Разработка систем компьютерного зрения
Автоматизируем обнаружение, классификацию и проверку объектов и событий на изображениях и видеопотоках.
Что это?
Компьютерное зрение — это технологии анализа изображений и видео, которые определяют тип, положение, состояние объекта или факт события. Решение включает подготовку данных, модель, инфраструктуру обработки и интерфейс для проверки результата.
Какие бизнес-задачи решает?
Компьютерное зрение помогает бизнесу автоматизировать рутинный визуальный контроль, повышая скорость, точность и объективность проверок.
Снижение ручного труда
Сокращает объем визуального контроля, который сотрудники выполняют вручную
Единообразие проверок
Повышает единообразие проверки качества и снижает влияние человеческого фактора.
Масштабирование без затрат
Позволяет обрабатывать больше изображений или видеопотоков без пропорционального роста команды
Скорость реагирования
Ускоряет обнаружение дефектов, несоответствий и требующих реакции событий
Данные для аналитики
Создает структурированные данные из визуальных материалов для дальнейшего анализа
Что делаем?
Автоматизируем визуальный контроль и анализ изображений и видео.
Контроль качества
Распознавание объектов
Анализ полки
Проверка комплектации
Поиск дефектов
Обработка фото
Автоматически контролируем качество, находим объекты, проверяем выкладку и комплектацию, ищем дефекты и сортируем фото — в реальном времени и без участия человека.
Условия съемки
Качество модели напрямую зависит от того, как и в каких условиях снимаются изображения. Учитываем все параметры, чтобы обеспечить точность и устойчивость.
Камеры
Ракурс
Освещение
Разрешение
Частота кадров
Движение
Фон
Процесс разработки
Прозрачный процесс от анализа до запуска и поддержки
Анализ бизнеса и данных
Анализируем задачу, данные и метрику успеха. Определяем, что будем улучшать и как измерим результат
Проверка гипотезы
Оцениваем качество и полноту данных. Считаем Baseline (без ML) — возможно, хватит простого правила
Быстрый прототип
Создаем "скелет" модели за 2–4 недели. Если метрики не достигают порога — проект стоп
Выбор архитектуры и стека
Подбираем архитектуру модели и ML-стек под вашу задачу и инфраструктуру
Разработка модели
Создаем промышленную версию модели. Обучаем, валидируем и фиксируем лучший вариант
API и интеграции
Проектируем API для связи с CRM, ERP или 1С. Добавляем интерфейс для проверки оператором
Тестирование и валидация
Тестируем API на функциональность, нагрузку и безопасность. Проверяем модель на устойчивость
Развертывание и MLOps
Разворачиваем в рабочем контуре. Настраиваем мониторинг, дрейф и переобучение
Датасет - качество данных
Модель учится на размеченных данных. От того, насколько качественно подготовлен датасет, зависит итоговая точность.
Разметка
Ручная или полуавтоматическая разметка объектов в кадре
Классы
Определяем, какие объекты или признаки модель должна находить
Баланс
Следим, чтобы все классы были представлены достаточно
Сложные примеры
Добавляем пограничные случаи для устойчивости
Версии
Управляем версиями датасетов
Контроль качества
Проверяем разметку и исправляем ошибки
Как внедряем
Модель должна не просто работать — она должна быть встроена в ваш процесс. Выбираем оптимальный способ развертывания под ваши задачи.
Среда развертывания
Облако, сервер или edge-устройства
Скорость обработки
Время анализа одного кадра
Режим работы
Пакетная обработка или потоковое видео в реальном времени
Интерфейс оператора
Дашборд для контроля и проверки результатов
Примеры реализованных проектов
Кейсы разработки ML- и AI-решений
- Цифровой HR-документооборотЗадача бизнесаПеревести кадровый документооборот в полностью электронный вид, объединив все архивы и внедрив единый сервис ЭЦПРешениеЕдиный портал с интеграцией Oracle, S3, SAP HR, SAP ERP, сервисом ЭЦП и удобным интерфейсомПодробнееРезультатСократили время получения подписанного документа в 3 раза за счет цифровизации 100% кадрового документооборота, объединив 4+ системы в 1 портал с ЭЦП в один клик с любого устройства и исключив потери документов
- Сервис распознавания документовЗадача бизнесаАвтоматизировать распознавание паспортов и COVID-сертификатов, исключив ручной ввод и ускорив обработку документовРешениеРешение построено на базе обученной нейросети, микросервисной архитектуры, технологий компьютерного зрения, фронтенда и API-интеграции с корпоративными системамиПодробнееРезультатОбработка документов ускорилась с 15–20 минут до 5–10 секунд, исключен ручной ввод, точность > 95%, автоматическая валидация паспортов и COVID-сертификатов, быстрый онбординг, масштабируемость и интеграция с HRM и системами безопасности
- Сервисы верификации данных сотрудникаЗадача бизнесаАвтоматизировать верификацию персональных данных сотрудников, ускорить онбординг и снизить нагрузку на службу безопасностиРешениеСоздали микросервисную систему с автопроверкой, интеграцией с госреестрами, оповещениями и полным аудитомПодробнееРезультатУскорили проверку данных с дней до минут, сократили ручной труд СБ на 70–80%, исключили ошибки, ускорили онбординг и снизили комплаенс-риски за счет масштабируемой архитектуры
- Цифровой HR-документооборотЗадача бизнесаПеревести кадровый документооборот в полностью электронный вид, объединив все архивы и внедрив единый сервис ЭЦПРешениеЕдиный портал с интеграцией Oracle, S3, SAP HR, SAP ERP, сервисом ЭЦП и удобным интерфейсомПодробнееРезультатСократили время получения подписанного документа в 3 раза за счет цифровизации 100% кадрового документооборота, объединив 4+ системы в 1 портал с ЭЦП в один клик с любого устройства и исключив потери документов
