ИИ‑определение объёма древесины по фотографиям в 2026: практические кейсы и выгоды для лесного бизнеса
Я 15+ лет живу в теме контроля техники и фактов «как оно на самом деле» — когда машина уехала, груз приехал, цифры в отчёте сошлись, и никто потом не бегает с глазами «а где кубы?». В лесной отрасли сейчас происходит похожий поворот: объём древесины начинают определять по фотографиям так же буднично, как раньше по рулетке и «на глазок».
2026 год — это уже не про «поигрались с нейросетью на выставке». Это про то, что решения от вузов и отраслевых институтов доходят до бригад, складов и логистов: фото лесовоза или штабеля, несколько секунд — и у тебя на руках расчет объема древесины, который можно класть в учет и спорить им с контрагентом. А дальше — ставки платы за единицу объема древесины, отчёты, лимиты, ФГИС, внутренняя экономика и нормальная дисциплина по отгрузкам.
Сразу оговорюсь: чудес не бывает. Если снимок в темноте, с тенями и грязным номером — точность падает. Но когда всё сделано правильно, практика уже показывает 80–85% и выше — и главное, это стабильно, быстро и одинаково для всех смен и людей.
Почему тема «объём древесины» вдруг стала такой горячей
Потому что «кубы» — это не теория. Это деньги, ответственность и конфликтные точки. Любой, кто хоть раз закрывал месяц по лесу, знает: спорить можно бесконечно — какой объем древесины был фактически отгружен, какой объем заготовленной древесины лежит на складе, сколько ушло в переработку, а сколько «потерялось» между делянкой и приемкой.
Классическая картина: один мастер меряет по одному правилу, другой — по другому. Где-то берут плотный объем древесины, где-то считают «насыпью», где-то корректируют коэффициентом объемов древесины, а где-то просто доверяют человеку с опытом. Пока объёмы небольшие — это терпят. Но когда растут объемы заготовки древесины и появляется несколько плеч перевозки, разная влажность, сортимент, разные площадки хранения — ручной учет начинает трещать.
Есть ещё одна причина, менее приятная: контроль государства усиливается и становится цифровым. И в концепции ФГИС лесного комплекса на 2026 год прямо закладывают подсистему, которая будет автоматически определить объем древесины по фото лесовоза или штабеля в мобильном приложении. Это значит, что «свободная трактовка кубатуры» будет сходить на нет. И бизнесу лучше войти в этот поворот заранее, со своей системой контроля и своими данными, чем догонять потом.
И наконец — простая производственная логика. Обмер — это время. В реальности обмер партии вручную занимает 5–10 минут: точковка, промер, записи. На потоке это превращается в очереди, простои, нервную диспетчеризацию и вечные «давайте завтра перемеряем». А завтра — уже другая смена и другая погода.
Что не так с ручными методами: не ругаю традиции, объясняю последствия
Ручной расчет объема древесины опирается на две большие группы подходов. Первая — математические формулы: цилиндр, срединное сечение, Смалиан, Ньютон‑Рикке. Вторая — таксационные методы: измерения по стволам, по сортиментам, иногда по пням, иногда «по штабелю» с поправками. Все они имеют право на жизнь, но в производстве обычно ломаются не о формулу, а о дисциплину выполнения.
Чтобы аккуратно «по учебнику» рассчитать объем древесины в стволе, нужно делить ствол на отрезки 0,5–2 метра, измерять диаметры с точностью до 0,1 см в двух направлениях, считать площади сечений, сводить всё в таблицу объемов древесина и потом суммировать. На бумаге красиво. В мороз, в грязи и при скорости работы бригады — редко бывает так идеально.
Ещё тяжелее с методами «по пням». Данные Ижевской ГСХА показывают, что расчет объема срубленной древесины по диаметру пня в коре может давать абсолютную ошибку +60–139 м3 и относительную 24–39% по сравнению с измерением диаметра на высоте 1,3 м. По лесосеке это вылезает так: по пням получается завышение около +81 м3 относительно заявленного, а по диаметру на высоте 1,3 м — порядка +17 м3 (+7%). Для бизнеса это не просто математика. Это риск: переплата, недопоставка, конфликт с арендодателем, расхождения в отчетности.
