ИИ на стройке: как YOLO учат различать российские бетономешалки и снег

Внедрение ИИ на стройке — не просто поставить камеру и запустить детекцию. Автор статьи на Habr рассказывает о трёх ключевых проблемах: масштабирование обработки видеопотоков, подготовка данных и дообучение модели YOLO под российские условия.

Первая сложность — видеопотоков много, а серверы не справляются. Нужно оптимизировать пайплайн: не гнать всё подряд, а фильтровать кадры по движению и времени суток. Вторая — данные: стройки в России отличаются от западных — другая техника, погода, освещение. Готовых датасетов нет, приходится собирать и размечать вручную.

Третья — дообучение YOLO. Модель путает бетономешалку с мусорным баком, а снег — с пустой зоной. Автор описывает, как подбирали гиперпараметры, аугментации и балансировали классы, чтобы детекция заработала в реальных условиях — от −30 до +30 °C.