Сферы использования технологии искусственного интеллекта
Контроль строительства на всех этапах
Контроль производственных процессов
Автоматизация систем безопасности
Контроль трудовой дисциплины
Анализ видео-собеседований и видеоконференций
Аналитика на больших массивах видеоданных
Estimatix применим на самых разных промышленных производствах
Металлообработка
Производство полупроводников и электроники
Фармацевтика
Машиностроение
Пищевая
промышленность
Текстильная промышленность
Деревообработка
Химическая
промышленность
Производство строительных материалов
В чем уникальность Estimatix?
С использованием мультимодальных больших языковых моделей (mLLM) - процессы, которые ранее автоматизировались
за 100+ млн руб, теперь делаются за 10+ млн.руб.
за 100+ млн руб, теперь делаются за 10+ млн.руб.
Большинство бизнесов (80%+) использующих системы видеонаблюдения до сих пор не используют никаких систем на базе искусственного интеллекта, так как их внедрение ранее имело высокий порог входа и требовало огромных затрат. С появлением mLLM большинство этапов работы упрощаются в десятки раз как по времени, так и по стоимости.
Классический computer vision
Построение культуры сбора данных в компании.
Сбор очень больших массивов отдельных изображений для каждого компонента процесса.
Создание отдельных моделей для каждого компонента процесса.
Долгие месяцы отладки и внедрения. При изменении требований - все делается заново.
Estimatix на базе технологий mLLM
Работаем с описаниями процессов и требованиями как есть (pdf, doc, …).
Сбор нескольких примеров в видео формате с имеющихся установленных камер.
Дообучение уже существующей одной большой модели.
1-2 месяца внедрения. Изменения делаются просто заменой текстовых требований (‘промптов’).
Использование ИИ для видео и его экономический эффект
5 %
Компаний внедрили системы видеоаналитики.
Средний эффект:
10-11% увеличение производства,
5-10% сокращение расходов.
10-11% увеличение производства,
5-10% сокращение расходов.
15 %
Компаний имеют условия для внедрения систем видеоаналитики и планируют работу в этом направлении.
80 %
Для 80% компаний внедрение подобных систем представляется крайне долгим, дорогим и рискованным мероприятием, так как у большинства из них еще даже не построена культура сбора данных и работы с ними, не говоря уже об обучении моделей ИИ.
Мультимодальные LLM позволяют перескочить этот этап эволюции компании и сразу внедрять методы ИИ.
Преимущества Estimatix (mLLM)
Не нужны огромные массивы данных для обучения моделей ИИ
Простота внедрения
Возможность изменения любых процессов просто редактированием текстовых промптов
Можно пропустить дорогостоящий этап организации в компании BI / Data Lake / Data-driven подхода и т п.
Возможность разворачивания систем в контуре заказчика (on premise)
Низкая стоимость по сравнению с классическим computer vision
Низкие затраты на поддержку
Почти неограниченные перспективы для непрерывной оптимизации
Разница классического подхода компьютерного зрения и использования mLLM Estimatix на примере контроля лущения шпона при производстве фанеры.
Классический подход компьютерного зрения
Отдельные модели контроля настроек станка
В рамках возможностей классических моделей необходимо построить минимум 7 отдельных моделей компьютерного зрения, для каждой необходимо собрать минимум 10 000 картинок-примеров соответствующего элемента (обучающая выборка). Стоимость разработки одной модели от 5 млн рублей. Стоимость интеграции и отладки от 10 млн рублей.
Общая стоимость: от 45 млн. рублей. И это только один этап из 17!
Подход с использованием mLLM Estimatix
Единая VLM / mLLM модель, работающая с видеопотоком
Строится единая модель для этапа лущения, контролирующая сразу и скорость, и равномерность, и настройки станка, и повреждения древесины, и совокупность работы всех этих параметров вместе. Для до-обучения такой модели (файнтюнинга) необходимо лишь наличие 1) текстовых регламентов, описывающих процессы 2) приложенных около 100 примеров различных состояний в виде видео с простыми описаниями ситуаций и проблем человеческим языком (!)
Общая стоимость: от 5 млн. рублей
Estimatix в строительстве
Автоматизированный технадзор, контроль соблюдения правил безопасности и технологических процессов
- Строительный контроль: использование установленных систем видеонаблюдения для полностью автоматизированного ИИ-контроля за соблюдением всех правил безопасности и требований аудиторов и надзорных органов, оформленных в виде регламентной документации.
