Это рубрика #вопросы, здесь публикуются обращения наших клиентов. А я Михаил, аналитик zool, отвечаю на них.
Например, недавно мы внедряли zool.ai на производстве. Разрабатывали индивидуальный модуль определения возгораний. Все работы заняли 2 недели.
#новости_zool
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤1👏1
Всем привет! Если вы на Tadviser Summit 2025, заглядывайте на мой доклад — «IT-решения с ИИ: от безопасности до контроля качества. Практический опыт». В 17:15, зал Бальный 1.
А ещё будем рады пообщаться у нашего стенда №11 — подходите!
А ещё будем рады пообщаться у нашего стенда №11 — подходите!
👍7🔥2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥7🎉2👾2
🔧 Внедрили zool.ai в сеть автосервисов
Крупная сеть автосервисов ежедневно принимает более 100 клиентов в каждом филиале. Ранее учёт машин вёлся вручную — сотрудники фиксировали номера и вели подсчёт, что часто приводило к ошибкам, недоразумениям и даже финансовым потерям.
Мы внедрили AI-видеоаналитику zool.ai, чтобы автоматизировать контроль въезда/выезда автомобилей и исключить влияние человеческого фактора. Рассказываем, как это реализовали и какие получили результаты. 🔍
Что нужно было сделать?
Автоматизировать учёт клиентов и контроль за въездом/выездом автомобилей. Исключить влияние человеческого фактора и сократить потери.
Какие сложности были до внедрения видеоаналитики?
⏺ Услуги иногда оказывались без оплаты — номера не фиксировались;
⏺ Ручной учёт → высокая нагрузка на персонал и ошибки;
⏺ Не было точной статистики и загрузки филиалов в реальном времени.
Как решили?
Внедрили AI-видеоаналитику, которая:
➖ автоматически распознаёт номера всех въезжающих/выезжающих машин;
➖ фиксирует дату и время визита;
➖ передаёт данные напрямую в систему учёта через API;
➖ полностью исключает ручной контроль.
Результаты:
✅ 100% контроль за процессом, без ошибок и обмана, связанных с человеческим фактором.
✅ Сократились кадровые расходы за счёт автоматизации процесса.
✅ Повысилась точность и актуальность данных о количестве автомобилей на объектах.
#автопарк_zool
#кейсы_zool
Крупная сеть автосервисов ежедневно принимает более 100 клиентов в каждом филиале. Ранее учёт машин вёлся вручную — сотрудники фиксировали номера и вели подсчёт, что часто приводило к ошибкам, недоразумениям и даже финансовым потерям.
Мы внедрили AI-видеоаналитику zool.ai, чтобы автоматизировать контроль въезда/выезда автомобилей и исключить влияние человеческого фактора. Рассказываем, как это реализовали и какие получили результаты. 🔍
Что нужно было сделать?
Автоматизировать учёт клиентов и контроль за въездом/выездом автомобилей. Исключить влияние человеческого фактора и сократить потери.
Какие сложности были до внедрения видеоаналитики?
Как решили?
Внедрили AI-видеоаналитику, которая:
➖ автоматически распознаёт номера всех въезжающих/выезжающих машин;
➖ фиксирует дату и время визита;
➖ передаёт данные напрямую в систему учёта через API;
➖ полностью исключает ручной контроль.
Результаты:
#автопарк_zool
#кейсы_zool
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤2🎉2
Привет, я Александр, научный сотрудник в zool.ai 👀
Сейчас мы исследуем, как нейросети справляются с задачей удаления фона на изображениях.
Суть задачи проста: на изображении есть объект — человек, здание, дерево. Мы оставляем только его, фон убираем. Зачем? Например, чтобы заменить фон на более подходящий (для визуального контента), или убрать его совсем, чтобы улучшить работу алгоритмов компьютерного зрения.
Удаление фона может пригодиться, например, для:
Мы протестировали три нейросети: image-background-remove-tool (carvekit), backgroundremover.bg, Rembg. Работают по-разному. С людьми — неплохо. С оружием — сложно: фон часто захватывает руку, и нейросеть путается.
Если помните наш пост про распознавание перчаток — всё началось оттуда🔍 Тогда нужно было определить цвет защитных перчаток на руках работников. И в какой-то момент мы поняли: фон мешает. Решили поэкспериментировать. Так и пришли к задаче удаления фона — как самостоятельной и потенциально полезной технологии.
Будем экспериментировать дальше, придумывать продукты с такими технологиями. Если у вас были похожие кейсы — поделитесь в комментариях⬇️
#новости_zool
Сейчас мы исследуем, как нейросети справляются с задачей удаления фона на изображениях.
