Обробка на місці
Розпізнавання працює на комп’ютері у вас на об’єкті. Назовні йдуть лише події на кшталт «заїхав трак KTR 4821».
Звірка списків на в’їзді, перерахунок палет і табель забирають до 6 годин кожної зміни. Камери роблять це самі й цілодобово: від номера до відкритих воріт менше секунди. Почніть з пілота на 2 тижні, ціну фіксуємо до старту.
↓ гортайте
Шість типових сценаріїв: що бачить камера, що робить система і що приходить вам у Telegram.
Вам приходитьKTR 4821 заїхав о 02:14. Бронювання знайдено, місце B‑14. Ворота відкрито.
Вам приходитьВільно 124 місця. Поверх −2 заповнений, на −1 вільно 38.
Вам приходитьВорота 3: завантажено 24 палети, 1 пішла без скану. Фото у вкладенні.
Вам приходитьЗміна А: на місці 212 із 220. 3 людини запізнилися, список у вкладенні.
Вам приходитьПік сьогодні 18:00–20:00. Бігові доріжки зайняті на 92%, гребні простоюють.
Вам приходитьТрак AA 1234 · контейнер MSCU 482190 · оформлено, ворота 2.
Ваші наявні камери або нові. Машини, люди, коробки й номери вдень, уночі й за будь-якої погоди.
Розпізнавання працює на комп’ютері поруч із камерами. Відео не виходить за межі об’єкта.
Відкриває шлагбаум, пише в 1С, надсилає повідомлення в Telegram.
Дашборд відкривати не обов’язково. Напишіть боту, як написали б колезі, і отримайте відповідь із цифрами й фото.
Поки порожньо. Оберіть питання або напишіть своє.
Приклад листування. У вашому проєкті бот відповідає за вашими камерами й системами та показує кожному лише те, що йому дозволено.
Система збирається з п’яти блоків. Ви платите лише за ті, що потрібні вашому об’єкту.
$ happ modules --list --site=ваш-об’єкт
→ 5 модулів готові · платите лише за потрібні
Точний склад модулів та інтеграцій фіксуємо в пропозиції після виїзду на об’єкт.
Розпізнавання працює на комп’ютері у вас на об’єкті. Назовні йдуть лише події на кшталт «заїхав трак KTR 4821».
Якщо зв’язок зник, ворота й підрахунок працюють далі. Дані довантажаться, коли зв’язок повернеться.
Кожен бачить лише свої об’єкти й звіти. Бот дотримується тих самих прав доступу.
Кожне відкриття воріт і кожна тривога зберігаються разом із кадром. Спірний випадок легко перевірити.
ПроблемаТраки й контейнери на воротах порту записували вручну.
Що зробилиКамери читають номери, рахують об’єм вантажу в 3D і надсилають усе в митну базу.
ПроблемаНіхто не знав, наскільки заповнений паркінг. Шлагбаумами керували вручну.
Що зробилиКамери на 12 в’їздах і виїздах, живий дашборд і застосунок для водіїв.
ПроблемаПерепустки передавали одне одному, облік часу в 5 зонах вели вручну.
Що зробилиРозпізнавання облич на турнікетах, години одразу йдуть у розрахунок зарплати в 1С.
ПроблемаНе було даних про відвідуваність і про те, як використовують тренажери.
Що зробилиПідрахунок відвідувачів, карта завантаження тренажерів і повідомлення тренерам у Telegram.
ПроблемаЛюди вручну розкладали товари за категоріями й писали описи.
Що зробилиСистема впізнає товар за фото, ставить теги й пише чернетку опису. Спірні випадки перевіряє людина.
Самі вішаємо камери, тягнемо кабель і налаштовуємо обладнання. Модель перевіряємо в дощ, у темряві й на відблисках вашого об’єкта.
Ви отримуєте вихідний код, навчені моделі й доступ до серверів. Абонплати за камеру немає, підрядника можна змінити будь-коли.
Дані самі потрапляють у 1С, ERP, складську програму чи Telegram. Ніхто нічого не передруковує.
10 років у розробці. Будує системи автоматизації з 2018 року.
LinkedIn ↗7+ років у бізнес-аналітиці й автоматизації, 10+ років у корпоративних продажах.
LinkedIn ↗10 років у системній розробці. C++ і Python.
Продукти й інтерфейси для ШІ-систем і промислових дашбордів.
LinkedIn ↗10+ років розвиває технологічні компанії у США, Європі та СНД.
LinkedIn ↗Комп’ютерний зір, аналіз даних, DevOps, мобільна розробка, телефонія й монтаж на об’єктах.
ВІД ДЗВІНКА ДО ПРАЦЮЮЧОЇ СИСТЕМИ · 2–4 ТИЖНІ
Виїжджаємо на об’єкт, дивимося, як іде робота, обираємо місця для камер. Ви отримуєте план із фіксованою ціною.
Проєктуємо систему, закуповуємо обладнання й починаємо навчати модель на вашому відео.
Розпізнавання, дашборд і зв’язок із вашими системами. Щодня коротке демо.
Монтаж на об’єкті, навчання вашої команди, потім 3 місяці спостереження й підтримки.
Ціну та критерії приймання пілота фіксуємо до початку робіт.
Камера бере на себе рутину: перевірити, порахувати, записати. Вкажіть кількість постів і вартість працівника, і калькулятор покаже орієнтовну окупність.
Орієнтир, а не обіцянка. Реальні цифри рахуємо після виїзду на об’єкт, до того як ви щось оплатите.
Діапазони для типових проєктів. Точна ціна залежить від камер, інтеграцій і підтримки та фіксується після виїзду на об’єкт.
Зазвичай ні. Підійде більшість IP-камер останніх 5–7 років. Якщо камера висить невдало, на виїзді підкажемо, куди її перевісити.
Розпізнавання працює на комп’ютері у вас на об’єкті, тож ворота й підрахунок працюють далі. Повідомлення й звіти довантажаться, коли зв’язок повернеться.
Кожне рішення зберігається з фото. Якщо система не впевнена, вона не вгадує, а питає людину. Відповісти можна одним натисканням. Точність міряємо на вашому об’єкті до здачі.
Пілот на одну задачу — $10 000, ціна фіксована. Більші проєкти — $18 000–30 000. Ціну погоджуємо після виїзду, і вона не змінюється. Щомісячної плати за камери немає.
Вам. Ви отримуєте вихідний код, навчені моделі й доступ до серверів. Можете далі працювати з нами або з ким завгодно.
Залежить від країни й мети. Робимо обережно: таблички-попередження, зберігаємо лише потрібне, права доступу й терміни видалення. Фінальну перевірку робить ваш юрист, технічну частину підготуємо ми.
Так. Підключаємося в обидва боки: дані приходять самі, працівникам нічого не треба передруковувати.
Опишіть об’єкт кількома реченнями. Протягом 24 годин відповімо, що можна зробити, і домовимося про дзвінок на 30 хвилин. Далі виїзд на об’єкт із планом і фіксованою ціною, потім пілот на одній точці на 2 тижні.