Как внедряется ИИ на стройке: особенности масштабирования, данных и обучения моделей под российские реалии

🏗️ ИИ-видеоаналитика на стройке: на Хабре разобрали практику масштабирования системы с 5–7 до сотен камер и дообучения YOLO под строительные площадки. Ключевой вывод — узким местом часто становится не сама нейросеть, а работа с видеопотоком: декодирование, очереди, задержки, нестабильные RTSP-потоки и качество камер. В описанном подходе пайплайн разделяют на получение потока, декодирование, инференс, бизнес-логику и хранение, а устаревшие кадры отбрасывают, чтобы сохранять актуальность событий. 💡 В чем бизнес-ценность? Для мониторинга стройки важны не только точность модели, но и управляемость эксплуатации: версионирование датасетов и моделей, регрессионные тесты, контроль ложных срабатываний и отдельная проверка качества изображения. Это снижает риск недоверия операторов к алертам и помогает адаптировать систему к меняющемуся объекту.