как мы внедрили AI-аналитику для повышения уровня комфорта и безопасности

В июне 2025 года мы начали реализацию масштабного проекта в парках Московской области. Цель — оснащение зеленых пространств интеллектуальными системами. 

Руководство парков работает в условиях ряда операционных вызовов, связанных с необходимостью поддерживать высокий уровень сервиса, обеспечивать своевременное реагирование на возможные инциденты и эффективно управлять ресурсами на обширных территориях.

В этом кейсе мы расскажем, как команда L-labs реализовала платформу на базе искусственного интеллекта, которая трансформировала подход к мониторингу, аналитике и управлению парковыми зонами.

Какие задачи перед нами стояли

Заказчик поставил три основополагающих требования:

1. Обеспечить эталонный уровень сервиса. Гарантировать высокое качество уборки, безопасность и исправность инфраструктуры для миллионов посетителей.

2. Создать единую, прозрачную систему мониторинга. Обеспечить непрерывный контроль состояния территорий
в реальном времени.

3. Цифровизировать управленческие процессы. Перевести рутинные проверки и отчеты на современную
AI-аналитику, высвободив ресурсы для стратегического развития.

Что мы предложили

Наша команда разработала
умную платформу, которая:

Автоматизирует рутинные процессы.

Собирает и структурирует данные о состоянии инфраструктуры и выполнении регламентных работ.

Служит единым источником данных.

Собирает информацию со всех объектов
в понятные дашборды для анализа
и эффективного управления.

Выявляет проблемы на ранней стадии.

Фиксирует дефекты и чрезвычайные ситуации
на ранней стадии, позволяя реагировать оперативно, до того, как они повлияют на комфорт посетителей.

Как работает система L-Labs

Система получает видеопоток с камер видеонаблюдения, анализирует его с помощью алгоритмов компьютерного зрения и формирует отчеты в удобном заказчику формате. Модель является самообучающейся и была дополнительно натренирована на тысячах изображений и видеопотоков
из парков региона.

Преимущества системы:

Для оперативного реагирования — уведомления.

Передача данных:

Все события отображаются на защищенном веб-дашборде,
где руководители могут отслеживать и анализировать текущую ситуацию и принимать обоснованные решения.

Для аналитики и отчетности — дашборды.

Этапы внедрения:

С нашей стороны над реализацией проекта работала большая команда:

Со стороны клиента — эксперты в предметной области, которые помогли адаптировать систему под реальные нужды.

Процесс занял три этапа:

1. Совместное проектирование. Вместе с заказчиком мы определили приоритетные метрики и ключевые показатели качества.

2. Пилотное внедрение. Запустили систему на объектах
для апробации и оптимизации.

3. Итерационная настройка. С помощью обратной связи настроили алгоритмы для повышения точности.

Какие метрики отслеживали

Проект был внедрен в десяти крупных парках:

Контроль работ по содержанию

Каждый парк имеет ежедневный график уборок. Наша система в автоматическом режиме проверяла, выполняются ли они вовремя и качественно.
В перечень контролируемых метрик входили:

Тип: Ручная уборка пешеходных дорожек

Время по графику: с 09:00 до 10:00

Фактическое время выполнения работ: с 09:09 до 09:20

Качество: Визуальные признаки выполнения подтверждены. Работы завершены

ID камеры: 243913

Работы завершены:

* Детские игровые площадки

** Малые архитектурные формы

Обнаружение дефектов

Технологии нашей компании автоматически выявляли следующие проблемы на территории:

Обнаружен дефект!

Тип: Переполненная мусорка

Камера: 250699

Время обнаружения: 09:07

Срок устранения: 11:07

Обнаружение инцидентов

Система также отслеживала ситуации, требующие немедленного реагирования:

Камера: 219980

Время обнаружения: 12:48

Срок устранения: 13:18

Срочно! Инцидент!

Тип: Оставленная без присмотра сумка

Работы завершены:

Так ИИ-аналитика позволила повысить уровень безопасности и оперативности управления парками Московской области.

После внедрения интеллектуальной платформы в парках Московской области управление территориями стало более прозрачным и оперативным, что положительно сказалось на эффективности работы и качестве обслуживания посетителей.

Вот что мы можем отметить:

Усиление безопасности. Система стала надежным помощником в экстренных ситуациях, мгновенно уведомляющим охрану или специальные службы и обеспечивающим защиту посетителей.

Повышение стандартов качества. Однозначные, объективные показатели позволили унифицировать качество обслуживания по всем паркам региона, с которыми мы работаем.

Объективные решения. Аналитические инструменты позволяют руководству обоснованно планировать бюджеты, перераспределять ресурсы и повышать эффективность работы.

Результаты проекта

Автоматизация контроля и аналитики на базе искусственного интеллекта позволила преобразовать управление парковой инфраструктурой региона и превратить его в единую сеть. Вместо субъективных оценок — объективные данные и предиктивная аналитика, которые создают условия для стабильно высокого уровня сервиса и безопасности.

L-labs выступила надежным партнером в реализации цифровых решений, которые не только обеспечивают текущие потребности, но и задают вектор развития для всей парковой сети Московской области.