Суть задачи проста: на изображении есть объект — человек, здание, дерево. Мы оставляем только его, фон убираем. Зачем? Например, чтобы заменить фон на более подходящий (для визуального контента), или убрать его совсем, чтобы улучшить работу алгоритмов компьютерного зрения.
Удаление фона может пригодиться, например, для:
🫧 подготовки изображений в рекламе,🫧 улучшения работы алгоритмов (если фон мешает),🫧 сегментации объектов,🫧 анализа аэрофотосъёмки,🫧 картографии,🫧 управления беспилотниками.
Мы протестировали три нейросети: image-background-remove-tool (carvekit), backgroundremover.bg, Rembg. Работают по-разному. С людьми — неплохо. С оружием — сложно: фон часто захватывает руку, и нейросеть путается.
Если помните наш пост про распознавание перчаток — всё началось оттуда
Будем экспериментировать дальше, придумывать продукты с такими технологиями. Если у вас были похожие кейсы — поделитесь в комментариях
#новости_zool
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Всем продуктивной недели и новых крутых проектов!
#дайджест_zool
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤3🤝2
👁🗨 Зул теперь видит в темноте
Да, не шутка. Наш ИИ теперь умеет находить людей в почти полной темноте. На фото — Зул обнаружил человека в кадре, снятом на камеру с ночным режимом.
Чтобы это стало возможным, мы собрали собственный датасет. Завесили весь «Гараж» пледами, создали почти полную темноту, сняли материал и вручную отметили, где на кадрах находятся люди. Потом дообучили модель под такие условия.
Теперь Зул стабильно работает даже без освещения: видит, распознаёт, не теряется.
Что использовали:
Потерянный пульт в темноте — больше не проблема для Зула🔎
#новости_zool
Да, не шутка. Наш ИИ теперь умеет находить людей в почти полной темноте. На фото — Зул обнаружил человека в кадре, снятом на камеру с ночным режимом.
Чтобы это стало возможным, мы собрали собственный датасет. Завесили весь «Гараж» пледами, создали почти полную темноту, сняли материал и вручную отметили, где на кадрах находятся люди. Потом дообучили модель под такие условия.
Теперь Зул стабильно работает даже без освещения: видит, распознаёт, не теряется.
Что использовали:
— камеры видеонаблюдения с инфракрасной подсветкой (чёрно-белое изображение в night mode);
— модель на базе YOLOv8, дообученная на кастомном датасете ночных кадров;
— вручную размеченный датасет с кадрами в ИК-диапазоне;
— аугментации: шум, контраст, размытие, случайные засветки и перекрытия.
Потерянный пульт в темноте — больше не проблема для Зула
#новости_zool
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤3👍2
Можно ли интегрировать видеоаналитику с другими системами?
Это рубрика #вопросы, здесь публикуются обращения наших клиентов. А я Михаил, аналитик zool, отвечаю на них.
📌 Да, нашу интеллектуальную видеоаналитику можно интегрировать по API с любыми сторонними системами, которые могут получать/отправлять запросы.
В стандартном функционале zool уже написаны интеграции с:
🔵 1С-платформами — для передачи данных разного типа
🔵 системой FaceReg — для идентификации сотрудников по лицам и контроля их рабочего времени
🔵 системой PROSTO:СКУД — для учёта и управления временем работы сотрудников в 1С
Если необходимо интегрировать видеоаналитику с другими системами, мы сможем доработать API под индивидуальные потребности. За подробностями напишите в личные сообщения канала.
Это рубрика #вопросы, здесь публикуются обращения наших клиентов. А я Михаил, аналитик zool, отвечаю на них.
В стандартном функционале zool уже написаны интеграции с:
Если необходимо интегрировать видеоаналитику с другими системами, мы сможем доработать API под индивидуальные потребности. За подробностями напишите в личные сообщения канала.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥2🤝1
Как видеоаналитика помогает сократить переработки и навести порядок в сменах↘️
Всем привет! На связи Михаил — аналитик zool.ai🔩
Мы сейчас как раз разбираем один кейс с производственным предприятием — и, кажется, типичная история.
Какие сложности возникают?
План выпуска выполняется, но с большими переработками: сотрудники остаются на выходные, получают двойную оплату, а себестоимость растёт. Почему так? Есть ощущение, что часть времени в смене просто теряется.
Например:
— кто-то ушёл на обед и вернулся не через час, а через два;
— кто-то вроде бы на рабочем месте, но фактически бездействует.
