> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://admin.kod.ru/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# Компания NtechLab представила технологию поиска потерянных вещей в транспорте, парках и на вокзалах
- URL: https://admin.kod.ru/ntechlab-ai-search/
- Published: 2025-06-24T10:02:02.000Z
- Updated: 2025-06-24T10:07:31.000Z
- Description: Решение отслеживает сумки, коробки и другие предметы, оставшиеся без присмотра, и определяет, действительно ли вещь забыта или её владелец просто временно отошёл.
- Author: Игорь Савкин
- Tags: Новости

Российский разработчик NtechLab (технологический партнёр «Ростеха») создал систему видеоаналитики, которая с помощью искусственного интеллекта распознаёт забытые вещи в общественных местах — от станций метро и вокзалов до городских парков. Об этом «Коду Дурова» сообщили в пресс-службе компании.

Решение отслеживает сумки, коробки и другие предметы, оставшиеся без присмотра, и определяет, действительно ли вещь забыта или её владелец просто временно отошёл. Ключевым критерием при этом является время, в течение которого предмет остаётся без движения и в отрыве от человека. Для разных локаций, например, парка или аэропорта — это время может отличаться.

> «Мы обучили нейросеть распознавать предметы и это решение поможет тысячам людей, которые будут иметь неосторожность забыть сумку или чемодан в общественных местах. Нейросеть решит одновременно две проблемы — упростит процесс поиска вещей и сократит его время. Такое решение в первую очередь будет наиболее популярно в транспортном сегменте — на вокзалах, в аэропортах, в метро, но не менее востребовано оно может быть и в любых других общественных местах, где собираются туристы и жители города», — отметил генеральный директор NtechLab Алексей Паламарчук.

ИИ способен распознать объекты от 20×20 см, что позволяет фиксировать не только крупные чемоданы, но и, например, портфели или пакеты. В компании подчёркивают, что система решает сразу две задачи: ускоряет поиск забытых вещей и одновременно снижает возможные риски — например, если предмет вызывает подозрения и может представлять угрозу.

Разработку можно будет применять в системах видеонаблюдения крупных транспортных узлов, а также в городской инфраструктуре — её планируют интегрировать с существующими платформами «умного города».