Склады с видеоаналитикой сокращают потери от хищений на
40-60%
и повышают скорость операций на 15-20%
На складе десятки камер видеонаблюдения — но их смотрят 2 охранника, которые физически не могут отследить 32 экрана одновременно. Хищения, нарушения техники безопасности, простои — всё это фиксируется на видео, но обнаруживается только «постфактум», когда уже поздно.
Видеоаналитика на основе компьютерного зрения превращает камеры из «записывателей» в активный инструмент управления. Автоматическое распознавание номеров транспорта, контроль зон погрузки/разгрузки, детекция нарушений ТБ, мониторинг времени операций — все в реальном времени с мгновенными алертами.
Узнали хотя бы одну — значит, нам есть о чём поговорить.
Детекция аномалий: компьютерное зрение фиксирует несанкционированный вынос, подозрительное поведение в зонах хранения. Мгновенный алерт охране + сохранение клипа
Автоматический контроль СИЗ: каска, жилет, перчатки. Детекция людей в запретных зонах. Алерт начальнику смены за 3 секунды
Мониторинг зон погрузки/разгрузки: время прибытия → начало операции → окончание → отъезд. Алерт при простое > 30 минут
Тепловые карты активности: где и сколько времени проводят сотрудники. Детекция простоев. Аналитика продуктивности по зонам и сменам
опыта основателей в разработке
до рабочего MVP
проектов в продакшене
Компьютерное зрение: Python, YOLOv8/YOLOv9 для детекции объектов и людей. PaddleOCR/EasyOCR для распознавания номеров. DeepSORT/ByteTrack для трекинга.
Edge-inference: NVIDIA Jetson Orin / AGX для обработки видеопотока на месте (6-12 камер на 1 устройство). Задержка — менее 100 мс.
Бэкенд: Python/FastAPI — API для алертов, аналитики, интеграций. Node.js/NestJS — веб-интерфейс и дашборд.
БД: PostgreSQL (события, инциденты), TimescaleDB (временные ряды: загрузка ворот, активность зон), S3 (хранение видеоклипов).
Интеграции: СКУД (шлагбаумы, турникеты), WMS (привязка операций к заказам), IP-камеры (RTSP, ONVIF), Telegram Bot API (алерты).
ROI за первый год
Срок окупаемости
Потери от хищений
Время простоя транспорта
Диапазоны — по итогам внедрений в этой нише; конкретика зависит от исходных процессов.
| Параметр | Заказная разработка | Готовое решение |
|---|---|---|
| Стоимость | Пилот от 390К (4-6 камер) | Macroscop от 15К/камера + сервер |
| ANPR (номера) | Точность 98%+ (дообучение) | 90-95% (стандартная модель) |
| Контроль ТБ | Каска, жилет, зоны — под вашу специфику | Базовый набор |
| Тепловые карты | Сотрудники + техника + грузы | Только люди |
| Интеграция с WMS | Привязка видео к заказам | Нет |
| Edge-inference | Jetson Orin, < 100 мс | Серверная обработка, задержка 1-3 сек |
Таблица прокручивается по горизонтали →
Пилот (4-6 камер, 1-2 сценария: ANPR + контроль погрузки): от 390 000 ₽, срок — 4-6 недель.
Полное покрытие (20-50 камер, все сценарии + аналитика + интеграция с WMS): от 1 300 000 ₽, срок — 3-5 месяцев.
AI-аналитика поверх существующих камер: подсчёт посетителей, тепловые карты, контроль ТБ, распознавание лиц и номеров. От 260К, PoC за 2 недели.
Разрабатываем WMS, TMS, приложения для водителей и интеграции с Ozon, WB, Яндекс Маркет. Точность отгрузок 99.8%, комплектация быстрее на 60%.
Расскажите о задаче и текущих процессах — вернёмся с архитектурой, сроком и сметой. Первая консультация бесплатна.
30 минут · Бесплатно · Без обязательств
