hello@statanly.com 88007707178 Telegram WhatsApp
Написать

Модули аналитики

Каталог моделей и расчет стоимости

Оставить заявку
Каталог детекторов

Калькулятор подписки

Детектор Камеры FPS / Период Хранение мес. ₽

0 ₽

Модули компьютерного зрения

Раздел Detector Архитектура Совместимость Accuracy mAP@50 / IoU F1 Precision Recall
ЛЮДИ
ЛЮДИ Контроль активности YOLOv11n GPU 95.5 — — — —
ЛЮДИ Подсчет в заданной зоне Landmark-based CPU + GPU LFW: 99.6 · CFP_FP: 94.3 · AGEDB_30: 95.9
ЛЮДИ Нахождение в заданном секторе Landmark-based CPU + GPU LFW: 99.6 · CFP_FP: 94.7 · AGEDB_30: 95.9
ЛЮДИ Очереди Landmark-based CPU + GPU LFW: 99.6 · CFP_FP: 95.4 · AGEDB_30: 95.9
ЛЮДИ Мобильный телефон Landmark-based CPU + GPU LFW: 92.6 · CFP_FP: 91.9 · AGEDB_30: 90.8
ЛЮДИ Оружие в руках Landmark-based CPU + GPU LFW: 92.2 · CFP_FP: 93.2 · AGEDB_30: 92.2
ЛЮДИ Падение Landmark-based CPU + GPU LFW: 93.6 · CFP_FP: 93.1 · AGEDB_30: 90.9
ЛЮДИ Активность Landmark-based CPU + GPU LFW: 93.6 · CFP_FP: 93.1 · AGEDB_30: 90.9
ЛЮДИ Улыбка Landmark-based CPU + GPU LFW: 93.6 · CFP_FP: 93.1 · AGEDB_30: 90.9
ЛЮДИ Уникальные посетители Landmark-based CPU + GPU LFW: 95.6 · CFP_FP: 93.1 · AGEDB_30: 90.9
ЛЮДИ Отсутствие на месте Landmark-based CPU + GPU LFW: 98.6 · CFP_FP: 93.1 · AGEDB_30: 90.9
ЛЮДИ Курение, спиртные напитки Landmark-based CPU + GPU LFW: 93.6 · CFP_FP: 93.1 · AGEDB_30: 90.9
ЛЮДИ Убранные волосы Landmark-based CPU + GPU LFW: 94.6 · CFP_FP: 93.1 · AGEDB_30: 90.9
ПРОМЫШЛЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
ПРОМЫШЛЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Распознавание СИЗ (каски/каскетки, маски, очки, перчатки) YOLOv11n GPU 95.5 — — — —
ПРОМЫШЛЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Детекция огня, дыма, возгорания Landmark-based CPU + GPU LFW: 99.6 · CFP_FP: 94.9 · AGEDB_30: 95.9
ПРОМЫШЛЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Искрение, замыкание Landmark-based CPU + GPU LFW: 99.6 · CFP_FP: 94.9 · AGEDB_30: 95.9
ПРОМЫШЛЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Проливы, наводнения Landmark-based CPU + GPU LFW: 99.6 · CFP_FP: 94.9 · AGEDB_30: 95.9
ПРОМЫШЛЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Оставленные предметы, наводнения Landmark-based CPU + GPU LFW: 99.6 · CFP_FP: 94.9 · AGEDB_30: 95.9
ПОМЕЩЕНИЯ
ПОМЕЩЕНИЯ Огонь, дым YOLOv11n GPU 99.2 — — — —
ПОМЕЩЕНИЯ Искрение, замыкание Landmark-based CPU + GPU LFW: 99.6 · CFP_FP: 94.9 · AGEDB_30: 95.9
ПОМЕЩЕНИЯ Проливы, вода Landmark-based CPU + GPU LFW: 99.6 · CFP_FP: 94.9 · AGEDB_30: 95.9
ПОМЕЩЕНИЯ Переполненные мусорные контейнеры Landmark-based CPU + GPU LFW: 99.6 · CFP_FP: 94.9 · AGEDB_30: 95.9
ПОМЕЩЕНИЯ Грязь на полу Landmark-based CPU + GPU LFW: 99.6 · CFP_FP: 94.9 · AGEDB_30: 95.9
ПОМЕЩЕНИЯ Оставленные предметы Landmark-based CPU + GPU 99.6
ПОМЕЩЕНИЯ Защита периметра Landmark-based CPU + GPU LFW: 99.6 · CFP_FP: 94.9 · AGEDB_30: 95.9
СОСТОЯНИЕ ДОРОГ
СОСТОЯНИЕ ДОРОГ Дорожная разметка DeepLabV3+ (ResNet18) GPU 77.61 IoU: 64.6 78.5 80.8 76.2
СОСТОЯНИЕ ДОРОГ Дорожные знаки YOLOv8n GPU 82 82 81.8 90 75
СОСТОЯНИЕ ДОРОГ Сегментация: дорога PSPNet (resnet50_v1c) GPU 95.46 IoU: 95.46 97.67 97.14 98.22
СОСТОЯНИЕ ДОРОГ Сегментация: обочина PSPNet (resnet50_v1c) GPU 85.37 IoU: 77.99 87.64 90.02 85.37
СОСТОЯНИЕ ДОРОГ Сегментация: ограда PSPNet (resnet50_v1c) GPU 89.84 IoU: 81.46 89.78 89.73 89.84
СОСТОЯНИЕ ДОРОГ Сегментация: люки PSPNet (resnet50_v1c) GPU 51.76 IoU: 46.52 63.5 63.5 51.76
СОСТОЯНИЕ ДОРОГ Очистка дороги (удаление машин, базовая YOLO без дообучения) YOLOv8n GPU — — — — —
СОСТОЯНИЕ ДОРОГ Блики и прочее (модель классификации) ResNeXt101 GPU 89.7 — 89.5 — —