И отдельная история — масса и объем древесины. Когда пытаются «перекинуть» массу в кубы, всплывает объем воды в древесине, сезонность, влажность, порода, складские условия. В результате вроде бы честное взвешивание начинает плясать. И если у тебя потом «не сходится» объем деловой древесины и отходов, виноватым делают кого угодно — обычно диспетчера или водителя.
В 2026 лесной бизнес постепенно приходит к мысли: нужен один быстрый, повторяемый способ измерения объема древесины, который работает одинаково в разных сменах и на разных точках, и оставляет цифровой след (фото/видео) на случай спора.
Как работает ИИ‑определение объёма по фото: по‑простому, без магии
Суть подхода такая: система получает фотографию лесовоза или штабеля, находит на изображении бревна, оценивает их видимые диаметры и конфигурацию укладки, учитывает габариты кузова, перспективу, освещенность и тени. Дальше идет расчет объема древесины по встроенным моделям и формулам. В нормальных решениях также применяются коэффициенты полнодревесности и поправки на укладку — то, что в жизни обычно делается «по опыту».
Самый понятный пример — приложение «Лесомер». Там схема близкая к реальной работе: одна фотография штабеля или кузова, система распознает торцы бревен, сравнивает диаметр с эталоном (линейка или номер ГРНЗ как масштаб), а длину сортимента человек вводит руками. Далее программа считает объем по формулам. По факту это заменяет 5–10 минут ручного обмера на секунды. И важный момент: фото сохраняется — это не только «посчитали и забыли», это база для обучения и аргумент в споре.
Другая ветка — решения на видео. В ВШЭ сделали алгоритм для «пачек»: CNN кодирует изображение по классам, а LSTM анализирует последовательность кадров, чтобы корректно выделить пачку в видеоряде. На тестах точность разбиения видеоряда на пачки — 0,85, тогда как классические компьютерные методы давали 0,61. И это не абстрактные проценты: по времени у них получилось 0,5 секунды против 20,5 секунды на пачку. Плюс отдельный регрессор CatBoost для коэффициента полнодревесности с RMSE 0,0165 и MAPE 1,79% — то есть по коэффициентам они попали очень аккуратно.
И третий контур — «государственный»: Рослесхоз в концепции ФГИС лесного комплекса на 2026 год предусматривает подсистему, где можно будет автоматически определять объем по фото лесовоза или штабеля через мобильное приложение. Тут мотивация понятна: унификация, прозрачность, скорость.
Кейсы 2026, которые реально двигают рынок
Я люблю смотреть на технологии через вопрос: «где она уже живёт в поле?» В 2026 таких примеров стало заметно больше — и это не единичные эксперименты, а решения, которые подстраиваются под реальную эксплуатацию.
Кейс УдГУ (Удмуртия): телеграм‑бот и фото лесовоза. Ребята сделали нейросеть, которая анализирует фото кузова лесовоза: оценивает длину и диаметр бревен, габариты кузова, освещенность и тени. При качественных снимках точность — свыше 80%. Главное для практики — скорость: загрузил фото с телефона, через несколько секунд получил ответ. Это формат, который «заходит» бригаде: не надо учиться сложным программам, не надо тянуть ноутбук, работает прямо на месте.
Кейс ВНИИЛМ: склад и перевозка, модель на данных из 7 регионов. ВНИИЛМ разработал ПО на базе компьютерного зрения для расчета объемов необработанной древесины на складах и при перевозке. Модель обучали на фото лесовозов и складов из семи регионов — это важная деталь, потому что лес, техника, укладка и свет в регионах разные. Тестовый образец проходит испытания, завершение внедрения заявлено на 2026 год. Для бизнеса это означает: решение будет ближе к «стандарту отрасли», а не к самодельной разработке одного предприятия.
Кейс «Лесомер»: одна фотография вместо обмера. В обычной жизни «штабель померить» — это всегда человеческий фактор. Тут подход прагматичный: система распознает бревна, калибруется по эталону (линейка или номер ГРНЗ), а длину задаёт пользователь. И дальше — расчет. Самая сильная сторона: резко сокращается время на измерение объема древесины, и появляется архив подтверждающих фото.
