#Пятница. Поговорим о новой разработке 💡

Привет, это Иван, продакт-менеджер в zool.ai.

Покажу один из наших прототипов по интеграции видеоаналитики с промышленным оборудованием. Цель — сократить разрыв между «обнаружили событие» и «произвели действие в процессе».

➡️Мы протестировали цепочку:

видеомодель → локальный сервис → контроллер → физическое устройство.

В демонстрации используется базовая индикация:
🔵объект «банан» → включается синяя лампа
🔴объект «нож» → включается красная лампа

➡️Как это работает

1. Камера передаёт видеопоток в модель zool.ai.
2. Модель отдаёт событие через API.
3. Локальный сервис сопоставляет событие с логикой реакции.
4. Отправляет команду на контроллер.
5. Контроллер включает устройство или подаёт сигнал.

➡️Где это применяется?

— безопасность (блокировка запуска станка при нарушениях),
— контроль качества (сигнал при браке),
— сортировка и логистика,
— контроль зон и доступов,
— интеграция с MES/SCADA через аппаратные сигналы.

Задача: сделать так, чтобы наша система не просто фиксировала событие, а могла инициировать действие в контуре управления.

🔗Сейчас мы расширяем этот прототип: тестируем разные типы реакций, вариации контроллеров и способы интеграции с промышленными системами.🔗

Видео — ниже ⬇️

Понедельник — самое время налить кофе и почитать что-то полезное ☕️

У нас вышла новая статья о том, почему рост штата не всегда приводит к росту эффективности. Разбираемся, как автоматизация помогает навести порядок в процессах и увидеть реальную картину на производстве.

В материале рассказали, как PROSTO:СКУД и zool.ai показывают реальную загрузку сотрудников и помогают найти те самые «потерянные» часы на производстве.

💡 Читать

#статья_zool

👋 Это рубрика #вопросы, и я её ведущий куратор — Михаил, аналитик zool.ai.

Клиенты и посетители сайта часто спрашивают о работе нашей системы. Я делюсь ответами в этой рубрике, возможно, они будут полезны и вам. Сегодня — первая часть подборки наиболее частых и острых вопросов.

1️⃣ «Может ли система считать повторные входы и узнавать людей?»

Короткий ответ: нет. Чтобы отличать одного человека от другого, требуется биометрическая идентификация. Это сложное и юридически чувствительное решение.

То, что мы делаем максимально корректно и законно — это анализ потоков людей:

🌟сколько вошло,
🌟 сколько вышло,
🌟 динамика трафика.

Для ритейла, павильонов и входных групп этого достаточно в большинстве задач.

2️⃣ «Искусственный интеллект сам разберётся, что происходит?»

ИИ не работает «сам по себе». Чтобы система могла анализировать события, их нужно заранее описать:

🌟человек есть/нет в зоне,
🌟оборудование движется/остановлено,
🌟СИЗ присутствуют/отсутствуют,
🌟объект находится в помещении дольше нормы.

Чем конкретнее событие — тем стабильнее и точнее работает аналитика.

3️⃣ «Можно ли отслеживать путь коробки от входа до выхода?»

Да, если коробка помечена и различима:

🌟 штрихкод,
🌟 номер,
🌟цветовая маркировка,
🌟 RFID.

Без маркировки камера не понимает, что это та же коробка, что была час назад.

При этом система может:

🌟 фиксировать перемещение объектов по зонам,
🌟 интегрироваться с WMS/ERP через API,
🌟 работать со сканерами, весами и внешними источниками данных.

Ставьте ❤️, если вам нравится рубрика и формат.

А я уже готовлю вторую часть — в ней разберём вопросы про борьбу с кражами, контроль рабочего времени и анализ состояния объектов.

— Вот бы наш искусственный интеллект смог судить поединки по кендо, — подумали мы и решили: почему бы и нет!

💭 На связи Иван, менеджер продукта zool.ai, а по совместительству президент федерации кендо в Удмуртии. Я решил объединить работу и спорт.

Кендо — боевое искусство и отдельная философия «пути меча». Но если говорить сугубо спортивно, то цель противников — нанести удары и касания синаями (бамбуковыми мечами).

В поединке всё развивается стремительно. Судьи не всегда успевают подметить касания. Тут как раз помогло бы компьютерное зрение zool.ai!

В качестве pet-проекта мы с командой кендоистов-разработчиков пишем новый модуль для zool.ai. Система сможет распознавать касания — почти как на видео. Обучаем нейросети на записях наших тренировок.

Пока будем использовать zool только в тренировочных боях. Но надеемся масштабировать технологию и для большого спорта. Что скажете, zool будет хорошим рефери?

#новости_zool

Всем привет! С вами Михаил, аналитик zool.ai.