СОСТОЯНИЕ ДОРОГ Трещины SegFormer (MIT-b1) GPU 62.06 IoU: 46.68 63.64 62.29 65.06
СОСТОЯНИЕ ДОРОГ Ямы, Лужи SegFormer (MIT-b1) GPU 83.02 IoU: 73.8 84.9 91.5 79.2
СОСТОЯНИЕ ДОРОГ Освещение Аналитическое решение CPU — — нет разметки
СОСТОЯНИЕ ДОРОГ Снег (сегментация аналитическим решением) Аналитическое решение CPU — — нет разметки
СОСТОЯНИЕ ДОРОГ Сугробы (сегментация) YOLOv8n segm GPU 97 90.1 81.98 83 81
РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ
РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ Detector (детекция лица). YOLOv8n-face GPU 79–94.5 — — — —
РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ Alignment (выравнивание лица) Landmark-based CPU + GPU LFW: 99.6 · CFP_FP: 94.9 · AGEDB_30: 95.9
РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ Extractor (выделение вектора признаков лица) ГИБРИД (ResNet50) GPU — — — — —
РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ Searching (database: 13х3 persons) (поиск лица в БД) Перемножение матриц CPU — — — — —
АТРИБУТЫ ЛИЦА
АТРИБУТЫ ЛИЦА Лысина / Челка / Залысины resnext_50 GPU 82 — 95.9 0.99 0.93
АТРИБУТЫ ЛИЦА (Большой нос / Маленький нос) / (Заостренный нос / Нос картошкой) — GPU 77 — 77.9 0.76 0.80
АТРИБУТЫ ЛИЦА Черные волосы / Светлые волосы / Каштановые волосы /Седые волосы/Синие волосы/Зеленые волосы/Фиолетовые волосы/Рыжие волосы/Желтые волосы resnext_50 GPU 96 — 80 0.80 0.80
АТРИБУТЫ ЛИЦА Густые брови / Тонкие брови Алгоритм уточнить — GPU 73 — 73 0.73 0.73
АТРИБУТЫ ЛИЦА Двойной подбородок resnet_50 GPU 83 — 83 0.83 0.83
АТРИБУТЫ ЛИЦА Есть очки / нет очков resnet_50 GPU 93 — 93 0.93 0.93
АТРИБУТЫ ЛИЦА Густой макияж / Без макияжа resnet_50 GPU 87 — 87 0.87 0.87
АТРИБУТЫ ЛИЦА Усы / Испанская бородка / Щетина / Бакенбарды / Без бороды resnext_50 GPU 96 — 98 — —
АТРИБУТЫ ЛИЦА Усы самописная (вход 80х80) CPU + GPU — — — — —
АТРИБУТЫ ЛИЦА Бледная кожа / Обычная кожа resnet_50 GPU 83 — 83 0.83 0.83
АТРИБУТЫ ЛИЦА В шляпе / Без шляпы resnet_50 GPU 94 — 95 0.95 0.95
АТРИБУТЫ ЛИЦА Мужчина/Женщина resnet_50 GPU 92 — 93 0.93 0.93
АТРИБУТЫ ЛИЦА Раса (европеоид, азиат, африканец) resnext_101 GPU 83 — 84 0.82 0.86
АТРИБУТЫ ЛИЦА Возраст по категории: 0-10, 11-20, 20-40, 40-60, 60+ VGG16 GPU — — — — —
ТРЭКИНГ
ТРЭКИНГ Детекция людей. YOLOv8n GPU 75.5 — — 84.7 64.4
ТРЭКИНГ Детектор головы YOLOv8n GPU 95.2 — — 96.7 88.6
ТРЭКИНГ Детекция машины YOLOv8n GPU 91.3 — — 90.1 82.7
ТРЭКИНГ Детекция людей + сегментация YOLOv8n seg GPU — — — — —
ТРЭКИНГ Детектор головы + сегментация YOLOv8n seg GPU — — — — —
ТРЭКИНГ Детекция машины + сегментация YOLOv8n seg GPU — — — — —
ТРЭКИНГ Подсчет объектов в зоне / пересчение линии Алгоритм CPU — — — — —
ТРЭКИНГ Внутрикадровый трекинг OC-SORT OC-SORT CPU — — — — —
ReID
ReID Вырезание силуэта YOLOv8m seg GPU — — — — —
ReID Экстрактор ResNet-50 (Centroids-ReID) GPU 98.2 / 77.8 — 98.2 / 77.8 — —
ReID Сравнение эмбедингов Косинусное расстояние CPU — — — — —
Классификация атрибутов машин
Классификация атрибутов машин Вырезание машины YOLOv8m seg GPU — — — — —
Классификация атрибутов машин Классификатор типа ТС EfficientNet-b0 GPU 97 — 88 — —
Классификация атрибутов машин Классификатор марки автомобиля EfficientNet-b2 GPU 93.4 — 90.3 89.6 92.2
Классификация атрибутов машин Классификатор модели автомобиля — GPU 87.2 — 86.5 88.8 86.5
Классификация атрибутов машин Цвет автомобиля EfficientNet-b0 GPU 82.17 — 0.68 0.70 0.82
ГРЗ
ГРЗ Детекция рамки YOLOv8n-pose GPU — 0.9+ — — —
ГРЗ Перенос точек /Подобие Алгоритм CPU — — — — —
ГРЗ Выравнивание номера Алгоритм CPU — — — — —
ГРЗ Распознавание символа по отдельности YOLOv8n GPU — 0.9+ — — —
ГРЗ Вычисление координат символов Алгоритм CPU — — — — —
ГРЗ Классификатор страны — CPU — — — — —