Формально план выполнен — а по факту в процессе много потерь, которые никак не отслеживаются.
Почему это не видно?
🟢 СКУД показывает только вход и выход с территории.
🟢 Табель — бумажный, заполняется вручную.
🟢 Камеры есть, но никто за ними не следит.
🟢 Контроля как такового внутри смены нет.
Как решить?
Логичный вопрос — можно ли это автоматизировать?
Ответ: да. Видеоаналитика способна «увидеть» то, что раньше оставалось за кадром:
🟢 Проверяет, есть ли сотрудник на рабочем месте.
🟢 Автоматически формирует табель.
🟢 Присылает уведомления, если кто-то исчез с поста.
🟢 Считает, сколько времени реально отработано, а сколько — в простое.
Как работает наша система zool.ai?
— Смотрим, где и когда людей нет на местах.
— Ищем, где копятся простои.
— Выясняем, действительно ли нужны выходные переработки — или всё можно успеть в штатные часы.
Что можно подключить дальше?
— Контроль выполнения операций
— Интеграцию с СКУД
— Вывод данных на дашборды
— Планирование загрузки
Что получится в итоге?
Мы уже выехали на производство, чтобы проверить, как работает интеллектуальная видеоаналитика. Следите за новостями :)
#новости_zool
#кейсы_zool
Всем привет! На связи Михаил — аналитик zool.ai
Мы сейчас как раз разбираем один кейс с производственным предприятием — и, кажется, типичная история.
Какие сложности возникают?
План выпуска выполняется, но с большими переработками: сотрудники остаются на выходные, получают двойную оплату, а себестоимость растёт. Почему так? Есть ощущение, что часть времени в смене просто теряется.
Например:
— кто-то ушёл на обед и вернулся не через час, а через два;
— кто-то вроде бы на рабочем месте, но фактически бездействует.
Формально план выполнен — а по факту в процессе много потерь, которые никак не отслеживаются.
Почему это не видно?
Как решить?
Логичный вопрос — можно ли это автоматизировать?
Ответ: да. Видеоаналитика способна «увидеть» то, что раньше оставалось за кадром:
Как работает наша система zool.ai?
— Смотрим, где и когда людей нет на местах.
— Ищем, где копятся простои.
— Выясняем, действительно ли нужны выходные переработки — или всё можно успеть в штатные часы.
Что можно подключить дальше?
— Контроль выполнения операций
— Интеграцию с СКУД
— Вывод данных на дашборды
— Планирование загрузки
Что получится в итоге?
➖ Меньше лишней оплаты➖ Больше прозрачности➖ Больше контроля без ручного труда
Мы уже выехали на производство, чтобы проверить, как работает интеллектуальная видеоаналитика. Следите за новостями :)
#новости_zool
#кейсы_zool
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2⚡1 1 1 1
Сегодня «Гараж» собрался на Summer Conf (образовательная конференция Programming Store)🤘
Передаем всем привет!👋
Передаем всем привет!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🤝2 1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥14 2 1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
На связи Михаил и Александр, аналитики zool.ai. Привет!
😺 Выходные мы провели на корпоративной конференции Summer Conf от Programming Store и не только послушали доклады коллег, но и сами выступили спикерами. Рассказываем!
Наш доклад, конечно же, был посвящён zool.ai и команде: как мы растём и развиваемся, фиксим баги и обучаем нейросети.
📌 Рассказали про новый функционал:
- распознавания перчаток → вот пост про это
- обнаружения возгораний → и про это есть пост
- ночного видения → пост
- выгрузка видеозаписей инцидентов
📌 Поговорили о недавних проектах и кейсах:
🔵 Для завода лакокрасочных материалов мы внедрили модули обнаружения огня и дыма и проникновений на территорию.
🔵 Для завода производства прессов и штампов автоматизировали контроль за процессом работы на станках. Пытались научить систему определять неисправные станки по их вибрации, но не вышло — для этого лучше использовать другие инструменты.
🔵 Литейному заводу обеспечили автоматический поиск бракованных заготовок → пост про этот функционал
📌 Поделились планами:
- будем работать над улучшением локальной версии zool
- доработаем продукт для разноуровневого доступа к системе
- скоро выкатим мобильное приложение zool
- конечно, продолжим исследовать запросы клиентов и возможности ИИ в видеоаналитике
😺 Такие полезные выходные у нас получились! А вы как их провели?
#новости_zool
Наш доклад, конечно же, был посвящён zool.ai и команде: как мы растём и развиваемся, фиксим баги и обучаем нейросети.
