Обработка на месте
Распознавание работает на компьютере у вас на объекте. Наружу уходят только события вроде «заехал трак KTR 4821».
Сверка списков на въезде, пересчёт паллет и табель забирают до 6 часов каждую смену. Камеры делают это сами и круглосуточно: от номера до открытых ворот меньше секунды. Начните с пилота на 2 недели, цену фиксируем до старта.
↓ листайте
Шесть типовых сценариев: что видит камера, что делает система и что приходит вам в Telegram.
Вам приходитKTR 4821 заехал в 02:14. Бронь найдена, место B‑14. Ворота открыты.
Вам приходитСвободно 124 места. Этаж −2 заполнен, на −1 свободно 38.
Вам приходитВорота 3: загружено 24 паллеты, 1 ушла без скана. Фото во вложении.
Вам приходитСмена А: на месте 212 из 220. 3 человека опоздали, список во вложении.
Вам приходитПик сегодня 18:00–20:00. Беговые дорожки заняты на 92%, гребные простаивают.
Вам приходитТрак AA 1234 · контейнер MSCU 482190 · оформлен, ворота 2.
Ваши текущие камеры или новые. Машины, люди, коробки и номера днём, ночью и в любую погоду.
Распознавание работает на компьютере рядом с камерами. Видео не уходит с объекта.
Открывает шлагбаум, пишет в 1С, присылает сообщение в Telegram.
Открывать дашборд не обязательно. Напишите боту, как написали бы коллеге, и получите ответ с цифрами и фото.
Пока пусто. Выберите вопрос или напишите свой.
Пример переписки. В вашем проекте бот отвечает по вашим камерам и системам и показывает каждому только то, что ему разрешено.
Система собирается из пяти блоков. Вы платите только за те, что нужны вашему объекту.
$ happ modules --list --site=ваш-объект
→ 5 модулей готовы · платите только за нужные
Точный состав модулей и интеграций фиксируем в предложении после выезда на объект.
Распознавание работает на компьютере у вас на объекте. Наружу уходят только события вроде «заехал трак KTR 4821».
Если связь пропала, ворота и подсчёт продолжают работать. Данные догрузятся, когда связь вернётся.
Каждый видит только свои объекты и отчёты. У бота те же права доступа.
Каждое открытие ворот и каждая тревога сохраняются вместе с кадром. Спорный случай легко проверить.
ПроблемаТраки и контейнеры на воротах порта записывали вручную.
Что сделалиКамеры читают номера, считают объём груза в 3D и отправляют всё в таможенную базу.
ПроблемаНикто не знал, насколько заполнена парковка. Шлагбаумами управляли вручную.
Что сделалиКамеры на 12 въездах и выездах, живой дашборд и приложение для водителей.
ПроблемаПропуска передавали друг другу, учёт времени по 5 зонам вели вручную.
Что сделалиРаспознавание лиц на турникетах, часы сразу уходят в расчёт зарплаты в 1С.
ПроблемаНе было данных о посещаемости и о том, как используют тренажёры.
Что сделалиПодсчёт посетителей, карта загрузки тренажёров и сообщения тренерам в Telegram.
ПроблемаЛюди вручную раскладывали товары по категориям и писали описания.
Что сделалиСистема узнаёт товар по фото, ставит теги и пишет черновик описания. Спорные случаи проверяет человек.
Сами вешаем камеры, тянем кабель и настраиваем оборудование. Модель проверяем в дождь, в темноте и на бликах вашего объекта.
Вы получаете исходный код, обученные модели и доступ к серверам. Абонплаты за камеру нет, подрядчика можно сменить в любой момент.
Данные сами попадают в 1С, ERP, складскую программу или Telegram. Никто ничего не перепечатывает.
10 лет в разработке. Строит системы автоматизации с 2018 года.
LinkedIn ↗7+ лет в бизнес-аналитике и автоматизации, 10+ лет в корпоративных продажах.
LinkedIn ↗10 лет в системной разработке. C++ и Python.
Продукты и интерфейсы для ИИ-систем и промышленных дашбордов.
LinkedIn ↗10+ лет развивает технологические компании в США, Европе и СНГ.
LinkedIn ↗Компьютерное зрение, анализ данных, DevOps, мобильная разработка, телефония и монтаж на объектах.
ОТ ЗВОНКА ДО РАБОЧЕЙ СИСТЕМЫ · 2–4 НЕДЕЛИ
Выезжаем на объект, смотрим, как идёт работа, выбираем места для камер. Вы получаете план с фиксированной ценой.
Проектируем систему, закупаем оборудование и начинаем обучать модель на вашем видео.
Распознавание, дашборд и связь с вашими системами. Каждый день короткое демо.
Монтаж на объекте, обучение вашей команды, затем 3 месяца наблюдения и поддержки.
Цену и критерии приёмки пилота фиксируем до начала работ.
Камера берёт на себя рутину: проверить, посчитать, записать. Укажите число постов и стоимость сотрудника, и калькулятор покажет ориентировочную окупаемость.
Ориентир, а не обещание. Реальные цифры считаем после выезда на объект, до того как вы что-то оплатите.
Диапазоны для типовых проектов. Точная цена зависит от камер, интеграций и поддержки и фиксируется после выезда на объект.
Обычно нет. Подойдёт большинство IP-камер последних 5–7 лет. Если камера висит неудачно, на выезде подскажем, куда её перевесить.
Распознавание работает на компьютере у вас на объекте, поэтому ворота и подсчёт продолжают работать. Сообщения и отчёты догрузятся, когда связь вернётся.
Каждое решение сохраняется с фото. Если система не уверена, она не гадает, а спрашивает человека. Ответить можно одним нажатием. Точность меряем на вашем объекте до сдачи.
Пилот на одну задачу — $10 000, цена фиксированная. Проекты побольше — $18 000–30 000. Цену согласуем после выезда, и она не меняется. Ежемесячной платы за камеры нет.
Вам. Вы получаете исходный код, обученные модели и доступ к серверам. Можете дальше работать с нами или с кем угодно.
Зависит от страны и цели. Делаем аккуратно: таблички-предупреждения, храним только нужное, права доступа и сроки удаления. Финальную проверку делает ваш юрист, техническую часть подготовим мы.
Да. Подключаемся в обе стороны: данные приходят сами, сотрудникам ничего не нужно перепечатывать.
Опишите объект в паре предложений. В течение 24 часов ответим, что можно сделать, и договоримся о созвоне на 30 минут. Дальше выезд на объект с планом и фиксированной ценой, потом пилот на одной точке на 2 недели.