Где мы говорим «нет»
Список того, за что мы сейчас не беремся, короче списка возможностей и полезнее его. Он собран из ответов производителя и из границ, которые он сам поставил в каждом сценарии.
Задачи, за которые мы сейчас не беремся
- дефектоскопия и всё, что требует распознавания мелких деталей
- задачи, где нужна очень высокая точность
- работа с трудноразличимыми визуальными признаками
- сложная многоэтапная аналитика
Мы также не готовы выступать полноценным интегратором для крупного промышленного предприятия и брать проект, где нужно сразу разработать большое количество специализированных нейросетей, глубоко погружаться в технологический процесс и довести всё решение под ключ. Такие проекты нам интересны через партнёрскую модель, а не напрямую.
Нам сейчас ближе задачи, где объект или событие хорошо видны на существующей камере и результат можно достаточно однозначно проверить.
Границы внутри самих сценариев
Присутствие человека в зоне не означает, что он выполнял операцию или работал с определённой производительностью. Система измеряет присутствие, а не работу.
Личность сотрудника не определяется, качество его работы не оценивается. Если нужно узнать, кто именно находится на посту, — это другая задача.
Контроль нескольких зон на нескольких камерах — не то же самое, что межкамерное отслеживание конкретного человека. Второе сложнее и оценивается отдельно.
Чтение маркировки на продукции зависит от того, как она видна на конкретной камере, и проверяется отдельно на реальном видео.
Очереди, время пребывания, взаимодействие с персоналом — в разработке, а не в базовом пилоте.
Почему сложность задачи — не про камеру
На нижнем уровне нейросеть детектирует объекты в кадре: человека, автомобиль, паллету. Сама по себе детекция ещё не является бизнес-событием. Поверх неё задаётся логика зон и линий, затем события собираются в журнал и интервалы, и только потом получается понятный бизнесу результат.
Поэтому сложность определяется не тем, может ли сеть распознать объект, а тем, насколько сложное событие требуется получить из этих детекций. И вторым ограничением — самой сценой: тем, что камера реально видит.