Кастомная AI-панель на UniFi Protect для грузового двора

Введение и контекст проекта

Команда посещает реальные проекты в Канаде и США, чтобы увидеть работу систем видеонаблюдения, контроля доступа и сигнализации в реальных условиях. Недавно они посетили проект в Лос-Анджелесе, организованный интегратором YesTechie, с которым уже знакомы по предыдущим работам.

Объект представляет собой грузовой двор, где ежедневно перемещаются грузовики, прицепы, контейнеры и другое коммерческое оборудование. К моменту прибытия команды YesTechie уже построил основную инфраструктуру UniFi: систему видеонаблюдения UniFi Protect с LPR-камерами, контроль доступа с UniFi Intercom на въездных воротах, Wi-Fi сеть для офиса и беспроводные мосты, соединяющие разные части территории.

Проблема логистики: почему стандартного LPR недостаточно

На объекте установлены LPR-камеры UniFi Protect, которые хорошо распознают номера даже ночью. Однако в грузовой отрасли одного номерного знака недостаточно: важны номер тягача, контейнера, шасси, информация о компании, номер USDOT. Кроме того, транспортные средства могут иметь знаки опасных грузов (hazmat placards), указывающие тип опасных материалов, что важно для понимания, с чем предстоит работать.

Идентификаторы могут располагаться в разных местах в зависимости от компании и типа транспорта. Номер контейнера обычно находится в предсказуемом месте, но номер тягача или другая информация может появляться в совершенно разных местах. Это создает сложности для стандартных систем распознавания.

Требования клиента: единая панель с журналом событий

Клиент хотел единую панель, которая автоматически создает журнал всех транспортных средств с указанием типа, компании, распознанных номеров, времени въезда и выезда. Необходима возможность быстрого поиска событий по номеру контейнера, компании, типу транспорта и другим данным.

Каждая запись должна быть связана с изображением или видео с камер для проверки. Вместо просмотра часов записей клиент хотел структурированную базу данных, где видео остается исходным источником информации, но основные данные автоматически извлекаются и организуются системой.

Построение кастомного AI-решения на базе UniFi

Интегратор решил не искать готовую платформу, а построить собственное решение поверх установленной системы UniFi. Был добавлен локальный компьютер для дополнительной обработки данных. Инфраструктура UniFi остается основой: камеры продолжают записывать видео и собирать события, данные извлекаются через API.

Разработаны собственные алгоритмы и отдельная панель, преобразующая информацию с камер в структурированный журнал активности транспорта. Это позволяет автоматически создавать записи с распознанными номерами и другой информацией.

Консультация с клиентом и доработка бета-версии

Первая презентация решения клиенту была в бета-версии. Панель уже показывала активность транспорта, время въезда/выезда, изображения и видео с нескольких камер, позволяла фильтровать по типу транспорта и искать по дополнительной информации. Вместо демонстрации готового продукта интегратор прошел с клиентом его рабочий процесс, чтобы понять, какие функции действительно полезны.

Клиент запросил экспорт журнала в Excel; выяснилось, что данные могут использоваться для внутренних проверок и биллинга. Через несколько недель была представлена следующая версия, в которой уже было реализовано автоматическое распознавание номеров контейнеров и их добавление в записи. Пользователь может проверить результат AI, открыв событие и увидев изображение с камеры, а при необходимости перейти к исходному видео.

Разница между установщиком и интегратором

Установка камер, контроля доступа и сетевой инфраструктуры — лишь часть работы. Реальная ценность приходит от понимания бизнеса клиента и использования опыта и технологий для решения фактических проблем. YesTechie — пример такого подхода.

С развитием AI ожидается больше интеграторов, создающих кастомные решения, которые несколько лет назад были бы сложными и дорогими.

Практика

Чек-лист по материалу

• Определите, какие данные о транспортных средствах критичны для бизнеса (номера контейнеров, USDOT, hazmat и т.д.).
• Убедитесь, что стандартные функции видеонаблюдения (например, LPR) покрывают эти потребности; если нет — рассмотрите кастомную разработку.
• Используйте API существующей системы (например, UniFi Protect) для извлечения данных с камер.
• Добавьте локальный компьютер для обработки данных, если требуется.
• Разработайте панель, которая автоматически создает журнал событий с возможностью поиска и фильтрации.
• Обеспечьте связь каждой записи с исходным изображением или видео для проверки.
• Проведите консультацию с клиентом для уточнения функций и сбора обратной связи.
• Реализуйте экспорт данных в Excel для использования в биллинге и внутренних проверках.

Справка

Термины из видео

LPR (распознавание номерных знаков)

Технология автоматического распознавания номерных знаков транспортных средств с помощью камер.

USDOT номер

Уникальный идентификационный номер, присваиваемый Министерством транспорта США коммерческим перевозчикам.

Hazmat placards

Знаки опасных грузов, размещаемые на транспортных средствах для указания типа перевозимых опасных материалов.

UniFi Protect

Система видеонаблюдения от Ubiquiti, включающая камеры, NVR и программное обеспечение для управления.

UniFi API

Программный интерфейс, позволяющий извлекать данные и управлять устройствами UniFi.

NVR

Сетевой видеорегистратор, устройство для записи и хранения видео с IP-камер.

Интегратор

Специалист или компания, которые не только устанавливают оборудование, но и разрабатывают кастомные решения под бизнес-процессы клиента.

Установщик

Специалист, занимающийся только монтажом оборудования без адаптации под специфические бизнес-потребности.