Кейс ВШЭ: видео, пачки и точные коэффициенты. Решение интересно тем, что оно про поток: когда надо быстро «нарезать» видеоряд на пачки и корректно оценить объемы заготовки древесины, а не сидеть и вручную выбирать кадры. На уровне управления это дает другое качество учета: меньше «потерянных» партий и меньше ручного труда на пересчётах.
Кейс Рослесинфорг + Роскосмос: космоснимки и борьба с нелегалом. По пяти регионам эксперименты показали рост оперативности выявления незаконных рубок на 63%, при погрешности определения площадей до 20%. Да, это не про «объем древесины в кубе» напрямую, но это про контроль объемов изъятия древесины и про то, что серые схемы становятся сложнее. Для белого бизнеса это, как ни странно, плюс: меньше демпинга от нелегала и меньше рисков «попасть рядом».
Где бизнес получает деньги: не «модно», а выгодно
Внедрение фото‑определения объема обычно оправдывается не красотой цифр, а тремя простыми экономическими эффектами: время, точность, управляемость. И в лесу это особенно заметно, потому что цикл длинный, а ошибок накапливается много.
1) Время: минуты превращаются в секунды. Если у вас поток лесовозов или регулярный учет по штабелям, то 5–10 минут на партию — это не «мелочь». Это очередь на приемке, простои техники, нервная работа диспетчера. Решения вроде телеграм‑бота УдГУ или «Лесомера» делают обмер практически мгновенным. В видео‑подходе ВШЭ разница ещё нагляднее: 20,5 секунды против 0,5 секунды на обработку пачки.
2) Точность: меньше расхождений — меньше конфликтов. Когда у вас ошибка 24–39% (как в примерах расчета по пням), это не «погрешность», это потенциальная война между участниками цепочки. В реальной работе особенно болезненно, когда «на бумаге» объем вырубленной древесины один, а в отгрузке по факту другой, и потом начинается пересчет задним числом. С фото‑моделями при хорошем качестве снимка держатся 80–85% и выше. Да, это не лаборатория, но это сильно лучше, чем «плюс‑минус как получится».
3) Управляемость: появляется единая цифра для всех. Лесной бизнес постоянно живёт вопросами: необходимый объем древесины под контракт, объем переработки древесины на площадке, объем производства древесины по месяцам, объем подлежащей заготовки древесины по плану, ежегодный объем заготовки древесины и ежегодный допустимый объем изъятия древесины по документам. Когда учет делается руками разными людьми, у каждого своя «правда». Когда учет делается по фото и хранится в системе — спорить можно, но спор становится предметным.
Плюс — чистая логистика. Если система учитывает габариты кузова и параметры бревен, можно на практике улучшать загрузку. Не теоретически, а в стиле «вот этот тип кузова на этот сортимент грузим так, иначе получаем недогруз». Это напрямую влияет на себестоимость рейса.
Где чаще всего ошибаются при внедрении: фото — это тоже технология
Самая частая проблема не в модели, а в исходных данных. УдГУ прямо отмечает: точность свыше 80% достигается при качественных снимках — нормальная освещенность, минимум теней, понятная геометрия кадра. То есть фото должно быть рабочим, а не «лишь бы отчитаться».
На практике я бы смотрел на внедрение так: если вы хотите стабильно определять объем древесины по фото, вам нужно договориться о стандарте съемки. Кто снимает (водитель, приемщик, мастер), откуда снимает (точка и высота), сколько фото на одну машину/штабель, что должно попадать в кадр (борт, торцы, номер/эталон для масштаба). И обязательно — дисциплина хранения снимков. Иначе через неделю у вас будет хаос из файлов, а через месяц — спор «это вообще чей лесовоз?»
Вторая типовая ошибка — попытка требовать от фото‑системы стопроцентной точности, как от лабораторного измерения. В поле так не бывает. Но здесь важно другое: вам нужна повторяемость и предсказуемость. Чтобы при одинаковых условиях система давала одинаковый результат, а отклонения были понятны и объяснимы (свет, тень, ракурс, грязь, смешанный сортимент).
Третья ошибка — жить в отрыве от учета и экономики. Фото‑оценка должна быть встроена в процессы: приемка, отгрузка, складской учет, контроль рейсов, расчет с подрядчиком, претензионная работа. Иначе это будет «игрушка», которой попользовались и забыли.
