DeepVision — облачная платформа, которая использует компьютерное зрение и искусственный интеллект для автоматического мониторинга соблюдения техники безопасности на промышленных объектах и стройплощадках в режиме реального времени. Система заменяет реактивный подход "по факту инцидента" на проактивный, предотвращая нарушения и несчастные случаи до их возникновения.

ПРОБЛЕМНАЯ СИТУАЦИЯ

• 8.1% всех несчастных случаев на производстве приходится на строительство и промышленность
• 4000+ травм происходят ежегодно, включая 250+ смертельных
• Как минимум 4 млн рублей ежегодно средний и крупный бизнес в данных отраслях тратит на штрафы по несоблюдении техники безопасности

ПРЕДЛАГАЕМОЕ РЕШЕНИЕ

Наше решение — это комплексная система в 3 ключевых преимуществах:

• Искусственный интеллект и компьютерное зрение, которое предотвращает любой человеческий фактор при мониторинге техники безопасности;
• Экономия на операторах видеонаблюдения. Система заменяет их всех;
• Совместимость с большинством камер видеонаблюдения в промышленности и стройке;

Как это работает?
Система ежесекундно собирает кадры со всех камер видеонаблюдения, отправляет их в нашу систему. Там они проходят полную обработку, находя нарушения техники безопасности. В последствии отправляя уведомление оператору и работнику о том, что нужно исправить данное нарушение. На сайте можно удобно просматривать историю нарушений, делать экспорт в pdf файлы и контролировать перемещение работников по объекту.

НАШЕ РЕШЕНИЕ В КОНТЕКСТЕ КЛЮЧЕВЫХ ТРЕНДОВ:

1. Снижение затрат на зарплатный фонд операторам видеонаблюдения
2. Быстрая масштабируемость: для расширения количества обслуживаемых камер необходимо только докупить вычислительные мощности, а система сама подстроится под новые ресурсы
3. Каждый год искусственный интеллект продолжает своё развитие из-за чего система тоже будет улучшать свои показатели
4. Развитие отрасли видеонаблюдения: к 2030 году по прогнозам аналитиков каждая 3 промышленная компания в России будет использовать видео аналитику на своих объектах
5. Снижение затрат на оплату штрафов путём исключения человеческого фактора из данной системы

КОНКУРЕНТЫ

На данный момент на рынке имеется 3 зарубежных(недоступны у нас) и 3 российских решений. Российские системы не позволяют быстро масштабироваться под быстрое увеличение количества камер на объектах и не умеют отслеживать перемещение работников по территории с привязкой информации о них

ЦЕЛЕВАЯ АУДИТОРИЯ

• Нефтегазовая промышленность
• Химические заводы
• Металлургия
• Горнодобывающая промышленность
• Строительные бизнесы
• Девелоперские холдинги
• Логистические комплексы
• Сортировочные центры
• Энергетика: АЭС, ГЭС, ТЭЦ
• Машиностроение

КОМАНДА ПРОЕКТА

• Симаков Максим — СЕО, CTO
• Пищулина Анна — Аналитик
• Савинов Святослав — Специалист по компьютерному зрению
• Глебов Максим — Специалист по компьютерному зрению
• Ананьев Даниил — Специалист по компьютерному зрению
• Вериялов Кирилл — Full Stack разработчик

На страницу проекта