- Сервис распознавания документовЗадача бизнесаАвтоматизировать распознавание паспортов и COVID-сертификатов, исключив ручной ввод и ускорив обработку документовРешениеРешение построено на базе обученной нейросети, микросервисной архитектуры, технологий компьютерного зрения, фронтенда и API-интеграции с корпоративными системамиПодробнееРезультатОбработка документов ускорилась с 15–20 минут до 5–10 секунд, исключен ручной ввод, точность > 95%, автоматическая валидация паспортов и COVID-сертификатов, быстрый онбординг, масштабируемость и интеграция с HRM и системами безопасности
Чем индивидуальная разработка лучше типового решения
Коробочные решения подходят для стандартных задач, но не всегда учитывают реальные процессы компании, требования к безопасности, интеграции и масштабирование. Индивидуальная разработка позволяет создать портал под конкретную бизнес-логику, роли пользователей и внутренние системы
Доработка готовой платформы
- Быстрый старт
- Можно использовать как промежуточное решение
- Подходит, если бизнес-процессы близки к возможностям платформы
- Но сложные доработки могут стать дорогими и трудными в поддержке
Индивидуальная разработка
- Функциональность проектируется под процессы компании
- Можно реализовать сложные интеграции
- Архитектура учитывает рост нагрузки
- Гибкая настройка ролей и доступов
- Безопасность закладывается на этапе проектирования
- Продукт можно развивать по мере роста бизнеса
Типовое коробочное решение
- Подходит для базовых сценариев
- Ограничения по кастомизации
Поможем выбрать подходящий формат разработки
Какие данные нужны для оценки проекта
Чтобы предварительно оценить сроки, стоимость и состав работ, нам важно понять бизнес-задачу, доступные данные и системы, с которыми предстоит интеграция
Бизнес-задача и метрика успеха
Источники и структура данных
Объем и качество данных
Доступ к данным и безопасность
Необходимость разметки данных
Инфраструктура и системы для интеграции
Требования к производительности
Требования к безопасности и хранению данных
Наличие гипотезы или готового прототипа
Желаемые сроки и этапность
Требования к эксплуатации и поддержке
Если подробного технического задания пока нет — это нормально. Мы поможем структурировать требования и определить оптимальный состав первой версии проекта
От чего зависит стоимость
Оцениваем проекты индивидуально с учетом всех факторов
Сложность бизнес-задачи и метрики
Чем сложнее прогноз и жестче требования к точности, тем больше времени на исследование и настройку модели
Количество моделей и подходов
Одна задача может требовать несколько моделей — это увеличивает сложность разработки
Интеграции
Количество и сложность интеграций с CRM, ERP, 1С влияют на сроки разработки API
Сложность интерфейса
Дашборды и интерфейсы проверки решений добавляют время к разработке
Требования к безопасности и конфиденциальности
Шифрование, локализация данных и регуляторы требуют дополнительной проработки
Данные и разметка
Объем, качество и доступность данных определяют время на подготовку
Скорость, нагрузка и инфраструктура
Высокие требования к скорости и количеству прогнозов усложняют архитектуру
Эксплуатация и MLOps
Мониторинг дрейфа, автоматическое переобучение и SLA требуют времени на настройку инфраструктуры
Стоимость проекта зависит от множества факторов. Для точной оценки нам нужно обсудить ваши задачи, текущую инфраструктуру и требования к системе
Почему выбирают UniDev
Мы не просто разрабатываем проекты — мы помогаем бизнесу решать задачи
Делаем IT понятным и удобным для бизнеса
Говорим на языке бизнеса, просто и понятно
Масштабируем команду под задачу
Гибко подбираем состав команды под потребности проекта
Реализуем сложные проекты
Опыт работы с enterprise-системами и высокими нагрузками
Помогаем подготовить технические требования
Структурируем задачи, если нет готового ТЗ
Работаем проактивно и без лишней бюрократии
Предлагаем решения, замечаем проблемы до их появления
Поддерживаем и развиваем продукт после запуска
Остаемся с проектом на долгосрочной основе
Часто задаваемые вопросы
Ответы на ключевые вопросы о наших IT-продуктах и проектах.
Компьютерное зрение и машинное зрение для бизнеса
UniDev разрабатывает системы компьютерного зрения для автоматического анализа изображений и видео. Такие решения применяются для распознавания объектов, контроля качества, выявления дефектов, видеоаналитики и других задач, где ручная обработка визуальных данных занимает много времени или плохо масштабируется. Модель проектируется под конкретные условия съемки, тип объектов и требования к точности.
Разработка computer vision-решения включает подготовку и разметку данных, выбор архитектуры модели, обучение, валидацию и интеграцию в рабочую систему. В зависимости от сценария компьютерное зрение может выполнять классификацию, детекцию, сегментацию, трекинг или распознавание визуальных признаков. Результаты могут передаваться в производственные системы, интерфейсы операторов, системы мониторинга или другие корпоративные сервисы через API.
Система машинного зрения должна сохранять качество не только на тестовой выборке, но и в реальных условиях эксплуатации. Поэтому при внедрении учитываются характеристики камер, освещение, ракурсы, скорость потока данных и допустимая задержка. После пилота модель можно развернуть в облаке, локальном контуре или на edge-устройствах и подготовить к регулярному контролю качества.