Безопасность, HoReCa, транспорт, мероприятия

Сбор датасета для детекции агрессивного поведения и драк

Мы организовали съёмки в двух регионах, чтобы собрать качественный видеодатасет для обучения ИИ детекции драк.

NDA

Заказчик Международная компания — лидер в видеоаналитике и компьютерном зрении, входящая в топ-10 мирового рейтинга NIST по распознаванию лиц. Разрабатывает CV-решения для корпоративных и государственных заказчиков по всему миру.

Задача Собрать уникальный видеодатасет для обучения нейросети детекции драк: 100 коротких видеороликов (15–30 секунд) с различными сценариями драк (1×1, 1×3, 3×3) с соблюдением заданных требований.

О проекте

Для обучения сложных моделей компьютерного зрения, таких как детектор драк, требуются специфические и высококачественные данные. Видео из открытых источников (YouTube, новостные сводки) не подходят из-за низкого разрешения, неподходящих ракурсов и юридических ограничений. Когда готовых данных нет, единственный путь — создать их.

Наш клиент, мировой лидер в CV, столкнулся именно с такой задачей. Для их новой системы безопасности требовался датасет, который невозможно было найти или купить. Нужны были реалистичные, постановочные сцены, снятые с ракурса уличных камер наблюдения.

Мы организовали полный цикл производства синтетических данных: от разработки сценариев и подбора актеров до съемок в различных условиях и финальной передачи материала. Этот проект — яркий пример того, как правильная организация и готовность к "полевой" работе решают самые амбициозные задачи в области сбора данных для ИИ.

NDA

100% видеоматериала принято

Повторные съёмки после обратной связи обеспечили полное соответствие требованиям без дополнительных правок.

Тестовый этап и валидация требований

Проект начался с тестовых съёмок, позволивших синхронизировать ожидания с заказчиком, выявить риски по качеству данных и уточнить требования к реализму, бюджету и срокам до масштабирования работ.

Планирование съёмок и логистика

Для выполнения проекта в сжатые сроки были сформированы две съёмочные команды в разных регионах (Москва и Краснодар). Сценарии съёмок, локации, тайминги и требования к вариативности данных были зафиксированы в едином рабочем плане.

Формирование актерского состава

В Москве в съёмках участвовали сотрудники компании. В Краснодаре, для повышения реалистичности сложных сцен (формат 3×3), были привлечены участники бойцовского клуба, что обеспечило необходимый уровень достоверности данных.

Первичная съёмка и контроль качества

Съёмки проводились в разное время суток для обеспечения вариативности освещения. По результатам внутренней и внешней оценки было выявлено несоответствие части материала требованиям по реализму — 66% видео не прошли приёмку заказчиком.

Корректировка подхода и повторные съёмки

На основе обратной связи была изменена стратегия: весь объём повторных съёмок передан команде, продемонстрировавшей наилучшее качество.

Интересные факты

Сцены с участием бойцовского клуба выглядели настолько реалистично, что прохожие обходили место съёмок стороной, а одна из жительниц вызвала полицию.

Для повторных съёмок недостающего участника нашли в бойцовском клубе — актёр приехал на площадку из другого города.

Вызовы и решения

Недостаточный реализм и брак 66% материала.

Гипотеза о том, что для съёмок будет достаточно штатных сотрудников, не подтвердилась. Контраст между «офисными» и «бойцовскими» сценами оказался слишком заметным, и заказчик обоснованно отказался принимать большую часть материала.

РЕШЕНИЕ

Гибкость и фокус на качестве

Мы не стали спорить или «дотягивать» слабый результат. Проблему признали, причину разобрали и оперативно перераспределили съёмки в пользу команды, показавшей лучший результат. Это позволило быстро выйти на нужное качество и сохранить доверие заказчика.

Организационные сложности в полевых условиях

Проект сопровождался типичными для съёмок «на земле» ситуациями: от требований согласовывать каждый ракурс до неявки актёров и конфликтов с жителями локаций.

РЕШЕНИЕ

Проактивное управление и сильные команды на местах.

Мы решали вопросы по ходу проекта: заранее фиксировали ракурсы, оперативно находили замену участникам и снимали организационные напряжения на локациях. Этот опыт показал, что успешный сбор данных — это не только технологии, но и умение работать с людьми.

300 уникальных видео

создано с нуля

2 команды

в разных городах для ускорения процесса

на 100%

клиент доволен финальным результатом

Команда, которая внедрила проект

Роман Фёдоров

Бизнес-аналитик

Марк Яговкин

Руководитель разметки данных

Проект запущен в работу

Скоро здесь будут

обновления

Готовые проекты

Наша команда с 2017 года успешно реализовала 60 проектов с искусственным интеллектом. Тут собраны наши лучшие работы, про которые мы можем рассказать, про некоторые совсем немного, а некоторые мы вообще не можем тут упомянуть из-за NDA. Но готовы применять опыт в разработке нейросетей для ваших задач.