Почему такого датчика раньше не было
Каски и номера распознают все. А ваш процесс — никто, потому что он такой один.
Нейросети делают только под тираж
В промышленной работе с видео применяется около тридцати обученных нейросетей: номера, лица, каски, дым, огонь, товары на полке. Каждая стоила миллионы и окупилась только потому, что нужна одинаково в каждом городе, подъезде и магазине.
Процессов, которые нужно измерять, — десятки тысяч, и почти все они уникальны.
Пример
Доменная печь на конкретном заводе существует в одной конфигурации. Обучить под неё модель стоит миллионы, а продать её можно ровно один раз. На соседнем заводе процесс другой — учить нужно заново. Экономика не сходится, и такие процессы просто не автоматизируют.
Что меняется
Если датчик обучается сам, по архиву той же камеры и за минуты, штучная задача перестаёт быть дорогой. Измерение, которое раньше не окупалось, становится обычной настройкой камеры.