Так выглядит типовой проект разметки видео для навигации беспилотного транспорта: объём данных, подход к трекингу и метрики, которые мы закладываем в SLA. Это не кейс конкретного клиента — реального опыта такого масштаба у нас пока нет, цифры согласованы с открытым прайсом на /pricing/ и со страницей услуги «Разметка видео».
Команда, которая разрабатывает навигацию для беспилотного транспорта, готовит датасет для обучения модели трекинга объектов. Нужно, чтобы алгоритм не терял идентификатор объекта — пешехода, автомобиля, дорожного знака — между кадрами видео с бортовых камер даже при частичном перекрытии сцены и смене освещения на маршруте.
Такой сценарий типичен для проектов ADAS и робототехники, где потеря идентификатора объекта в потоке кадров напрямую влияет на безопасность и стабильность навигации.
В такой проект закладываем партию от 800 часов видео с бортовых камер, из которых кадры извлекаются с заданным FPS выборки. На каждом кадре размечается bounding box объекта, а между кадрами объекту присваивается один ID, который сохраняется на всём протяжении ролика.
Объём партии: от 800 часов видео
Тип разметки: покадровая детекция + трекинг с ID
Формат выгрузки: MOT / COCO Video (или YOLO покадрово)
Инструмент разметки: CVAT
Исходное видео с бортовых камер в таком проекте обычно предоставляет заказчик; при необходимости можем подключить отдельный этап сбора данных под конкретный маршрут и условия съёмки.
Проект стартует с бесплатного пилота на тестовом ролике: согласуем классы объектов, частоту выборки кадров и правила восстановления ID после перекрытия. Основной объём размечает команда в CVAT с перекрёстной проверкой каждого ролика и контролем стабильности треков перед выгрузкой в MOT и COCO Video.
Целевая точность детекции и трекинга по SLA для такого проекта — от 98%, срок на партию 800 часов видео — ориентировочно 5 недель с учётом пилота. Отдельно контролируем стабильность ID объектов между кадрами и фиксируем отчёт по итогам каждого этапа проекта.
От 98% по детекции и стабильности трекинга объектов.
Ориентировочно 5 недель на партию 800 часов видео, включая пилот.
Перекрёстная проверка, контроль стабильности ID между кадрами.
Отчёт по accuracy, IAA и стабильности треков на каждом этапе.
Точные пороги точности и срок фиксируем в договоре после бесплатного пилота на тестовом ролике — цифры выше ориентир для планирования, а не публичная оферта.
Ориентир результата для модели трекинга — снижение потери треков (track loss) до 15% по сравнению с обучением на менее точной выборке; итоговая цифра зависит от сложности сцены и исходной архитектуры модели заказчика. Это целевой диапазон для обсуждения на брифе, а не гарантированный результат конкретного договора.
Итоговый эффект для конкретной модели проверяем на контрольной выборке заказчика после промышленной разметки — так видно, снизилась ли потеря треков на реальных маршрутах.
Пришлите пример видео и опишите задачу — вернёмся с гайдлайном, сроком и сметой по образцу этого сценария в течение 1 рабочего дня.
Оставить заявку на пилот