Разработка и внедрение ИИ-решений для строительства

При въезде пожарных, скорой помощи или полиции на территорию жилых комплексов возникают задержки — охрана не успевает идентифицировать автомобиль, а открытие шлагбаума требует ручного подтверждения.

Система компьютерного зрения на базе нейросетей интегрируется с камерами и шлагбаумами. Нейросеть распознаёт спецтранспорт по госномеру, маркировке и сигналам, сверяет данные с базой и мгновенно открывает проезд. Также ведётся журнал событий для УК.

Проезд спецслужб без задержек; контроль въезда 24/7 без участия охраны; повышение безопасности и соответствие нормам пожарного и технического регламента.

Очереди у шлагбаумов, споры за места и ошибки охраны при проверке доступа создают нагрузку на персонал. Для крупных ЖК ручное управление въездом и оплатой становится неэффективным.

Модуль видеоаналитики распознаёт автомобильные номера и управляет шлагбаумами в реальном времени. Система интегрируется с CRM, СКУД и платёжными сервисами, учитывает время стоянки и автоматически рассчитывает оплату.

Полностью автоматизированный доступ; увеличение пропускной способности; снижение конфликтов и жалоб; сокращение затрат УК за счёт прозрачного учёта времени стоянки.

Учёт воды, тепла и электроэнергии ведётся вручную. Из-за человеческого фактора и несвоевременных отчётов возникают потери и расхождения в данных.

ИИ-модуль автоматически считывает показания с камер, датчиков и «умных» счётчиков. Данные агрегируются в единую панель, где система отслеживает аномалии потребления и формирует отчётность без участия человека.

Полностью автоматизированный учёт ресурсов; выявление утечек и неучтённого потребления; прозрачная отчётность и контроль для УК и девелоперов.

Несоответствия между проектом и фактическим состоянием объекта часто обнаруживаются уже после начала монтажных работ, что ведёт к переделкам и дополнительным расходам.

ИИ-модуль анализирует строительные чертежи и BIM-модели, автоматически сверяя их с актуальными фото и видео площадки. Система выявляет расхождения по геометрии, материалам и последовательности работ, формируя отчёт с указанием отклонений.

Сокращено время проектного контроля; ошибки выявляются на ранних стадиях; снижение затрат и повышение точности исполнения.

Руководители проектов сталкиваются с несоответствием фактического прогресса плану: отчёты подрядчиков приходят с задержкой, а реальные объёмы фиксируются вручную.

Модуль видеоаналитики и нейросеть анализируют поток с камер и фотоотчёты, сопоставляя визуальные данные с графиком строительства. Система фиксирует простои, неиспользуемую технику и отклонения по этапам, формируя отчёты в панели руководителя.

Отклонения выявляются на ранних стадиях; контроль подрядчиков становится прозрачным; снижение рисков срыва сроков и перерасхода бюджета.

Визуальный контроль качества выполняется вручную — оценки субъективны, дефекты часто незамечены до приёмки.

Модуль машинного зрения анализирует фото и видео конструкций и фасадов, автоматически выявляя трещины, сколы и другие отклонения. Система сравнивает результаты с эталонными изображениями и передаёт отчёт инженеру.

Контроль качества в реальном времени; снижение числа переделок и потерь материалов; повышение стабильности и прозрачности качества.

Застройщикам и УК сложно отслеживать изменения стоимости объектов и рыночные тренды вручную, что снижает маржинальность и повышает риски.

Система машинного обучения обрабатывает данные по объектам, сделкам и объявлениям в реальном времени. ИИ выявляет аномалии в ценах и прогнозирует динамику спроса, формируя рекомендации по корректировке стоимости.

Прозрачный мониторинг рынка без ручного анализа; раннее выявление ценовых отклонений; рост точности финансового планирования и ROI проектов.

На строительных объектах падения и потери равновесия фиксируются постфактум, когда помощь уже запоздала. Визуальный контроль невозможен даже при наличии камер.

Нейросетевая система видеоаналитики отслеживает движения людей и автоматически определяет аномалии: падения, потерю равновесия, длительное отсутствие активности. При выявлении инцидента уведомление мгновенно отправляется ответственным.

Оперативное реагирование без участия оператора; сокращено время между инцидентом и реакцией; повышение уровня безопасности и прозрачности для подрядчиков.

В крупных жилых комплексах охрана не всегда успевает отследить, кто реально проживает. Это приводит к передаче ключей третьим лицам и росту инцидентов безопасности.

Модуль распознавания лиц интегрируется с домофоном и базой жильцов. ИИ сверяет лица входящих с базой данных, фиксирует попытки доступа посторонних и отправляет уведомление в диспетчерскую или мобильное приложение УК.

Снижение незаконного проживания; повышение уровня безопасности и прозрачности; контроль 24/7 без нагрузки на охрану.