REVA — базирующаяся в Мадриде B2B-компания в сфере PropTech, которая помогает рынку недвижимости управлять объектами, проводить их аудит и продвигать их с помощью видео в больших масштабах. Брокеры и выездные сотрудники снимают стандартизированные видеообходы объектов в мобильном приложении REVA, которое проводит их из комнаты в комнату и сохраняет GPS-координаты и время съёмки каждого клипа. Затем специалисты по обслуживанию кредитов, инвестиционные фонды, управляющие активами, юридические посредники и агентства недвижимости по всей Испании и Португалии проверяют каждый объект недвижимости в веб-панели REVA, через бизнес-платформу REVA VAM и получают данные, необходимые их собственным системам.
С 2022 года REVA обработала около 18 000 видео при доступности платформы более 99%, в том числе примерно 12 800 видео для компании Hipoges, обслуживающей кредиты, объём которой в 2026 году на 53% превышает показатель 2025 года.
Видео объектов недвижимости, пригодные для публикации и полезные в работе#
Операторам рынка недвижимости нужна надёжная визуальная документация тысяч домов, и она должна выполнять две задачи. Видео должно быть пригодно для публикации на площадках объявлений и в клиентских системах — без читаемых номерных знаков, узнаваемых людей и брендинга конкурентов. Оно также должно быть полезно для работы: что находится в доме, в каком оно состоянии и что изменилось между заселением и выселением арендатора.
До недавнего времени у отрасли было три варианта: оставлять видео без проверки, платить кому-то за просмотр каждого видео или вовсе отказаться от съёмки. Ни один из этих вариантов не подходит для портфелей, насчитывающих десятки тысяч домов, каждый из которых снимают несколько раз до заселения нового арендатора.
REVA увидела возможность устранить этот пробел с помощью компьютерного зрения, но видео недвижимости создают проблемы, для решения которых не предназначены универсальные конвейеры обнаружения:
- Свободная съёмка с рук: Брокеры снимают на телефон, одновременно идя и разговаривая, из-за чего возникают смазанные кадры, быстрые панорамирования, портретная ориентация видео и объекты, попадающие в кадр краем.
- Стандарт для каждого видео: Клиенты требуют скрывать номерной знак, лицо или вывеску в каждом кадре, где они появляются. Номерной знак либо попал в опубликованное видео, либо нет, поэтому одной точности на уровне отдельных кадров недостаточно.
- Открытый словарь классов: В доме есть сотни предметов, важных для описи или претензии по залогу, например кофеварки, радиаторы и сушилки для посуды; большинство из них отсутствует в стандартных обучающих наборах данных.
- Конфиденциальность и локализация данных: На видео видны интерьеры жилых домов, поэтому обработка, разметка и обучение должны выполняться на оборудовании под контролем REVA в соответствии с GDPR.
- Масштабирование небольшой командой: Только Hipoges отправляет REVA около 700 видео в месяц.
Автоматизация редактирования номерных знаков с помощью Ultralytics YOLO#
Система компьютерного зрения REVA построена на пакете Ultralytics для Python и полностью работает на собственных локальных GPU REVA, поэтому видео клиентов никогда не покидают её инфраструктуру. Первый компонент, запущенный в производство, автоматически скрывает номерные знаки.
В январе 2026 года REVA начала с инструмента размытия объектов из Ultralytics Solutions, а затем построила собственный конвейер на основе специально дообученного сверхкрупного одноклассового детектора номерных знаков Ultralytics YOLO11 (YOLO11x). После каждой загрузки модель анализирует каждый кадр каждого подходящего видео. Для каждого обнаружения проверяется геометрическая правдоподобность по соотношению сторон и площади, а также при необходимости проводится проверка OCR, после чего применяется размытие по Гауссу. Для менее производительного оборудования готова облегчённая nano-версия того же детектора.
Поскольку клиенты оценивают размытие для каждого видео целиком, REVA строит конвейер с упором на полноту покрытия, а не на точность отдельных кадров: отслеживание объектов и временное расширение маски помогают сохранять размытие номерного знака во время быстрых панорамирований и смазывания в видео, снятых с рук.
Анализ каждой комнаты с помощью обнаружения с открытым словарём классов#
Те же видеообходы теперь используются для создания описей предметов, тегов объявлений и отчётов о заселении и выселении. Из каждого клипа берут по 2 кадра в секунду и обрабатывают их двумя моделями Ultralytics:
- YOLO11x с отслеживанием BoT-SORT: Используя режим отслеживания Ultralytics, REVA обнаруживает 25 важных для недвижимости классов объектов, например кровати, диваны, холодильники и раковины, и подсчитывает время присутствия каждого трека на экране и среднюю уверенность.
