеллектуальных AI-агентов, способных анализировать данные, выполнять автоматические действия, взаимодействовать с корпоративными сервисами и помогать сотрудникам в ежедневной работе.
Почему НЕЙРОНИКС
Мы создаём не отдельные модели искусственного интеллекта, а законченные инженерные решения, рассчитанные на долгосрочную эксплуатацию, развитие и масштабирование.
06 / КОНТАКТ
Готовы обсудить продукт, архитектуру или внедрение
Заполните форму или отсканируйте QR-код, чтобы написать нам напрямую.
