车辆和货物跟踪
视频分析监控指定区域内的车辆、集装箱和货物移动情况。
面向交通运输和物流的人工智能
运输和物流领域的硬件人工智能平台
我们根据客户的工作负载情况选择合适的硬件配置，优化软件，并将解决方案部署到客户现有的 IT 环境中。我们会根据客户的数据、流程和需求调整模型和软件模块。
经济效益每年节省超过 5000 万卢布
跟踪和视频分析文档预测分析
根据客户需求定制的硬件和软件
我们从一个流程开始，检查质量和工作负载，然后决定工业部署。
装载控制
视频分析记录危险区域和操作顺序偏差，供调度员审核。
基础设施缺陷检测
模型分析道路、轨道、车辆和设备的图片和视频，并突出显示需要检查的区域。
运输单据
OCR 和 LLM 从托运单、运单和报告中提取信息并验证其完整性。
预计到达时间和装载情况
分析模型有助于评估截止日期、流程、路线利用率以及与计划的偏差。
预测性维护
遥测和日志分析有助于确定车辆和设备检查的优先级。
我们选择一个配置并使用您的数据测试软件
试点输出包括协议、错误和限制图、目标架构和推荐配置。
流程选择
我们定义任务、负责人、数据、限制和基准指标。
数据准备
确定采样、访问、标记和安全处理标准。
在测试平台上进行概念验证 (PoC)。
检查模型质量、速度和计算平台要求。
试点运行
连接测试源、工作站和必要的专家验证。
实施决策
将结果与关键绩效指标 (KPI) 进行比较，并设计生产配置。
AI 生成分析、提示或建议。具有法律、临床或运营意义的决策由客户授权的专家做出。
AI 服务器和软件配置 — 基于测试结果
吞吐量
车辆、货物或单据的处理时间、排队情况和运行持续时间。
资产可靠性
检测到的偏差、警告时间、停机时间和监控覆盖范围。
安全性和质量
事件完整性、误报率、缺陷率和确认时间。
经济与运营
运营成本、人工成本、可用性和平台负载。
流媒体和商业数据保留在运营商的基础设施中。
视频、遥测数据和文档可以在终端、数据中心或客户服务器机房进行本地处理。访问权限、存储、日志记录以及与TMS/WMS的通信将在设计过程中确定。
我们部署 AI 服务器并根据您的场景调整软件
我们将选择一个可衡量的流程，准备数据，并在将其推广到整个网络之前演示结果。