Нейросеть для распознавания медицинской маски на лице методом компьютерного зрения
Интеллектуальная система автоматического распознавания наличия медицинских масок на лицах людей на основе нейросетевых алгоритмов компьютерного зрения, обеспечивающая мониторинг соблюдения масочного режима в режиме реального времени.
Основные функции
- Мгновенная детекция лиц в видеопотоке с высокой точностью
- Автоматическое определение наличия/отсутствия медицинской маски на лице
- Распознавание правильности ношения маски (закрыты нос и рот)
- Идентификация различных типов масок (медицинские, тканевые, респираторы)
- Оповещение о нарушениях масочного режима через выбранные каналы
- Формирование статистики и аналитических отчетов по соблюдению масочного режима
- Интеграция с системами контроля доступа и видеонаблюдения
- Работа с несколькими видеопотоками одновременно
- Ведение архива нарушений с фотофиксацией
Для кого подходит
Решение разработано для медицинских учреждений, торговых центров, аэропортов, вокзалов, бизнес-центров, образовательных учреждений и других общественных пространств, где требуется контроль соблюдения масочного режима.
Система особенно эффективна для организаций с большим потоком посетителей, где ручной контроль затруднителен и требует значительных человеческих ресурсов.
Также подходит для производственных предприятий и компаний с повышенными требованиями к санитарной безопасности персонала.
Как это работает:
Система использует многоуровневую сверточную нейронную сеть, обученную на обширной базе изображений лиц с масками и без них.
Процесс распознавания проходит в несколько этапов:
Процесс распознавания проходит в несколько этапов:
- Захват видеопотока с камер наблюдения
- Обнаружение и выделение лиц в кадре
- Анализ области лица на наличие маски с помощью глубокой нейронной сети
- Классификация результата (маска надета правильно / маска надета неправильно / маска отсутствует)
- Генерация оповещения при выявлении нарушения
Система использует многоуровневую сверточную нейронную сеть, обученную на обширной базе изображений лиц с масками и без них.
Процесс распознавания проходит в несколько этапов:
Процесс распознавания проходит в несколько этапов:
- Захват видеопотока с камер наблюдения
- Обнаружение и выделение лиц в кадре
- Анализ области лица на наличие маски с помощью глубокой нейронной сети
- Классификация результата (маска надета правильно / маска надета неправильно / маска отсутствует)
- Генерация оповещения при выявлении нарушения
"Умная камера". Распознавание без передачи видеопотока на сервер.
Преимущества
- Высокая точность распознавания (до 99% при хорошем освещении)
- Мониторинг масочного режима 24/7 без участия человека
- Снижение нагрузки на персонал по контролю за соблюдением мер безопасности
- Объективная статистика и отчетность о соблюдении масочного режима
- Минимизация рисков распространения респираторных заболеваний
- Повышение общей эпидемиологической безопасности
- Гибкая настройка параметров оповещений и степени контроля
- Быстрая окупаемость за счет оптимизации кадровых ресурсов
- Возможность интеграции с существующими системами безопасности
Технические характеристики
- Точность детекции лиц: 99,5%
- Точность распознавания наличия маски: 97,8%
- Точность определения правильности ношения: 96,3%
- Время обработки одного кадра: 0,03 секунды
- Поддержка до 16 видеопотоков на один сервер
- Минимальное разрешение камеры: 720p
- Минимальный размер лица в кадре: 60×60 пикселей
- Работа при различной освещенности: от 50 люкс
- Совместимость с популярными IP-камерами и системами видеонаблюдения
- Поддержка облачного и локального размещения
- Интерфейсы API для интеграции с внешними системами
Разработка систем
для бизнеса на основе искуственного интеллекта
для бизнеса на основе искуственного интеллекта
От анализа данных до внедрения AI-решений. Максимальная точность, оптимизация и поддержка
Ограничения
- Для корректной работы нейросети по распознаванию медицинских масок требуется достаточное освещение и хорошее качество видеопотока.
- Точность распознавания может снижаться в условиях плохой видимости, при наличии сильных бликов или теней на лице, а также при чрезмерном скоплении людей в кадре.
- Система может испытывать трудности при распознавании прозрачных масок или масок нестандартных расцветок.
- Эффективность работы зависит от правильного размещения камер и настройки углов обзора.
- Рекомендуется проведение предварительного аудита для оптимальной конфигурации системы на конкретном объекте.
Ограничения
- Для корректной работы нейросети по распознаванию медицинских масок требуется достаточное освещение и хорошее качество видеопотока.
- Точность распознавания может снижаться в условиях плохой видимости, при наличии сильных бликов или теней на лице, а также при чрезмерном скоплении людей в кадре.
- Система может испытывать трудности при распознавании прозрачных масок или масок нестандартных расцветок.
- Эффективность работы зависит от правильного размещения камер и настройки углов обзора.
- Рекомендуется проведение предварительного аудита для оптимальной конфигурации системы на конкретном объекте.