ИИ в промышленности часто обсуждают в абстрактном контексте: архитектуры, алгоритмы, «перспективные направления». Но интерес технических руководителей «Газпрома» на нашем выступлении в Лахта Центре был сосредоточен на другом — как компьютерное зрение работает там, где нет стационарных камер, нет устойчивой связи и условия эксплуатации сравнимы с полевыми лабораториями Крайнего Севера.

Совместно с нашими партнёрами Bodycam, производителями промышленных нагрудных видеорегистраторов, мы представили реальный кейс мобильной видеоаналитики, которая решает задачи безопасности и контроля на удалённых промышленных объектах. В статье делимся самыми ценными тезисами по теме.

Почему мобильная видеоаналитика становится ключевой технологией для удалённых территорий

Крайний Север ставит перед инженерными командами конкретные вызовы:

• отсутствует стабильная инфраструктура связи;
• невозможно установить стационарные камеры;
• минусовые температуры влияют на оборудование;
• сотрудники работают в сложных условиях видимости;
• объекты территориально разрознены и требуют постоянного надзора.

Именно поэтому переносимые решения — нагрудные камеры с локальной обработкой видео — становятся эффективным форматом контроля. Мобильная видеоаналитика расширяет возможности службы безопасности и эксплуатации, позволяя фиксировать критичные события там, где других способов просто нет.

Какие инженерные задачи решает мобильная видеоаналитика

Наш доклад был посвящён не только моделям, но и инженерным вопросам, которые определяют успешность внедрения.

Автономность

На удалённых объектах нет сетевой инфраструктуры — алгоритмы должны работать на самом устройстве, без передачи видео на сервер. Мы использовали оптимизированные модели, которые позволяют выполнять детекцию и классификацию локально.

Устойчивость оборудования

Температурные колебания, снег, вибрации, резкие движения сотрудников — всё это влияет на данные. Bodycam-регистраторы сертифицированы для работы в условиях Севера, а сам стек ИИ адаптирован под шумное видео.

Синхронизация событий

Если связи нет, события буферизируются и выгружаются позже, но так, чтобы сохранялась точная последовательность и контекст.

Надёжность аналитики

Алгоритмы обучены на данных, характерных именно для суровых условий: низкая освещённость, снеговые завихрения, перепады экспозиции, закрытые ракурсы.

Как прошёл доклад в Лахта Центре и почему это важно

Выступление состоялось в корпоративном институте «Газпрома», где собрались руководители, отвечающие за безопасность, эксплуатацию и внедрение технологий.

Мы получили высокую оценку не только за инженерную часть, но и за практический подход: участники отметили, что кейс демонстрирует реальную применимость ИИ в условиях Крайнего Севера, а не лабораторный эксперимент.

По итогам встречи сформулированы направления развития системы на 2026–2027 годы, включая расширение моделей и интеграцию с другими модулями контроля.

Итог

Кейс мобильной видеоаналитики показывает, что ИИ способен работать там, где другие системы бессильны: на удалённых территориях, при низких температурах, без устойчивой инфраструктуры.

Для руководителей это означает одно: компьютерное зрение становится инструментом операционного контроля, а не «инновацией ради инновации».

Если вы рассматриваете внедрение мобильной видеоаналитики или решений для удалённых объектов — мы готовы показать демо, рассказать про архитектуру и помочь оценить, с чего начать.