Коттеджные посёлки "Березки" R&D

Разработка системы учета базировалась на серии исследований. 
Наша команда провела тестирование: сначала на территории офиса, затем — на тест-площадке. Первым делом мы подобрали и установили камеры (на въезд и на выезд), настроили их ракурс. На тест-площадке мы установили мини-компьютер — на него передавались кадры с камер. Мини-компьютер фильтрует полученные кадры, отбирая только те, где было зафиксировано движение. Отобранные фото мини-компьютер отправляет на сервер в офисе, где уже происходит распознавание и обработка. 

Для распознавания номеров было решено использовать готовую и обученную нейросеть NomeroffNet. Чтобы сбалансировать нагрузку на нее, на сервере были сделаны очереди Kafka. 
Так как на тест-площадке не было возможности подключить стабильную интернет-связь, наша команда предварительно создала буфер изображений — так мы уменьшили вероятность потери кадров. 
На следующем этапе мы продумывали, как клиенту быстро и удобно получать информацию с сервера. Оптимальным вариантом стала разработка Telegram-бота с подключением сервиса Yandex DataLens.

Бот получает сообщения о проезде машины в течение нескольких минут, а DataLens предоставляет возможность фильтровать данные по площадкам, машинам, дням и отображает статистику. Таким образом клиент может просматривать, как много рейсов каким авто было сделано и какова была продолжительность отдельного рейса. С помощью бота для внутреннего пользования также можно осуществлять мониторинг стабильности системы.