- Ultralytics YOLOE-26x с текстовыми запросами: Ultralytics YOLO26E позволяет REVA задавать новые классы обычным текстом вместо разметки новых наборов данных. Словарь из 97 терминов, согласованный с данными объявлений, выделяет такие характеристики, как кухонные острова, душевые кабины с входом без порога, паркетные полы, солнечные панели и зарядные станции для электромобилей. Иерархический словарь из 74 классов предметов, по которым можно предъявить претензию, — от телевизоров и диванов до картин в рамах и торшеров — используется для аудита при смене жильцов.
Сначала REVA использовала YOLO-World v2 для обнаружения с открытым словарём классов, а затем перешла на YOLOE-26x. Теперь, чтобы добавить для клиента новый тип предмета, достаточно текстового запроса, а не проекта по разметке.
Рис. 1. Просмотрщик доказательных материалов REVA сравнивает кадры при заселении и выселении с обнаружениями YOLO. Изображение предоставлено REVA по запросу.
Результат аудита отображается в просмотрщике доказательных материалов. Для каждой сопоставленной комнаты или зоны он показывает рядом кадры при заселении и выселении, перечень предметов с высокой уверенностью на каждой стороне и ранжированные подсказки, например «только при заселении» или «изменение видимости». Встраивания CLIP сопоставляют комнаты между визитами, а транскрибация речи из рассказа брокера помогает обозначить каждую комнату. Проверяющий подтверждает или отклоняет каждый флаг и экспортирует сводку для претензии по залогу, поэтому люди проверяют только исключения.
Оценка по видео, а не по кадрам#
REVA рассматривает mAP как диагностический показатель, а не как конечную цель. Для клиентов важно, соответствует ли опубликованное видео требованиям полностью, поэтому команда оценивает систему по стандарту для каждого видео: должны быть закрыты все кадры, на которых видны номерной знак, лицо или рекламный щит.
Чтобы стабильно соответствовать этому стандарту в следующей версии модели для размытия, REVA создаёт локальный процесс обучения с CVAT для разметки и FiftyOne для подготовки данных. Он включает письменные инструкции по разметке, разделение обучающих и тестовых данных на уровне видео, чтобы почти идентичные кадры не попадали в обе выборки, и отдельный тестовый набор, который не меняется. Этот же тестовый набор будут использовать для сравнения малых и средних размеров моделей YOLO с текущими сверхкрупными моделями, чтобы повысить пропускную способность производственных GPU.
Соответствующее требованиям видео для портфелей любого масштаба#
Благодаря Ultralytics YOLO, которая обрабатывает каждую подходящую загрузку, размытие номерных знаков больше не зависит от того, посмотрит ли кто-нибудь каждое видео. Это важно при росте объёмов: только Hipoges отправляет REVA около 700 видео в месяц в 2026 году — на 53% больше, чем в 2025-м, — а доступность платформы REVA остаётся выше 99% на протяжении обработки примерно 18 000 видео.
Обнаружение с открытым словарём классов с помощью YOLOE расширяет автоматизацию и на операционные процессы. Вместо ручной проверки видеообхода аудит при смене жильцов теперь начинается с параллельного просмотра доказательных материалов, который выделяет важные предметы, появившиеся, исчезнувшие или изменившиеся. Незначительные предметы учитываются, но отфильтровываются, чтобы проверяющие уделяли время флагам, способным обосновать претензию по залогу.
От телефона до дрона: единый стек YOLO для любого объекта недвижимости#
REVA стремится создать платформу данных о недвижимости, где один видеообход с подсказками обеспечивает все последующие задачи: от публикации с соблюдением требований и фиксации состояния до структурированных данных для объявлений, планов этажей и 3D-моделей. Ultralytics YOLO — общий компонент этой дорожной карты:
- Одна модель для размытия с учётом GDPR и требований клиентов: Единая собственная модель для обнаружения номерных знаков, лиц и рекламных щитов, обученная на собственных видео REVA и соответствующая стандарту 98% для каждого видео.
- Автоматическая разметка характеристик: Модели для характеристик недвижимости, согласованные со Словарём данных RESO, при этом YOLOE обрабатывает длинный хвост редко встречающихся характеристик.
- Планы этажей и 3D: Сегментация с помощью YOLO дверей, окон, стен и границ комнат по уже имеющимся клипам брокеров — основа для создания планов и 3D-моделей без специальной камеры.
- Автономная съёмка с дрона: Прототип комнатного дрона массой менее 250 г выполняет обнаружение объектов YOLO на видеопотоке с собственной камеры во время сканирования свободных домов для реконструкции в 3D.
- Ускоренное развёртывание: Экспорт моделей в ONNX и TensorRT FP16, позднее — в INT8, и запуск TensorRT на встраиваемом оборудовании класса Jetson для вывода на борту дрона.
Цель REVA — единое семейство детекторов от телефона до дрона, чтобы один и тот же стек YOLO анализировал и видео брокера, и видео с дрона.
Хочешь создавать собственные решения на основе Vision AI? Изучи модели Ultralytics YOLO, узнай, как YOLO стимулирует инновации в разных отраслях, и ознакомься с вариантами лицензирования, чтобы начать.
Автор
Менеджер по цифровому контенту · Ultralytics
