NeuroСore

Владелец бизнеса смотрит на свой склад и видит не просто товар, а «замороженные» деньги. Директор по продажам сражается с хаосом в CRM. А где-то в это же время конкуренты уже принимают решения на основе данных, опережая вас на три шага. Знакомая ситуация? Многие до сих пор считают, что системы видеоаналитики — это просто дорогие «игрушки для айтишников» или очередной способ следить за сотрудниками. На самом деле, это мощный рычаг для роста, если подойти к нему с умом. Давайте на конкретном примере разберем, как технологии искусственного интеллекта помогают не просто контролировать, а зарабатывать. Представьте себе стандартную камеру. Она просто пишет видео. Теперь представьте, что эта камера обрела «мозг». Этот «мозг» — и есть система видеоаналитики. Принцип ее работы — это не магия, а четкий инженерный процесс: 1. Захват изображения: Камера, установленная в нужной точке (на складе, в торговом зале, на производстве), передает видеопоток. Это могут быть как уже имеющиеся у вас камеры д

В мире стремительно развивающихся технологий, где искусственный интеллект уже прочно вошел в нашу повседневность, порой встречаются задачи, которые кажутся по-настоящему новаторскими. Мы в NeuroCore привыкли к нестандартным вызовам – от простых сборов изображений до создания сложнейших датасетов. Но сегодняшний кейс, связанный с видеоаналитикой на ферме и предотвращением смешивания табунов, стал одним из самых запоминающихся. Он показал, как в условиях жесткого дедлайна и, казалось бы, непреодолимых трудностей, наше умение создавать системы видеоаналитики и индивидуальные проекты искусственного интеллекта позволяет не только выполнить поставленную цель, но и значительно превзойти ожидания. Наш путь к инновациям начался несколько лет назад, когда к нам обратился заказчик с необычной, но крайне важной для его бизнеса задачей. Ему требовалась нейросеть, способная однозначно идентифицировать каждую лошадь в табуне, чтобы исключить их нежелательное смешивание. Эта проблема, на первый взгляд

Знаете, как рождаются прорывные технологии? Иногда с простого сообщения в ВКонтакте! 😉 Именно так NeuroCore начала путь к созданию системы, которая предотвращает теракты и ускоряет досмотр в аэропортах, метро и на вокзалах. История, достойная кино! Невероятный старт: Идея + Энтузиазм 🚧 Суровая реальность и прорыв Мечты разбились о реальность первых датасетов: Что изменило всё? Партнеры прислали нам интроскоп для сбора данных! Мы буквально поселились в лаборатории: За годы NeuroCore собрала более 100 000 уникальных рентгеновских снимков! Модели распознают сотни сложных объектов. 🌟 NeuroCore сегодня: Безопасность на автопилоте (почти) Прошло 8 лет. Наша видеоаналитика для бизнеса – это не будущее, а реальность транспортных узлов: 🤔 В чем СУПЕР-сила NeuroCore? Главный козырь – интеграция БЕЗ проблем: 🔍 Как это работает? Просто и гениально: Где уже работает? На реальных транспортных узлах – предотвращаем угрозы, экономим время и ресурсы. Почему NeuroCore – ваш выбор для безопасност

Знакомьтесь с историей, которая началась с простого сообщения ВКонтакте. Дмитрия из крупной компании заинтересовало резюме с опытом в машинном зрении. Тогда у нас не было ни продукта, ни портфолио. Была лишь амбициозная идея: повысить безопасность на транспорте (аэропорты, метро, вокзалы) с помощью нейросетей. Цель – автоматически находить на рентгеновских изображениях багажа оружие, его части, ножи и подозрительные емкости. Начало было непростым. Первые данные из аэропортов дали лишь "мусор на выходе" – ложные срабатывания и проблемы с разметкой. Но мы не сдались! Благодаря партнеру, который выделил отдельный интроскоп, мы буквально поселились в лаборатории. Дни и ночи ушли на ручной сбор датасета и оттачивание алгоритмов машинного обучения. Мы создали уникальную методику сбора данных, которой пользуемся до сих пор. За годы накопили более 100 000 уникальных рентгеновских изображений и научили модели распознавать сотни сложных объектов. Сегодня наша видеоаналитика – это реальный инстру

