Камеры посчитают пустые парты. ИИ NtechLab внедряют в крупном вузе
Автор: Марта Баринова Российская NtechLab начала внедрять в одном из крупнейших вузов страны систему видеоаналитики. Она будет автоматически считать студентов на лекциях и собирать статистику посещаемости. О проекте пишет ТАСС со ссылкой на компанию. Логика здесь простая: камеры покажут не только, кто пришёл на пару, но и какие дисциплины стабильно собирают полупустые аудитории.
По словам разработчика, нейросеть должна закрыть сразу две задачи. Первая — учёт посещаемости и поиск прогульщиков. Вторая — безопасность на входе: система сверяет лица посетителей с «чёрными списками» и отправляет охране тревожный сигнал, если находит человека из базы.
В компании говорят, что такой инструмент пригодится не только деканатам. Если какие-то лекции из раза в раз идут при пустых рядах, вуз сможет пересмотреть расписание, формат или саму программу. И вот тут видеоаналитика превращается уже не просто в контроль дисциплины, а в способ довольно быстро понять, какие предметы студентам реально нужны.
NtechLab работает с технологиями распознавания лиц с 2015 года. Компания известна по ранним алгоритмам FindFace и позже стала одним из самых заметных игроков на рынке городской видеоаналитики. По её данным, решения NtechLab используют в 34 странах, а в России такие проекты запущены более чем в 70 регионах.
Рынок при этом давно ушёл за пределы улиц и транспорта. Российские конкуренты вроде VisionLabs тоже продают системы компьютерного зрения для проходных, банков и аэропортов, а в образовании ИИ уже применяли в более узких сценариях — например, для прокторинга на экзаменах и контроля доступа в кампусы. Новый кейс интересен тем, что видеоаналитику пытаются встроить прямо в учебный процесс. Тут сразу встанут вопросы точности подсчёта, хранения биометрии и согласия студентов.
Если пилот окажется удачным, такие системы могут довольно быстро перейти из разряда экспериментов в обычную закупку для крупных университетов. У вузов для этого уже есть камеры и турникеты, у поставщиков — отработанные сценарии для служб безопасности. После первых публичных результатов внедрения в 2026 учебном году станет понятно, будет ли ИИ в аудиториях массовым.