- Авторский надзор: проходя по строке и делая видеозапись всех пунктов из чек-листа надзора и далее обрабатывая эту видеозапись нашим ИИ, можно на недели сократить время, затрачиваемое на контроль соответствия процесса строительства первоначальному проекту.
- Осмотр и приемка помещений: аналогично предыдущему пункту, но на этапе приемки.
- Авторский надзор: проходя по строке и делая видеозапись всех пунктов из чек-листа надзора и далее обрабатывая эту видеозапись нашим ИИ, можно на недели сократить время, затрачиваемое на контроль соответствия процесса строительства первоначальному проекту.
- Осмотр и приемка помещений: аналогично предыдущему пункту, но на этапе приемки.
Контроль за перемещением материалов на всех этапах строительства
Финансовые потери от кражи материалов и из-за ошибок в их перемещении могут составлять проценты от общей стоимости проекта. Использование установленных CCTV систем с контролем за перемещением материалов в реальном времени позволит сразу же принимать решения по факту зафиксированного нарушения.
Автоматическое управление поворотом и увеличением изображения (PTZ)
Одна из проблем после развертывания системы видеонаблюдения - это огромное пространство перебора вариантов того “куда смотреть” / “что фиксировать” (за счет того, что большинство современных камер позволяют управлять поворотом и увеличением). Часто важные проблемы / нарушения оказываются в слепой зоне. С помощью наших моделей можно организовать также и эффективное управление этими параметрами.
Итог: сокращение общих затрат на строительство до 15%
Estimatix в промышленности
Контроль настроек и дефектов в конвейерных производств на всех этапах
Эффективный контроль визуальных настроек оборудования и выявление дефектов продукции на каждом этапе производства. Раннее обнаружение дефектов снижает затраты, увеличивает качество продукции и оптимизирует рабочий процесс. Наши модели ИИ анализируют видео в реальном времени и в различных условиях производства, способны принимать текстовые регламенты и инструкции на обычном человеческом языке (например, в формате PDF) за соблюдением которых необходимо следить.
Контроль соблюдения регламентов безопасности
Наши модели позволяют следить за соблюдением стандартов безопасности людьми на рабочем месте. Используя введенные регламенты безопасности, такие как обязательное ношение касок (и других СИЗ), защитных очков и соблюдение безопасных дистанций от опасных зон, система анализирует видеопоток и автоматически выявляет нарушения. Это помогает предотвратить несчастные случаи и обеспечивает дополнительный уровень контроля на производстве.
Интеграция с АСУТП и КИПиА
Наш продукт допускает при необходимости глубокую интеграцию с системами автоматического управления технологическими процессами (АСУТП) и контрольно-измерительными приборами и автоматикой (КИПиА). Помимо анализа видеоизображений система способна обрабатывать сигналы с различных датчиков и интегрироваться с уже существующим программным обеспечением. Это обеспечивает комплексный подход к управлению и контролю производственных процессов, улучшая их эффективность и безопасность.
Итог: сокращение общих затрат на строительство до 15%
Базовая архитектура в промышленности
Пример этапов внедрения
ПРОЦЕСС: предварительное замачивание сырья на производстве фанеры
1. Сбор базы регламентов и изображений дефектов и нарушений:
3. Наполнение векторной базы данных примеров.
4. Разработка интерфейсов диспетчера.
5. Запуск системы в тестовом режиме с фиксацией правильных и неправильных случаев обнаружения дефектов / нарушений.
6. Файнтюнинг модели на собранных данных.
7. Запуск системы в основном режиме.
8. Регулярное автоматическое переобучение модели (файнтюнинг) с накоплением новых примеров.
- 10 примеров фотографий низкого уровня воды и 10 примеров высокого уровня воды; фотографии нужны именно с фактической камеры, на которой будет далее работать система.
- 10 примеров грязной воды, 10 примеров чистой воды.
- 10 примеров равномерного распределения, 10 примеров неравномерного распределения.
- Текстовые формулировки температурных режимов.
- Текстовые формулировки времени замачивания.
3. Наполнение векторной базы данных примеров.
4. Разработка интерфейсов диспетчера.
5. Запуск системы в тестовом режиме с фиксацией правильных и неправильных случаев обнаружения дефектов / нарушений.
6. Файнтюнинг модели на собранных данных.
7. Запуск системы в основном режиме.
8. Регулярное автоматическое переобучение модели (файнтюнинг) с накоплением новых примеров.
