Промышленная видеоаналитика VizorLabs
Корпоративная low-code платформа для полного жизненного цикла компьютерного зрения: камеры, модели, сценарии, события, MLLM и интеграции.
Единая среда промышленной видеоаналитики
VizorLabs Platform 4.0 объединяет камеры, модели компьютерного зрения, low-code сценарии, события и интеграции в одном управляемом контуре — от прототипа до эксплуатации на нескольких площадках.
Если нужно контролировать конкретный процесс, начать можно с готового продукта. Платформа подходит, когда требуется объединить несколько задач компьютерного зрения, собственные правила и интеграции, а затем подключать новые участки и предприятия.
Визуальный редактор, модели и Python-компоненты позволяют собрать логику под процесс заказчика. Сначала проверяем, видны ли нужные признаки на видео и как отличить событие от штатной ситуации. Затем задаём критерии качества и проверяем сценарий на данных объекта.
Опишите задачу, источники видео, число площадок и действия после обнаружения события. Это поможет определить состав пилота, вычислительные ресурсы и интеграции. Подготовку и оценку результата разобрали в вопросах о внедрении; подходы команды показаны в реализованных проектах.
Платформа не ограничивается набором детекторов. Она превращает видеопоток и результаты моделей в управляемые сценарии, проверяемые события и действия в корпоративных системах.
Камеры, видеорегистраторы, архивы и другие источники получают объектный контекст, зоны и права доступа.
Одна или несколько моделей распознают объекты, действия, состояния оборудования и технологические ситуации.
Low-code логика связывает модели, трекинг, зоны, условия, расписания и внешние сигналы.
Событие попадает в журнал и карточку инцидента, отправляется ответственным и во внешние системы.
Иерархия «предприятие — цех — участок — объект», автоматическое и ручное подключение камер, контроль доступности потоков и визуальная разметка полигональных зон.
Сборка логики из библиотечных блоков, настройка условий и выходных действий, отладка на фото и видео, версионирование и управляемая публикация.
Реестр моделей и версий, хранение атрибутов, тестирование на ассетах, просмотр зависимых сценариев и массовое обновление моделей.
Раздельный учёт событий и нарушений, медиа-доказательства, решения оператора, комментарии, история действий, фильтры и экспорт для отчётности.
Мультимодальные модели объясняют содержание кадра, сопоставляют ситуацию с регламентом и сохраняют человекочитаемый комментарий в карточке события.
API, очереди сообщений, базы данных, CCTV/VMS, BI, системы ОТиПБ, уведомления и промышленные протоколы включают видеоаналитику в действующие процессы.
Камера получает место в структуре предприятия, зоны наблюдения и сценарии. Модели распознают визуальные признаки, а low-code логика учитывает условия участка и формирует событие. В карточке оператор видит медиа, проверяет результат и фиксирует решение; комментарии, история и экспорт помогают организовать дальнейшую работу.
Так платформа видеоаналитики связывает распознавание с процессами предприятия: от контроля СИЗ и опасных зон до нестандартных производственных задач. Один шаблон сценария можно применять на разных камерах, сохраняя для каждой свои зоны и параметры.
Состав модулей, поддерживаемые модели и интеграции определяются конфигурацией. Технические подробности: архитектура и статусы возможностей, журналы и карточки инцидентов, концепция развития AI-агентов.
Единый стандарт для пилотов, тиражирования и контроля качества решений на разных объектах.
Управляемая архитектура, локальное развёртывание, роли, аудит и контролируемые интеграции.
Проверяемые события, доказательная база и понятный цикл работы с нарушениями.
Повторно используемые блоки, собственные и сторонние модели, Python-расширения и API.
При распределённом внедрении обработка видео может выполняться на локальных узлах, а центральный контур получает события, стоп-кадры и выбранные видеофрагменты. Модели, политики и сценарии распространяются управляемо — с учётом структуры компании, каналов связи и прав доступа.
Производительность рассчитывается по камерам, моделям, сценариям, MLLM-нагрузке и оборудованию. Принципы обмена и локальной обработки описаны в руководстве по федеративному развёртыванию видеоаналитики.
Для предварительного выбора подхода: чем видеоаналитика отличается от видеонаблюдения и материал о камерах со встроенным ИИ и серверной видеоаналитике. Они помогают сформулировать вопросы к составу системы до обсуждения серверов и лицензий.
О работе со сложными сценариями читайте в статье о MLLM в видеоаналитике и роли платформы. Модель распознаёт и интерпретирует ситуацию, а платформа объединяет видеопотоки, сценарии, события и интеграции в работающий процесс.
Почему одного детектора недостаточно и как связать распознавание, сценарии и действия оператора? В статье «Детектор есть. Безопасности нет» Василий Долгов разбирает ложные срабатывания видеоаналитики и роль платформы в управлении событиями.
Посмотрите архитектуру, материалы для разработчиков и варианты лицензирования. Для пилота мы поможем определить источники видео, сценарии, инфраструктуру и критерии приёмки.
