Вы всё верно расписали. Хочу добавить важный момент из практики.
Даже заявленные 95% точности — это почти всегда результат на тестовом/контролируемом наборе данных. На реальном производстве, где постоянно меняется освещение, фон, появляется новая техника, люди в разной спецодежде, запылённость и т.д., стабильная точность чаще всего проседает до 82–88% (в зависимости от задачи).
При этом важно понимать, что это не разовая настройка. Модель нужно периодически дообучать на новых данных с объекта, иначе через 3–6 месяцев качество начинает деградировать. Без этого даже хорошо стартовавшая система через полгода может показывать уже 75–80%.
Поэтому когда вижу в коммерческих предложениях цифры 90%+ без уточнения условий съёмки, особенностей объекта и плана дообучения — это почти всегда маркетинг. А потом это оборачивается против самого интегратора: заказчик видит реальные цифры и чувствует себя обманутым.
На мой взгляд, честный подход — это сразу проговаривать реалистичные цифры под конкретный объект и закладывать в договор/ТЗ не только точность, но и процесс регулярной калибровки модели.
А если ещё на стадии первой встречи попытаться не грузить заказчика сложными терминами которые он всё равно не понимает — он скорее всего не знает принципов работы видеоаналитики вовсе. Просто попытаться понять основную проблему которую он хочет решить. Возможно там и видеоаналитика не нужна вовсе.
Мне кажется большая часть пилотов проваливается не потому что система не заработала. А потому что заказчик на этапе реализации понимает что он не этого хотел — но объяснить что ему реально было нужно так и не смог.
Конкретные цифры по нарушениям и инцидентам не раскрою — корпоративная этика, сами понимаете. Но расскажу что видел своими глазами. Самое неожиданное что произошло после внедрения — люди начали выходить на объект уже подготовленные в СИЗ. Не потому что их поймали. А потому что знают что поймают. Система ещё ничего не зафиксировала — а культура на объекте уже поменялась. Вот это меня лично удивило больше всего. Второе — появилась возможность видеть не случайные нарушения а системные. Раньше ответственный в течении работ мог зафиксировать допустим один момент. Система же видит всё. И очень быстро становится понятно кто ошибся случайно а кто нарушает каждый день осознанно. Разговор с подрядчиком после этого совсем другой — не “у вас было нарушение” а “вот конкретный человек, вот 14 эпизодов за месяц, вот фото с временными метками”. Третье — исчезла фраза “я не видел” и “это было один раз”. Видео с меткой времени не спорит и не оправдывается. Так что ответ на ваш вопрос такой — главный эффект не в том сколько нарушений поймала система после внедрения. А в том что люди стали нарушать меньше просто зная что она есть. Это и есть настоящая производственная безопасность — не фиксировать нарушения, а предотвращать их. Ведь в этом ценность этой системы, предотварить ЧП.
Вы всё верно расписали. Хочу добавить важный момент из практики.
Даже заявленные 95% точности — это почти всегда результат на тестовом/контролируемом наборе данных. На реальном производстве, где постоянно меняется освещение, фон, появляется новая техника, люди в разной спецодежде, запылённость и т.д., стабильная точность чаще всего проседает до 82–88% (в зависимости от задачи).
При этом важно понимать, что это не разовая настройка. Модель нужно периодически дообучать на новых данных с объекта, иначе через 3–6 месяцев качество начинает деградировать. Без этого даже хорошо стартовавшая система через полгода может показывать уже 75–80%.
Поэтому когда вижу в коммерческих предложениях цифры 90%+ без уточнения условий съёмки, особенностей объекта и плана дообучения — это почти всегда маркетинг. А потом это оборачивается против самого интегратора: заказчик видит реальные цифры и чувствует себя обманутым.
На мой взгляд, честный подход — это сразу проговаривать реалистичные цифры под конкретный объект и закладывать в договор/ТЗ не только точность, но и процесс регулярной калибровки модели.
А если ещё на стадии первой встречи попытаться не грузить заказчика сложными терминами которые он всё равно не понимает — он скорее всего не знает принципов работы видеоаналитики вовсе. Просто попытаться понять основную проблему которую он хочет решить. Возможно там и видеоаналитика не нужна вовсе.
Мне кажется большая часть пилотов проваливается не потому что система не заработала. А потому что заказчик на этапе реализации понимает что он не этого хотел — но объяснить что ему реально было нужно так и не смог.
Конкретные цифры по нарушениям и инцидентам не раскрою — корпоративная этика, сами понимаете. Но расскажу что видел своими глазами. Самое неожиданное что произошло после внедрения — люди начали выходить на объект уже подготовленные в СИЗ. Не потому что их поймали. А потому что знают что поймают. Система ещё ничего не зафиксировала — а культура на объекте уже поменялась. Вот это меня лично удивило больше всего. Второе — появилась возможность видеть не случайные нарушения а системные. Раньше ответственный в течении работ мог зафиксировать допустим один момент. Система же видит всё. И очень быстро становится понятно кто ошибся случайно а кто нарушает каждый день осознанно. Разговор с подрядчиком после этого совсем другой — не “у вас было нарушение” а “вот конкретный человек, вот 14 эпизодов за месяц, вот фото с временными метками”. Третье — исчезла фраза “я не видел” и “это было один раз”. Видео с меткой времени не спорит и не оправдывается. Так что ответ на ваш вопрос такой — главный эффект не в том сколько нарушений поймала система после внедрения. А в том что люди стали нарушать меньше просто зная что она есть. Это и есть настоящая производственная безопасность — не фиксировать нарушения, а предотвращать их. Ведь в этом ценность этой системы, предотварить ЧП.