Как это ложится на реальный учет: от «калькулятора» до ФГИС
Многие начинают с простого: «дайте нам калькулятор объема древесины» или «калькулятор объема древесины в м3», чтобы быстро посчитать. В этом нет ничего плохого — люди хотят быстро закрывать операционные вопросы. Но сильная сторона фото‑подхода не в том, что он заменяет формулу объема древесины, а в том, что он дает доказуемый факт.
Когда у вас есть фото, дата, точка, машина, контрагент — у вас появляется цепочка. Это уже не просто «рассчитать объем древесины», а выстроить учет по объему заготовленной древесины так, чтобы цифры стыковались между участками. И это особенно важно, когда вы работаете на нескольких делянках и у вас разные площадки хранения.
Дальше появляется следующий управленческий слой: нормирование и планирование. Вы можете честно видеть дополнительный объем древесины, который «вылез» на пересортице, видеть потери по логистике, видеть расхождения между «по документам» и «по факту». И да, тут же всплывают ставки платы за единицу объема древесины и любые расчеты, где кубы — база для денег.
И самый важный тренд 2026 года — это связка с государственными системами. Раз в концепции ФГИС предусмотрено ИИ‑определение по фото, значит рынок будет двигаться в сторону унифицированного формата данных. А это означает, что ваш внутренний учет должен быть готов: что такое «объем заготовляемой древесины», что такое «расчетный объем древесины», как фиксируется валка объем древесины, как подтверждается объем изъятия древесины и допустимый объем изъятия древесины, где хранятся подтверждения.
Немного о «таблицах», формуле и влажности: чтобы не было самообмана
Иногда меня спрашивают: «а таблица объемов древесина тогда не нужна?» Нужна. Как минимум как база для понимания, как считается объем древесины по диаметру, как сравнивать сортименты, как прикинуть объем бруска изготовленного из древесины или посчитать пиломатериал. Просто таблица — это инструмент, а фото‑система — это способ быстрее и стабильнее получить исходные параметры и снизить человеческий фактор.
С влажностью тоже стоит быть честными. Есть запросы вроде «объем влажности древесины», «объем воды в древесине», и многие пытаются из этого построить универсальный перевод массы в кубы. В реальности масса и объем древесины жестко завязаны на влажность, породу и условия хранения. Фото‑оценка объема не отменяет физику, но помогает держать в порядке именно геометрию и учет партии. А массу уже корректнее считать отдельно, если у вас есть весы и понятная методика.
И ещё один момент из практики: не путайте быстрый расчет «для оперативки» и расчет «для денег и споров». Если вы закрываете смену — вам иногда достаточно ориентировочного числа. Но если речь про оплату подрядчика, приемку у поставщика, претензию или аудит — нужны фото, единый метод и понятный регламент. Тогда разговор становится взрослым.
Что меняется для бизнеса в 2026: управленческий вывод
Если собрать всё вместе, картина такая. В 2026 году ИИ‑определение объёма древесины по фотографиям становится стандартным инструментом в российском ЛПК: есть решения от УдГУ (бот и лесовозы), ВНИИЛМ (склады и перевозка, 7 регионов), практичные приложения типа «Лесомер», сильные алгоритмы по видео (ВШЭ) и государственный контур через ФГИС. Это уже экосистема, а не разрозненные эксперименты.
Для руководителя и владельца автопарка/лесного бизнеса это означает простую вещь: обмер перестает быть «узким горлом» и источником вечных разборок. Вы быстрее принимаете лесовозы, быстрее закрываете отгрузки, спокойнее считаете объем заготовленной древесины и объем переработки древесины, точнее планируете необходимый объем древесины под контракты, и лучше контролируете потери на стыках.
Да, придется навести порядок в съемке и в учете. Но это тот случай, когда дисциплина окупается: меньше простоя, меньше «серых» расхождений, меньше ручного труда и меньше конфликтов. А в мире, где контроль и цифровизация только усиливаются, это еще и снижает риски на уровне компании.
Коллеги, если вам нравится то, что я делаю — можете поддержать меня здесь:
https://dzen.ru/uraltrackpro?donate=true