Підрахунок готової продукції та людей, що беруть участь у процесі на основі моделі YOLO.

Бюджет: 10000 UAH Термін: 7 днів

Доброго дня! Роблю підрахунок по відео на YOLO — детекція й трекінг об'єктів і людей, щоб не рахувати той самий раз двічі. По вашій лінії реально зробити облік продукції, персоналу й виявлення некондиції плюс зведену аналітику по простоях і переналагодженнях. Одне важливе: відео пишеться з камер над лінією і чи можете дати кілька хвилин запису для тесту точності? Від ракурсу й якості кадру залежить результат.

Бюджет: 27000 UAH Термін: 21 день

Таку задачу варто робити не як просто модель YOLO, а як систему відеоаналітики для виробничої лінії - з подіями, точністю, журналом зупинок і звітами.

Оцінка першого робочого етапу - від 90000 грн і близько 21 дня. У 10000 грн, по відчуттях, може вміститися тільки короткий технічний аналіз або перевірка гіпотези на 1-2 відео, без промислової стабільності.

ПО реалізації бачу так:
> аудит камер, ракурсів, освітлення і типів продукції
> підготовка датасету та навчання або донавчання YOLO під продукцію, людей і некондицію
> логіка підрахунку без дублювань - трекінг об'єктів, зони, швидкість лінії
> події зупинок і переналагоджень - ручні або автоматичні маркери
> аналітична панель з продуктивністю, участю людей, браком і простоями

СМотріть, тут нюанс - точність буде залежати не тільки від моделі, а й від якості відео, кута камери, перекриттів і того, наскільки чітко візуально видно некондицію. Ніж гострий не тому, що блищить, а тому що його точили =)

Потрібно уточнити:
> є вже відео з лінії або доступ до камер
> некондиція має візуальні ознаки на кадрі чи потрібні додаткові дані від обладнання
> аналітика потрібна як окрема панель чи інтеграція у вашу ЦРМ, ERP або таблиці

Релевантні приклади:
> https://business.ingello.com/forma-wms - WMS і виробничо-складська логіка, схоже за обліком операцій і контрольними подіями
> https://business.ingello.com/vorfahr - AI-автоматизація з обробкою даних і побудовою робочого процесу навколо моделі
> https://systems-fl.ingello.com/ua - коротко про Ingello Systems і наш підхід до складних систем Розгорнути

Бюджет: 10000 UAH Термін: 6 днів

Олексію, для вашої лінії важливо не просто «порахувати об’єкти», а стабільно відрізняти готову продукцію, некондицію, людей і моменти зупинок/переналагоджень. Я можу спроєктувати рішення на YOLO з логікою трекінгу та аналітики, щоб ви отримували точну пропускну спроможність і зрозумілі звіти. Маю досвід у створенні веб-рішень на Laravel/Vue та в комп’ютерних науках. Давайте обговоримо відеопотік, сценарії й потрібну точність.

Бюджет: 25000 UAH Термін: 12 днів

Реалізуємо інтелектуальну систему комп'ютерного зору (Computer Vision) на базі архітектури YOLO (v8/v11) для вашої конвеєрної лінії. Подивився на скріншот з камери — ракурс ідеально підходить для аналітики. Оскільки синя стрічка конвеєра сильно контрастує з білою продукцією, ми зможемо забезпечити максимально точний підрахунок об'єктів та фіксацію браку. Для трекінгу без дублювання розгорнемо пайплайн ByteTrack / BoT-SORT.

Вітаю, Олексію! Я Ніна, менеджер IT-агентства Valflow. Розробкою систем штучного інтелекту, комп'ютерного зору та обробкою відеопотоків на Python у нас займається Валентин, Senior-розробник. Ми створюємо кастомні CV-скрипти і чітко розуміємо, як перетворити картинку з камери на реальну бізнес-аналітику.