Используйте Estimatix для сопутствующих пространств:
Офисные
пространства
пространства
— Контроль соблюдения трудового распорядка (следить за внимательностью сотрудников, отвлекаемостью, не слишком ли часто курят и т. п.)
— Контроль присутствия посторонних.
— Внештатные ситуации.
— Контроль присутствия посторонних.
— Внештатные ситуации.
Торговые и складские помещения
— Фиксация краж и быстрое уведомление о них.
— Фиксация употребления товара прямо в торговом помещении.
— Анализ внимания посетителей к товару и его раскладке.
— Фиксация употребления товара прямо в торговом помещении.
— Анализ внимания посетителей к товару и его раскладке.
Внешние системы видеонаблюдения
— Фиксация подозрительного поведения.
— Фиксация посторонних.
— Анализ перемещений.
— Контроль за любыми другие сценариями поведения людей в соответствии с заданным регламентом.
— Фиксация посторонних.
— Анализ перемещений.
— Контроль за любыми другие сценариями поведения людей в соответствии с заданным регламентом.
Пример кейса 1
Видео-контроль краж в сети магазинов
Классические модели комп. зрения не способны понять сложное человеческое поведение в динамике. Только с приходом mLLM это в принципе стало возможным.
Для реализации отслеживания краж с помощью наших моделей ИИ достаточно менее 100 видеозаписей из конкретного магазина с простым текстовым описанием к ним.
1
Описание действия 1 на изображении
2
Описание действия 2 на изображении
3
Описание действия 3 на изображении
4
Зафиксирована кража товара в магазине
Результат: фиксация краж в пределах 1 минуты
1.
Описание обстановки 1
2.
Описание обстановки 2
3.
Описание обстановки 3
4.
Описание обстановки 4
Пример кейса 2
диспетчерский пункт TapTaxi
Ставилась задача по контролю за:
1. Отлучением с рабочего места;
2. Временем проведенным за курением;
3. Разговорами на рабочем месте;
4. Сном на рабочем месте;
5. Посещениями колл-центра посторонними;
В конце месяца далее проводился анализ по каждому из этих пунктов в разбивке по сотрудницам.
1. Отлучением с рабочего места;
2. Временем проведенным за курением;
3. Разговорами на рабочем месте;
4. Сном на рабочем месте;
5. Посещениями колл-центра посторонними;
В конце месяца далее проводился анализ по каждому из этих пунктов в разбивке по сотрудницам.
Результат: внедрение системы привело к сокращению нарушений на 80%
CRM-форма появится здесь
Чек-лист для опроса:
1. Соберите информацию по уже установленным камерам видеонаблюдения: количество, где и зачем установлены, модели и разрешающая способность.
2. Выясните, ведется ли запись на всех этих камерах, каков объем собранных записей (количество часов). Подготовьте примеры записей для анализа и формирования предложения в Estimatix.
3. Укажите, помечаются ли как-то записи, выделяются и сохраняются ли обнаруженные инциденты отдельно.
4. Выясните, какие внедрены регламенты поведения сотрудников и по контролю за оборудованием. В идеале передайте их для предварительного анализа в Estimatix.
5. Опишите, какое железо уже есть (сервера и другие доступные вычислительные ресурсы для разворачивания решения в вашем контуре).
6. Опишите текущую структуру затрат для понимания, на сокращении каких будем фокусироваться.
2. Выясните, ведется ли запись на всех этих камерах, каков объем собранных записей (количество часов). Подготовьте примеры записей для анализа и формирования предложения в Estimatix.
3. Укажите, помечаются ли как-то записи, выделяются и сохраняются ли обнаруженные инциденты отдельно.
4. Выясните, какие внедрены регламенты поведения сотрудников и по контролю за оборудованием. В идеале передайте их для предварительного анализа в Estimatix.
5. Опишите, какое железо уже есть (сервера и другие доступные вычислительные ресурсы для разворачивания решения в вашем контуре).
6. Опишите текущую структуру затрат для понимания, на сокращении каких будем фокусироваться.
Faceflow — искусственный интеллект для видеопотоков и видеозаписей с крупными планами и фокусом на человеческих лицах
Лицо человека - сложный объект содержащий огромное количество информации. Faceflow умеет извлекать то, что другим недоступно.
Точное определение направления взгляда
Критически важно при определении концентрации внимания, интереса и т. п.
Пульс и изменения артериального давления
Наши алгоритмы позволяют определять текущий пульс человека по видеосигналу за счет незаметной невооруженному взгляду пульсации кожи.