Мы тут недавно решили разобраться, как на самом деле ИИ помогает пищевому производству — контролировать качество продукции, следить за процессами и вовремя замечать отклонения. Казалось бы, камеры стоят давно, но вот реальный контроль происходит только тогда, когда система понимает, что именно происходит на линии.

Разобрал основные моменты, где видеоаналитика приносит больше всего пользы:

🔵Контроль СИЗ и соблюдения регламентов.

В чистых зонах маски, перчатки и халаты — обязательные элементы процесса. Нарушение санитарных требований может сорвать технологию и привести к штрафам. Видеоаналитика фиксирует отсутствие СИЗ в реальном времени и помогает держать порядок на сменах.

🔵Сокращение простоев.

По наблюдениям предприятий, многие простои возникают не из-за оборудования, а из-за человеческого фактора: сотрудник отошёл, не отреагировал вовремя. Системы видеоаналитики отслеживают присутствие и активность в зоне и дают понять, где теряется время.

🔵 Контроль качества.

ИИ анализирует продукцию прямо на линии: определяет сколы упаковки, дефекты тары, проблемы с вакуумом, инородные включения, просыпи и проливы.

🔵 Безопасность.

Падения, длительная неподвижность человека, открытые люки, утечки — всё это фиксируется автоматически.

🔵Маркировка и идентификация.

Автоматическая проверка дат, штрихкодов и этикеток снижает количество ошибок и ускоряет процесс выпуска.

Когда эти модули связаны с MES или 1С, видеоаналитика работает не как отдельная камера с ИИ, а как часть процесса: обнаружение → фиксация → действие → отчёт.

Полную статью можно прочитать здесь → https://vc.ru/ai/2313152-videoanalitika-v-pischevoy-promyshlennosti

А вам что кажется наиболее проблемной точкой для пищевого производства: гигиена, качество или простои?

#статья_zool

🧬Биометрия и видеоаналитика в 2025 году: что действительно важно знать

Всем привет! На связи Иван, менеджер продукта zool.ai. Когда мы развивали наши решения по видеоаналитике, нам пришлось глубоко разобраться в законодательстве о биометрии. В 2025 году в этой сфере появилось несколько важных изменений — делюсь кратко.

Что изменилось в законах

🔵ФЗ-572 (о биометрии). Теперь компании, которые используют биометрические данные, — особенно данные иностранных граждан — обязаны регистрироваться в ЕБС и работать по установленным требованиям: хранение, защита, аудит, порядок передачи и удаление данных.

Интересный факт: ФЗ-572 впервые в России описал, что такое биометрическая система и как она должна работать.
До этого понятие было размытым.

🔵Обновления 152-ФЗ. Биометрические данные выделили в отдельную категорию с повышенной ответственностью.
Штрафы за нарушения стали выше — до 500 млн ₽. Также закрепили требование локализовать данные в России. Передача за границу возможна только при отдельном разрешении.

🔵С 1 сентября 2025 года расширили перечень ситуаций, когда биометрию можно обрабатывать без согласия.

Но этот список касается в основном задач безопасности и государственных функций. Для коммерческих компаний (ритейл, офисный доступ, HR) правила остаются прежними — нужно согласие и соблюдение процедуры обработки.

🎥 Видеоаналитика ≠ биометрия

Считается, что если камера “видит человека”, это автоматически биометрия. Это не так. Биометрией считается только тот случай, когда технология может определить личность — например, распознать лицо (как на картинке выше).

А такие задачи, как: детекция человека, трекинг, подсчёт людей, контроль активности, проверка СИЗ — не относятся к биометрии и регулируются иначе. На большинстве производственных объектов такие функции закрывают все необходимые сценарии без идентификации личности.

А вы сталкивались с требованиями по биометрии в своих проектах?

#новости_zool

✉️ Сегодня #новостнаясреда

Главные новости для тех, кто следит за бизнесом, производством, ритейлом и ИИ⬇️

🔵Цифровизация промышленности. TAdviser выпустил обзор по состоянию рынка и ключевым ИТ-поставщикам.

🔵 Росатом уходит с SAP и старой ERP 1С на новую «1С:ERP. Управление холдингом» — сотни предприятий уже включены в проект.

🔵Специалисты Уральского федерального университета задействовали ИИ для создания беспилотного комплекса обследования электростанций.

🔵 По данным «Медиалогии», самым популярным словом в соцсетях в России стало «ИИ».

🔵 УАЗ испытывает двигатели на биотопливе Е10. Альтернативой бензину становится российский дизель — он уже стоит на «Профи», а с 2026 появится и на «Патриоте».

🔵Куда движется HR-ИИ. TAdviser собрал мнения о трендах — от подбора до анализа выгорания.

📌 Новости команды zool

⭐️ У нас вышла новая статья: «Видеомониторинг на транспорте: как AI помогает обеспечивать безопасность». Читать → https://zool.ai/blog/transport

👁 Подписаться

#дайджест_zool