Наш технічний план під ваше виробництво (згідно з кадром):
1. Контрастний підрахунок продукції: Завдяки синій стрічці та білому кольору заготовок, налаштуємо лінію перетину (Line Counter). Система буде чітко фіксувати кожну одиницю, а трекер простежить, щоб при зупинці або коливаннях стрічки об'єкти не рахувалися повторно.
2. Моніторинг робочої сили: Кожен працівник знаходиться на лінії у вираженій зоні. Ми розіб'ємо кадр на індивідуальні ROI (Region of Interest) для кожного робочого місця. Система фіксуватиме присутність/відсутність людини на процесі та час її активної роботи.
3. Виявлення браку та деформацій: Навчимо модель класифікувати геометрію або аномалії заготовок (наприклад, порвані листи або зміщення). Для цього знадобиться зібрати невеликий датасет із прикладами браку безпосередньо з цієї камери для донавчання (Fine-tuning) YOLO.
4. Контекст зупинок: Якщо білі об'єкти перестають рухатися по синій стрічці, алгоритм автоматично фіксує зупинку лінії, записує таймстамп, тривалість простою та аналізує, чи знаходилися в цей момент люди в зоні переналагодження, формуючи готовий аналітичний звіт (CSV/JSON/Telegram).

Вартість та терміни (для створення стабільного робочого MVP-скрипта на основі ваших відеозаписів):
Повноцінний аналіз виробничих ліній — це штучна R&D розробка. Початковий етап аналізу та створення стабільного детектора:
— Вартість: 25 000 UAH (готові зафіксувати в Сейфі після деталізації ТЗ)
— Термін: 10–14 днів

Напишіть у ЛС - із задоволенням подивимося на короткий відеофрагмент цієї лінії в русі, щоб точно оцінити частоту кадрів (FPS) та обговорити запуск проекту! Розгорнути

Бюджет: 15000 UAH Термін: 15 днів

Доброго дня!

Маю досвід розробки AI-рішень для автоматизації бізнес-процесів, збору даних та аналітики в реальному часі.

Схожі кейси:

Розробка системи моніторингу виробничих процесів, де дані з обладнання збиралися в єдину систему, аналізувалася продуктивність лінії, простої, навантаження персоналу та ключові показники ефективності.

AI-рішення для контролю якості, де за допомогою комп'ютерного зору виявлялися дефекти продукції та автоматично формувалася аналітика по причинах браку.

Для вашого завдання можу реалізувати систему, яка буде збирати дані з виробничої лінії, рахувати фактичну пропускну здатність, аналізувати простої та переналагодження, виявляти некондиційну продукцію та формувати готові звіти для керівництва.

Готовий обговорити джерела даних (камери, PLC, сенсори, існуючі системи) та запропонувати оптимальну архітектуру рішення. Розгорнути

Бюджет: 27000 UAH Термін: 30 днів

Маю досвід навчання дуууже точних моделей.
Орієнтовний строк виконання 1-2 місяці. Час на сторення прототипу, тестування та вдосконалення після тестування.

Підкажіть чи це єдиний ракурс камери?
та про які "некондиції" йде мова? Чи дійсно можливо буде розгледіти ознаки некондиції з такої відстані?

Бюджет: 10000 UAH Термін: 7 днів

Добрий день. Можу зробити YOLO-підрахунок продукції/людей і некондиції на лінії, з трекінгом і звітом по зупинках. Надішліть 1–2 короткі відео з ракурсу камери — скажу, що реально в рамках MVP. Ціна стартова, обговорюється.

Бюджет: 10000 UAH Термін: 3 дні

Підрахунок на базі YOLO для одиниць продукції та людей у кадрі, з класифікацією некондиції та фіксацією зупинок/переналагоджень по таймлайну. Уточню: відео з однієї фіксованої камери, чи потрібна підтримка кількох ракурсів? Прототип готовий за 3 дні.

Бюджет: 10000 UAH Термін: 14 днів

Добрий день! Ми маємо досвід у впровадженні систем комп'ютерного зору на базі YOLO для промислових ліній. Реалізуємо підрахунок продукції та персоналу з високою точністю, враховуючи специфіку освітлення та швидкість конвеєра. Налаштуємо модель для детекції як якісних, так і некондиційних одиниць товару. Готові обговорити деталі інтеграції у Вашу інфраструктуру.

Бюджет: 10000 UAH Термін: 14 днів

Досліджував типографію та підприємство з виробництва верстатів. Зроблю вам те, що потрібно, у якості кейсу. Вкладуся на максимум. Пишіть.