В ленте часто мелькают истории про внедрение искусственного интеллекта в бизнесе или повседневной жизни. Но за каждым успешным проектом стоят десятки решений, ошибок и неочевидных нюансов. Сегодня расскажем, как наша лаборатория NeuroCore внедрила систему распознавания автомобильных номеров в СНТ "Снигиревский лоск" и что из этого вышло. Прежде чем взяться за реализацию, мы проанализировали текущую инфраструктуру объекта. На въезде и выезде уже стояли: Вроде бы звучит просто, но каждая из этих задач потянула за собой отдельные сложности, как в технической реализации, так и в тонкостях настройки. 1. Облако или локальное решение? Первоначально мы рассматривали облачное решение, чтобы снизить затраты на оборудование. Однако нестабильный интернет на объекте и риск задержек из-за загрузки данных заставили нас пересмотреть подход. В итоге выбрали локальный подход: Это обеспечило стабильную работу системы даже в условиях слабого интернет-соединения, что для удалённых СНТ является частой пробл

Задумайтесь: вы каждый день доверяете свою жизнь человеку за рулём. Но насколько это безопасно? Перед вами история, как искусственный интеллект и команда NeuroCore с помощью видеоаналитики и компьютерного зрения помогли снизить аварийность в автобусах и сделали поездки спокойнее. Утро. Загруженный автобус. Водитель отворачивается посмотреть в окно. В этот момент вероятность ДТП существенно возрастает… В среднем, в зависимости от профессии, человек проводит в транспорте порядка 2 часов в день. Если взять 60 лет (21900 дней) и умножить на 2 часа в день, то из 60 лет мы получим 5 лет, которые проведем в дороге. Статистика аварий при этом удручает: только в 2024 году в авариях с автобусами пострадало 10 910 человек, а для 602 из них поездка стала последней (источник). Виноваты чаще всего водители: заснули, отвлеклись, заговорились по телефону. Как это исправить, чтобы не контролировать каждого человека лично? Искусственный интеллект и видеоаналитика на транспорте приходят на помощь! Но обо

Лошади и нейросети, или как мы почти похоронили дедлайн, но в итоге собрали датасет мечты. Если вы думаете, что работа с искусственным интеллектом в промышленности — это всегда только про код, серверы и алгоритмы, то… частично вы правы. Но в этот раз наша команда NeuroCore работала в таких условиях, о которых мы даже думать не могли: скачки, фермы, табуны и дедлайны. Запасайтесь чаем, будет история с неожиданными поворотами. Все началось пару лет назад. Один заказчик пришел к нам с заманчивым проектом. Задача была экзотическая, как прогулка на единороге: создать нейросеть, которая сможет различать лошадей по их фотографиям, чтобы понять, не смешались ли табуны. Зачем? У лошадей в табунах есть жесткая иерархия. Обычно одним табуном "рулит" самый главный самец. Если табуны смешиваются, начинаются разборки между жеребцами, и вся эта "лошадиная иерархия" летит к чертям. Это стресс для всех, и заказчик хотел придумать способ предотвратить катастрофу. Решить проблему могло только использован

Компания NeuroCore, лидер в области разработки решений на базе искусственного интеллекта, завершила сложный проект по внедрению системы безопасности с использованием компьютерного зрения на крупном промышленном предприятии. Этот кейс стал примером того, как передовые технологии могут решать реальные задачи в промышленности, несмотря на многочисленные препятствия. На заводе заказчика существовала проблема: маршруты движения тяжелой техники пересекались с пешеходными зонами, что создавало высокий риск аварий из-за "слепых зон". Для решения этой задачи NeuroCore разработала систему видеоаналитику для производства, способную в реальном времени анализировать видеопотоки и предотвращать опасные ситуации. Система, созданная командой NeuroCore, использует адаптированный алгоритм YOLO (You Only Look Once) для анализа данных с камер. Она распознает людей и технику с точностью 93% и управляет светофорами: красный сигнал включается при угрозе столкновения, зеленый — когда путь безопасен. Ключевые

В мире искусственного интеллекта легко утонуть в потоке новостей, поверхностных обзоров и спекуляций на тему «заменят ли роботы людей». Проблема в том, что большинство каналов пересказывают одни и те же релизы моделей, а авторы часто не имеют прямого отношения к индустрии. Реальная экспертиза — когда о нейросетях, машинном обучении и data science рассказывают те, кто ежедневно внедряет ИИ в бизнес, создаёт продукты или публикует научные работы. Мы собрали подборку Telegram-каналов, где авторы — практики: ML-инженеры, исследователи и команды, которые делятся не только теорией, но и своими проектами, провалами и успехами. NeuroCore Контент: Команда data science-экспертов, которые внедряют ИИ в бизнес. Они показывают процесс работы изнутри: от первых гипотез до финальных решений, включая провалы и закулисье проектов. Фишка: Максимум практики — кейсы, которые уже принесли результат клиентам, и честные истории о сложностях. Почему подписаться: NeuroCore — редкий пример канала, где нет «прод