Эта история началась с самой простой задачи — выключать свет, когда в помещении никого нет. Обычная, скучная задача для промышленной автоматизации. Мы не планировали революций, стартапов и акселераторов. Мы просто делали свою работу.
Но иногда технологии ведут нас туда, куда мы сами не собирались идти. Так и получилось: маленькая фича превратилась в идею, идея — в прототип, а прототип — в потенциальную систему, которая может реально спасать жизни. Не пафосно, не в будущем, а здесь и сейчас.
Сегодняшняя статья в блоге ЛАНИТ — попытка рассказать, как из бытовой задачи родился продукт с социальной значимостью. Как техника безопасности, которую обычно игнорируют, стала фокусом технологий. Как из набора гипотез, провалов, кривых MVP и диалогов с заводами родился работающий инструмент.

Все началось с задачи «сделать, чтобы свет не горел, когда людей нет». Это был простой запрос от волжского завода - оптимизировать потребление электроэнергии за счет автоматизации освещения. Тогда мы, команда “Систем компьютерного зрения”, еще не подозревали, что этот MVP — наш входной билет в мир охраны труда, безопасности и... краш-тестов бизнес-идей в акселераторе.
К задаче подошли по классике: собрали датчики, камеру, написали логику. Но заказчик внезапно захотел: «А можно, чтобы система еще и определяла, есть ли на человеке каска?» Мы не были против. Что здесь сложного? Детекция объектов, база с PPE (Personal Protective Equipment), классификатор на основе нейронной сети, YOLO на минималках. Сняли данные на заводе, сделали MVP, заработало.
Продукт назвали CVS - Danger Control — система фиксировала и поведение людей, и СИЗы. Становилось интересно. Мы уже думали про серию версий для разных сценариев: тросы, лестницы, каски, жилеты. Но тут внезапно заказчик пропал. У заказчика остановилось финансирование цифровых проектов на неопределенный срок. Работы были свернуты.
И вот мы остались с MVP, без контракта и с осознанием, что нам достался нереализованный продукт. Звучит как провал? Нет, как начало.
Что с этим делать? Ответ нашелся в акселераторе LANIT Product Manager (о нем мы уже писали здесь и здесь).
Акселератор: от гипотезы к осознанию, что рынок другой
С этой полуготовой системой мы пришли в акселератор LANIT Product Manager (здесь и здесь можно почитать подробнее, что это такое). Цель была простая — понять, для кого эта система может быть полезной. На старте мы честно пытались искать похожие решения. Выяснилось: они есть и стоят 20+ миллионов, а внедряются по году, иногда и дольше. Даже те, кто может предложить подобную разработку, не гарантируют ее полное воплощение. Другими словами, продукт представлен только на сайте, — это максимум «под заказ», что может означать долгие ожидания.
Рынок оказался не так прост: стационарные решения перегружены, неповоротливы, без обратной связи. Видеонаблюдение с анализом — по факту просто отчет, который кто-то должен прочитать. Никакой живой реакции. Никакой помощи сотруднику здесь и сейчас.