- распознавания перчаток → вот пост про это
- обнаружения возгораний → и про это есть пост
- ночного видения → пост
- выгрузка видеозаписей инцидентов
- будем работать над улучшением локальной версии zool
- доработаем продукт для разноуровневого доступа к системе
- скоро выкатим мобильное приложение zool
- конечно, продолжим исследовать запросы клиентов и возможности ИИ в видеоаналитике
#новости_zool
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏8 2👍1 1 1
#дайджест_zool
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Зул выходит на международный рынок! 🌐
К нам обратились клиенты из Европы. У них остро стоит вопрос с безопасностью в гостиницах и общественных местах — особенно важно распознавать огнестрельное оружие. При этом система не должна реагировать на охрану и полицию — человека в форме с оружием нужно считать «своим».
Они нашли нас, посмотрели, как работает Зул — и решили сотрудничать. Мы договорились о дистрибуции zool в их регионе и других странах, где это может быть актуально.
Что мы уже сделали:
✔️ Полностью перевели сервис на английский (все тексты, кнопки, сценарии);
✔️ Подготовили отдельный стенд для дистрибьюторов;
✔️ Настроили систему под их задачи;
✔️ Провели полное обучение по продукту, чтобы они могли сами презентовать и продавать его в будущем.
Теперь Зул готов покорять мир. Скоро будет распознавать оружие и записывать кружочки на английском. Let's go!
#новости_zool
#кейсы_zool
К нам обратились клиенты из Европы. У них остро стоит вопрос с безопасностью в гостиницах и общественных местах — особенно важно распознавать огнестрельное оружие. При этом система не должна реагировать на охрану и полицию — человека в форме с оружием нужно считать «своим».
Они нашли нас, посмотрели, как работает Зул — и решили сотрудничать. Мы договорились о дистрибуции zool в их регионе и других странах, где это может быть актуально.
Что мы уже сделали:
Теперь Зул готов покорять мир. Скоро будет распознавать оружие и записывать кружочки на английском. Let's go!
#новости_zool
#кейсы_zool
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12 2 1 1
Всем привет! 👋
Сегодня у нас проходит конференция «Развитие компетенций ИИ в производственной компании. Практический опыт».
Присоединяйтесь к трансляции → https://pruffme.com/landing/u3935808/events-zool
👉 Этот пост вы можете использовать, чтобы задать вопросы спикерам!
🕒 Расписание спикеров (время по мск):
📩Пишите ваши вопросы в комментариях — спикеры ответят в ходе дискуссии!
Сегодня у нас проходит конференция «Развитие компетенций ИИ в производственной компании. Практический опыт».
Присоединяйтесь к трансляции → https://pruffme.com/landing/u3935808/events-zool
🕒 Расписание спикеров (время по мск):
14:30–15:00 — Регистрация, кофе-брейк
15:00–15:20 — Стратегия цифровой трансформации промышленности: роль ИИ в будущем производства
Спикер: Рязапов Рамиль Ирфанович, Первый заместитель цифрового развития Удмуртской Республики
15:20–15:40 — Видеоаналитика для производственных компаний: как нейросети помогают сократить издержки бизнеса. Практический опыт. Необычные примеры применения ИИ-решений
Спикер: Иван Шамшурин, Руководитель продукта zool.ai, компания Programming Store
15:40–16:00 — Компьютерное зрение и искусственный интеллект в коллаборативных роботах
Спикер: Денис Логинов, Руководитель проекта, компания Сан Инжиниринг
16:00–16:10 — Перерыв
16:10–16:30 — Опыт разработки zool.ai: технологии, сложности и простые способы внедрения ИИ в бизнес
Спикер: Елена Русаева и Павел Улеев, Разработчики продукта zool.ai, компания Programming Store
16:30–16:50 — Как технологии ИИ способствуют повышению эффективности бизнеса: на практике
Спикер: Сергей Вологдин, ФГБОУ ВО «ИжГТУ имени М.Т. Калашникова».
16:50–17:10 — Как генеративные нейросети меняют маркетинговые процессы
Спикер: Сергей Люминарский, CEO компании krem.digital
17:10–17:20 — Ответы на вопросы, дискуссия
17:20–17:50 — Кофе-брейк
📩Пишите ваши вопросы в комментариях — спикеры ответят в ходе дискуссии!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥3 1 1
Обсудили, как нейросети помогают:
Спикеры поделились реальными кейсами и дали ответы на все вопросы.
Материалы конференции:
Фото с мероприятия → смотреть
Презентации спикеров → скачать
Видео выступлений → смотреть
Спасибо, что вы с нами!
#новости_zool
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10❤7🤔2 2 2