Глубокий анализ мимики с пониманием ее микродвижений
Лицо это 43 отдельных мышцы, передающих очень сложные человеческие эмоции и состояния. Наши модели понимают все сложные комбинации состояний этих мышц, определяя как явные, так и скрытые эмоции, ложь, боль, когнитивную нагрузку и т п.
Частота морганий
Важный сигнал, участвующий в интерпретации состояний алкогольного и наркотического опьянения, лжи, тревоги и т.п.
Речь и ее интонации
Анализ речи человека, его интонаций в контексте его поведения в целом
Точный расчет перечисленных сигналов и их дальнейшее осмысление и интерпретация открывают невиданные ранее возможности для анализа предполетной оценки пилотов, водителей, шахтеров (и любых других работников), разбора записей видеоконференций, HR, телемедицины, и множества других кейсов.
Анализ видеоконференций
Анализ собеседований
Анализ видеонаблюдения
Анализ телемедицины
Примеры использования Faceflow
1. Контроль состояния сотрудников цеха перед сменой
Автоматизация контроля состояния работника перед сменой: проверка на отсутствие алкогольного опьянения, усталости, болезни и т п.
2. Сокращение трудозатрат в HR
На основе инструментария Faceflow, например, можно автоматизировать ряд этапов отбора кандидатов на вакансию, за счет проведения автоматизированных предварительных видеоинтервью с сотнями кандидатов, на которых задавая кандидату вопросы, можно оценивать его невербальное поведение, колебания пульса, скорость реакции, внимательность и т.п. Привязывая нюансы поведения кандидатов к сути вопросов можно с высокой точности выявлять ложь, места, где кандидат “плавает” и т.п.
Способы внедрения продуктов и тарификация
OPEN SOURCE + ON-PREMISE
Мы используем наши open source наработки, адаптируем их по контракту под нужды заказчика. Все персональные данные полностью в контуре заказчика.
- Разовая оплата за разработку и внедрение
CLOSED SOURCE + ON-PREMISE
Мы используем наш проприетарный продвинутый инструментарий и адаптируем его по контракту под нужды заказчика. Разворачивается в зашифрованном виде в контуре заказчика, все персональные данные также полностью остаются в контуре заказчика.
- Разовая оплата (2-10 млн. руб.) за разработку и внедрение
- + ежемесячные лицензионные платежи, не зависящие от нагрузки (100-200 тыс. руб)
API
Мы разворачиваем API с нужной заказчику моделью на нашем собственном отдельном эндпоинте с оговоренной макс. нагрузкой.
- Тарификация по числу вызовов API
Для каждого заказчика мы подберем оптимальный формат сотрудничества.
Запросить демодоступ
Чтобы лучше понять возможности нашего ИИ в видеообработке, Вы можете самостоятельно поэкспериментировать с нашим демо
CRM-форма появится здесь
О компании
Компания Estimatix основана в 2023 году международно признанными экспертами в сфере искусственного интеллекта и мультимодальных больших языковых моделей (mLLM). Команда из более чем 20 ML-специалистов создает решения, которые революционизируют и упрощают применение видеоаналитики в промышленности, строительстве, безопасности и других областях. Технологии Estimatix заметно сокращают затраты и сроки внедрения ИИ благодаря низкому порогу входа. Продукты компании отличаются гибкостью, легко адаптируются к изменениям и обеспечивают быструю интеграцию в инфраструктуру заказчика.
Среди ключевых преимуществ – минимальная потребность в больших массивах данных, простота внедрения и невысокие эксплуатационные расходы. Estimatix активно сотрудничает с ведущими российскими и международными компаниями, предлагая инновационные и экономически эффективные решения для обработки видеопотоков на базе искусственного интеллекта.
Компания Estimatix — ключевой партнёр и интергатор по видеоаналитике для Ростелеком Бизнес
Контакты
Компания ООО "Эстиматикс" находится в г. XXX по адресу ул. Ижевская, д. X, офис X
CRM-форма появится здесь
Estimatix включен в реестр российского ПО
Система видеоаналитики Estimatix была создана компанией ООО "Интерстеллар Плюс". Мы прошли процедуру государственной регистрации и подтвердили наши исключительные права на программное обеспечение. Система создана на основе искусственного интеллекта с применением компьютерного зрения.
Реестровая запись №00000 от 00.00.2024 https://reestr.digital.gov.ru/search/
Наши партнеры
Нам доверяют ведущие российские и международные компании