А что если система могла бы сразу сказать: «Ты не держишься за перила — это опасно»?
Так родилась идея Safety Alert. Мы поняли, что ценность — не в том, чтобы «фотографировать» нарушение. А в том, чтобы тут же дать человеку понять, что он делает не так. Прямо в момент действия.
И тут нас накрыл эффект Хайнриха: на один смертельный случай приходится 300 инцидентов без травм. Это установленная мировой практикой прямая зависимость. Если снизить количество таких «незаметных» нарушений, то это как снизит количество смертельных случаев, так и сократит временные и финансовые потери от инцидентов.
Остановки производства, срыв контрактов, страховые выплаты, компенсации, испорченное оборудование — все это следствия мелких нарушений. Их легче предотвратить, чем разгрести последствия.
Акселератор научил нас, что:
идея без сегментации целевой аудитории — это фантазия;
никакой ML не спасет, если никто не готов платить;
инновация не обязательно должна быть навороченной — она должна быть своевременной.
А главное — иногда маленькое изменение (например, «пожалуйста, держитесь за перила») может сэкономить миллионы и спасти чью-то жизнь.
MVP без бюджета: Android-смартфон, студенты и никакой магии
У нас не было инвестиций. Только энтузиазм и команда единомышленников. Я собрала людей, с которыми работала раньше. Это инженеры, разработчики, менеджеры. Привлекли студентов, иногда — мидлов и сеньоров на пару дней по конкретной задаче. Все делали на одном дыхании.
Результат — мобильный прототип, который можно установить на обычный Android-смартфон. Он умеет определять три базовых сценария нарушений, например, движение по лестнице без удержания за перила. Если нарушаешь — телефон говорит голосом: «Пожалуйста, держитесь за перила». И это работает.
Но есть проблема. Это смартфон. Его нельзя просто так поставить на заводе, он не предназначен для длительной автономной работы в промышленных условиях. Нужен защищенный антивандальный корпус, стойка, питание, камера с широким углом, защита от пыли, воды, температуры и вибраций. Все это — аппаратная часть, которую пока делать не на что.
«Мы готовы протестировать. Но вы сначала все сделайте»
Мы пришли на заводы, говорим: «Давайте протестируем, покажем, что система работает». Реакция: «Отлично. Только мы не будем ничего финансировать. Приносите готовое решение — потестим и, если что, купим».
На этом этапе стало понятно: B2B-сектор в России очень осторожен. Он не готов участвовать в разработке, даже если заинтересован в результате. Даже если продукт поможет сократить штрафы и улучшить безопасность.
Само устройство представляет собой мобильную автономную видеокамеру с обратной связью, которая:
осуществляет мониторинг соблюдения требований охраны труда и противопожарной безопасности в автоматическом режиме;
фиксирует нарушения в виде события (дата, время, фото/видеофрагмент, наименование нарушения, распознавание нарушителя (через номер на одежде));
немедленно оповещает о нарушении через динамик.
Особенности решения — возможность выгрузить отчет о нарушениях за последние сутки, не требует подключения к сети, работает от аккумулятора (время непрерывной работы от 12+ часов), легко устанавливается, легко перемещается по территории завода, тем самым позволяет снизить эффект привыкания для работников и не превращается в информационный шум.
Как это работает? Система использует передовые технологии компьютерного зрения.
Камеры фиксируют происходящее в реальном времени.
Алгоритмы машинного обучения (ML) анализируют видео и выявляют нарушения.
Каждое нарушение автоматически записывается в базу данных с точным временем, датой и описанием.
Система распознает идентификаторы на униформе, чтобы зафиксировать ответственного.
На основе собранных данных формируются четкие отчеты для контроля и анализа.
Это полностью автоматизированный процесс, обеспечивающий объективность и оперативность реагирования.
У нас есть шанс протестировать решение на одном из пищевых производств — там уже идет работа по другому нашему проекту. Возможно, и для Safety Alert мы найдем окно. Но пока это история в режиме ожидания.

А дальше — много развилок. Умные светофоры, школы...
Когда MVP работает, появляется десяток направлений, куда его можно масштабировать. Мы подумали, а что если:
сделать умный светофор, который скажет: «Вы идете на красный!» (а не просто мигает);
добавить сценарий для детских садов — если ребенок выходит за территорию, система тут же оповестит воспитателя;
сделать облачную аналитику нарушений, дашборды для руководства;
расширить количество сценариев поведения, которое система отслеживает.
Но пока у нас в руках мобильный MVP, бизнес-план, подтвержденные гипотезы и десятки часов интервью со специалистами по технике безопасности и противопожарной безопасности.
Чему мы научились
До акселератора LANIT Product Manager я была сугубо техническим человеком. Приходил заказчик — я сразу думала, как решить задачу. После акселератора я поняла, не все, что хочет заказчик, нужно реализовывать. И не все, что кажется технически интересным, имеет бизнес-смысл.
Теперь я всегда задаю себе следующие вопросы.
А точно ли это проблема?
А точно ли это проблема заказчика?
А есть ли у заказчика деньги ее решать?
Это изменение мышления. Это не всегда приятно — рушатся иллюзии, но так вырастают зрелые продукты.
Комментарии (8)

