Использование БВС позволяет проводить работы в труднодоступных и охраняемых территориях, а также оперативно собираться данные по участку большой площади с минимизацией влияния человеческого фактора на исходные данные. Сам разработанный подход к оценке запасов позволяет детализировать данные лесной таксации при выборе участков под рубку.

Разработка выполнена при финансовой поддержке Фонда содействия инновациям (Проект № 101507) в рамках федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

Система с помощью нейронной сети позволяет обнаруживать лицо человека в видеопотоке с камер и сравнивать с базой сотрудников. Реализована возможность подключения как к турникету, так и к автоматической двери, что позволяет автоматически предоставлять доступ или отказывать в нем. Для сотрудников подобная система привлекательна отсутствием необходимости постоянного ношения пропусков. Для организации же минимизируется вероятность проникновения неавторизованных лиц.

Такой подход позволяет обрабатывать проход группы людей и настраивать разные сценарии прохода. Например, разрешение прохода при обнаружении в группе хотя бы одного сотрудника. При этом люди, которые отсутствуют в базе будут записаны как гости сотрудника, по Face ID которого был обеспечен доступ. Иной сценарий – отказ в доступе при наличии в области видимости хотя бы одного неавторизованного лица.

Данные о проходе записываются в CRM-систему, что позволяет проводить регулярную автоматическую выгрузку информации по входам и выходам и, например, собирать статистику по времени прихода и ухода, либо суммарное время перерывов по всем сотрудникам.

Инвентаризация большого количества строительных материалов, хранящихся в разных частях стройплощадки занимает много времени, требует привлечения сотрудников и подвержена неточностям при наличии большого скопления материала. Мы предлагаем использовать аэрофотосъемку и компьютерное зрение.

Один автоматический полет БПЛА покрывает всю площадку открытого хранения. По результатам съемки строится ортофотоплан и плотная 3D-модель. Затем нейросеть сегментирует зоны хранения, выделяет штабеля и кучи, определяет единицы продукции в каждом контуре и ведет точный подсчет даже при плотной укладке. Формируются полигональные слои по секторам с итоговыми счетчиками и фотофиксацией. Точность подсчета — 98% по контрольной выборке.

Какие задачи закрывает технология:

• быстрая инвентаризация даже на большой площадке и распределенном и хаотичном хранении;
• сравнение с учетными остатками и отметка расхождений;
• динамика остатков по датам съемок без выхода персонала в зону хранения.

Мерчендайзер делает фото полок с товарами в магазине, охватывая всю выкладку. Нейросеть детектирует отдельные упаковки товаров, определяет SKU и бренд и выполняет точный подсчет даже при частичных перекрытиях. Точность подсчета фейсов товаров — ~90% по контрольной выборке.

Результат отображается в карточке визита и на дашборде: количество, бренды, фотофиксация и уровень соответствия планограмме (выделение лишних/чужих/пустых позиций). Данные автоматически передаются в систему для сверки с остатками и формирования задач на дозаказ/довыкладку.