Бюджет: 10000 UAH Термін: 10 днів

😀 Вітаю!
✅ Виконаю якісно 👌
✅ Вже робив подібне — компʼютерний зір на Python (YOLO: детекція, трекінг, підрахунок) 🎯
🛠 Як зроблю: на базі YOLO — детекція й підрахунок готової продукції та людей на лінії, трекінг для точного проходження, виявлення некондиції, фіксація зупинок/переналагоджень; аналітика/звіти (дашборд, CSV). Обробка з камер у реальному часі або із запису
🎥 Портфоліо: Freelancehunt
✅ Звертайтесь, уточню лінію й метрики 👌🙂

Бюджет: 10000 UAH Термін: 10 днів

Вітаю! Маю досвід роботи з моделлю YOLO та задачами комп'ютерного зору (Computer Vision). Готовий реалізувати систему підрахунку продукції, детекції людей та класифікації некондиції на вашій лінії. Для вирішення задачі використаю Python, OpenCV та YOLOv8/v9, що забезпечить високу точність та швидкість обробки відеопотоку. Також налаштую логування даних для аналітики зупинок та пропускної здатності. Готовий обговорити деталі технічного завдання, пишіть.

Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів

маємо практично готове рішення для відеоаналітики на YOLO, яке можна швидко адаптувати під вашу виробничу лінію і запустити перший робочий етап.
на звʼязку, можемо обговорити деталі в межах біржі ))

за 45000 грн і 14 днів я б запропонував зробити перший етап - PoC на ваших відео або на одній ділянці лінії.
у нього увійде підрахунок готової продукції, участі людей у процесі, базове виявлення некондиції, події зупинок або переналагоджень і таблиця з аналітикою.
повне промислове впровадження з камерами, сервером, ролями, панеллю керування і дорозміткою даних, скоріше за все, треба оцінювати окремо після перевірки відеопотоку.

КОротко по реалізації - беремо ваші приклади відео, перевіряємо якість кадру, зони інтересу, швидкість лінії, перекриття обʼєктів і типи браку.
після цього налаштовуємо модель, правила підрахунку, журнал подій і видачу показників у зручному вигляді.
смотрите, тут нюанс - для точності важлива не тільки модель, а й правильна логіка подій, бо інакше лічильник буде красиво помилятися =)

питання
- чи є вже відео з цієї лінії за зміну або хоча б 30-60 хвилин роботи
- некондицію треба визначати за зовнішнім виглядом у кадрі чи є окремі датчики, мітки або ручне підтвердження

релевантні приклади
- https://business.ingello.com/vorfahr - AI і автоматизація складної логіки, близько за підходом до побудови інтелектуального модуля
- https://business.ingello.com/forma-bpm - системи для процесів, подій, ролей і аналітики, це схоже на частину зупинок та переналагоджень
- https://systems-fl.ingello.com/ua - коротко про Ingello Systems і наш підхід до таких систем

для старту потрібні відеофрагменти, опис типів продукції, приклади некондиції і бажаний формат звіту.
після цього зможмо точніше сказати, де вистачить готової моделі, а де потрібна дорозмітка та навчання. Розгорнути

Бюджет: 10000 UAH Термін: 4 дні

Доброго дня!! Потрібно більше інформації щодо Вашого проекту!!!! Дякую!!!

Бюджет: 10000 UAH Термін: 7 днів

Олексію, замість опису — працюючий прототип, зібрав сьогодні на стоковому відео пакувальної лінії:

Google Drive

На відео: підрахунок продукції через лінію перетину (28 шт за 9 с, ~184 шт/хв), трекінг кожної одиниці, детекція людей у кадрі. Паралельно система пише CSV-звіт: час / кількість / темп / люди.

Модель — з відкритим словником: тип продукції і некондиція задаються описом, без тижнів розмітки. Для точності на вашій лінії донавчу її на кадрах з вашої камери — для пілота досить 10–15 хв відео.

Бюджет: 10000 UAH Термін: 14 днів

Олексію, вам потрібно автоматизувати збір статистики з виробничої лінії, щоб виключити людський фактор у підрахунках та краще розуміти причини простоїв. Використання YOLO для детекції об'єктів у реальному часі дозволить не лише рахувати продукцію, а й відстежувати активність працівників у зоні лінії.

Я налаштую модель на розпізнавання ваших конкретних об'єктів та стану конвеєра, після чого інтегрую вивід даних у зручну аналітичну панель. Ви отримаєте систему, яка фіксує переходи між станами роботи та маркує некондицію безпосередньо під час руху стрічки.

З якого ракурсу зазвичай встановлена камера відносно лінії і чи є вже накопичений відеоархів для навчання моделі?