VedmakOff
03.02.2026 07:31А номера на спец одежде уже были или их нужно наносить специально под проект?
Опять же, часто бывает, что такую мобильную камеру ставят у места проведения работ где задействован персонал нескольких подрядных организаций. То есть если своим номера нанесли, то всех подрядчиков обязать это сделать не реально.
Хорошо, отказались от номеров, говорим голосом об нарушении. Но в условиях цеха его будет не слышно.
Остаётся аналитика и архив нарушений. Где тоже свои нюансы, например персонал до раздевалки двигается через производственное помещение. А ещё в зимнее время поверх каски одет капюшон. Даже неудачный ракурс когда каска видна частично или ее цвет на фоне окружения дают ложные срабатывания.
Всё это на личном опыте наблюдения за системами видео аналитики у нас.
Как результат, при тысячах обработанных кадров в сутки есть примерно 5% ложных срабатываний которые перегрузили наш отдел ОТ и они были не готовы этим заниматься. В итоге для достижения 100% результата 2 человека из ИТ вручную просматривают срабатывания системы для отделения ложных. Теряется оперативность.
Вы вот приводили эффект Хайнриха, а у нас сработал эффект Хоторна. То есть при первоначальных указаниях на нарушения при запуске системы люди поняли, что за ними наблюдают и под камерами лучше не нарушать.

CitizenOfDreams
03.02.2026 07:31А номера на спец одежде уже были или их нужно наносить специально под проект?
"Лодка номер 9, вернитесь к берегу! Лодка номер 9, вернитесь к берегу! Э... Лодка номер 6, у вас какие-то проблемы?"

Sm_Elena Автор
03.02.2026 07:31Именно, что под камерами, люди начинают вести себя более ответственно, а там где нет камер - можно и нарушать. Здесь система мобильная, и ее положение можно менять, засчет этого, мы получаем больше охват территории и эффект Хоторна начинает также действовать повсеместно, при этом цель - сократить нарушения будет достигнута. По поводу шума - да, согласна, тихий динамик никто не заметит. Однако звук, когда, например, раскаленная труба, начинает ехать по конвейеру, при старте производства, в любой каске и наушниках слышно. Поэтому тут можно пойти разными путями, можно повысить мощность динамика, можно включить светоиллюминацию, можно, при наличии соответствующих условий, включить звук в наушниках нарушевшего, и тихим голосом посоветовать исправиться. По поводу номеров для идентификации - можно иметь некоторое количество, например жилетов, с номерами, для подрядчиков, которые будут одеваться сверху на одежду. Цель внедрения этих систем - это повышение уровня работы предприятия в плане безопасности ОТиПБ. До появления таких систем видеоаналитики, специалисты ОТ, проходя по помещению производства, видели всю территорию, но раз в день, например. После появления систем видеонаблюдения, специалист мог уже не ходить, а эпизодически просматривать записанные данные, находя при этим, нарушений гораздо больше, но только в зоне видимости камер. После появления систем автоматической видеоаналитики, система сама обрабатывает все данные со всех камер, и выдает все найденные ей нарушения, которые специалист по ОТ может просматривать. Это не значит, что их количество изменилось, их просто стали больше фиксировать. По поводу ложных срабатываний - да, при сложных различных условиях: освещения, неудачных ракурсах (когда объект контроля виден частично), уличных (снег/дождь), они неизбежно будут. С этим можно бороться множеством способов, которым можно посвятить следующую статью ).

Radisto
03.02.2026 07:31Если снизить количество таких «незаметных» нарушений, то это как снизит количество смертельных случаев, так и сократит временные и финансовые потери от инцидентов.
Или устроит итальянскую забастовку, если эти действия были объявлены нарушениями как мероприятия по недопущению, написанные для галочки, так как надо было что-то написать, ничего не писать нельзя, а реальное устранение первопричин экономически нецелесообразно
Тут как повезёт.

Sm_Elena Автор
03.02.2026 07:31Все что угодно можно довести до абсурда. Необходимо чтобы все работники предприятия были заинтересованы. Повысить мотивацию можно как материальным, так и нематериальным способом, отдельные статьи на эту тему есть.
cry_san
-если ребенок выходит за территорию, система тут же оповестит воспитателя
а как же старый добрый подкоп через песочницу?
Sm_Elena Автор
Сценарии, которые будут отслеживаться, можно добавлять. Система модульная и расширяемая.
Squoworode
Старые добрые рвы предупредят о подкопах