Нейросеть для обнаружения холодного оружия на видео методом компьютерного зрения
Инновационная система безопасности, основанная на алгоритмах глубокого обучения, способная в режиме реального времени распознавать различные типы холодного оружия на видеопотоке с высокой точностью даже при частичной видимости объекта.
Основные функции
- Автоматическое обнаружение различных типов холодного оружия (ножи, кастеты, мачете, топоры, заточки и др.)
- Распознавание оружия независимо от его положения и угла обзора
- Идентификация холодного оружия даже при частичном перекрытии другими объектами
- Отслеживание перемещения выявленного оружия в поле зрения камер
- Мгновенное оповещение службы безопасности при обнаружении угрозы
- Формирование видеоархива инцидентов с временными метками
- Интеграция с существующими системами видеонаблюдения и безопасности
- Фильтрация ложных срабатываний на предметы, визуально схожие с оружием
- Распознавание поведенческих паттернов, указывающих на потенциальную угрозу
- Масштабирование системы под объекты различной величины и сложности
Для кого подходит
Система разработана для обеспечения безопасности в общественных местах с высоким потоком посетителей: торговых центрах, стадионах, вокзалах, аэропортах, концертных площадках и метрополитене.
Особенно эффективна для образовательных учреждений, банков, ювелирных магазинов, музеев и других объектов с повышенными требованиями к безопасности.
Также подходит для производственных предприятий, исправительных учреждений и государственных организаций, где требуется предотвращение проноса запрещенных предметов.
Идеальное решение для интеграции в комплексные системы безопасности умных городов.
Как это работает:
Система использует каскадную архитектуру глубокого обучения на основе модифицированной сверточной нейронной сети YOLOv5, дополненную специализированными слоями для распознавания холодного оружия.
Процесс работы включает несколько этапов:
Процесс работы включает несколько этапов:
- Захват и предварительная обработка видеопотока с камер наблюдения
- Анализ каждого кадра с выделением потенциально опасных объектов
- Проверка обнаруженных объектов по обширной базе холодного оружия
- Классификация объекта с определением типа оружия и степени угрозы
- Вычисление траектории перемещения опасного предмета
- Обработка результатов и принятие решения о генерации тревожного сигнала
- Оповещение персонала безопасности с указанием точного местоположения угрозы
Система использует каскадную архитектуру глубокого обучения на основе модифицированной сверточной нейронной сети YOLOv5, дополненную специализированными слоями для распознавания холодного оружия.
Процесс работы включает несколько этапов:
Процесс работы включает несколько этапов:
- Захват и предварительная обработка видеопотока с камер наблюдения
- Анализ каждого кадра с выделением потенциально опасных объектов
- Проверка обнаруженных объектов по обширной базе холодного оружия
- Классификация объекта с определением типа оружия и степени угрозы
- Вычисление траектории перемещения опасного предмета
- Обработка результатов и принятие решения о генерации тревожного сигнала
- Оповещение персонала безопасности с указанием точного местоположения угрозы
"Умная камера". Распознавание без передачи видеопотока на сервер.
Преимущества
- Высокая точность распознавания (до 97,8%) даже в сложных условиях
- Минимальное количество ложных срабатываний (менее 0,3%)
- Круглосуточный автоматический мониторинг без участия человека
- Раннее выявление потенциальных угроз до возникновения инцидента
- Снижение нагрузки на персонал службы безопасности
- Возможность предотвращения противоправных действий на стадии подготовки
- Быстрая развертываемость на базе существующей инфраструктуры наблюдения
- Регулярные обновления базы данных для распознавания новых типов оружия
- Масштабируемость и гибкая настройка под конкретные требования объекта
- Повышение общего уровня безопасности и снижение рисков причинения вреда
Технические характеристики
- Точность распознавания холодного оружия: 97,8%
- Время обнаружения: 0,15-0,3 секунды
- Скорость обработки видеопотока: до 30 кадров в секунду
- Минимальное разрешение камеры: 720p
- Минимальный размер распознаваемого объекта: 30×8 пикселей
- Поддержка до 32 видеопотоков на один сервер (зависит от конфигурации)
- Совместимость с большинством IP-камер через стандарты RTSP, ONVIF
- Интеграционные API: REST, WebSocket, MQTT
- Хранение данных: локальное или облачное
- Поддерживаемые ОС: Windows Server, Linux Ubuntu/CentOS
- Рекомендуемое оборудование: CPU Intel Xeon/AMD EPYC, 16 GB RAM, GPU NVIDIA с поддержкой CUDA
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
- Эффективность распознавания холодного оружия может снижаться при экстремально низкой освещенности, хотя система адаптирована для работы в различных условиях видимости.
- Очень маленькие предметы или оружие, полностью скрытое под одеждой, могут не распознаваться.
- При высокой плотности людского потока в кадре возможны временные снижения точности идентификации.
- Для оптимальной работы требуется правильное расположение камер с учетом зон возможного проноса запрещенных предметов.
- Система требует периодического обновления для распознавания новых типов холодного оружия.
- В редких случаях определенные бытовые предметы, визуально схожие с оружием (например, некоторые инструменты), могут вызывать ложные срабатывания.
Ограничения
- Эффективность распознавания холодного оружия может снижаться при экстремально низкой освещенности, хотя система адаптирована для работы в различных условиях видимости.
- Очень маленькие предметы или оружие, полностью скрытое под одеждой, могут не распознаваться.
- При высокой плотности людского потока в кадре возможны временные снижения точности идентификации.
- Для оптимальной работы требуется правильное расположение камер с учетом зон возможного проноса запрещенных предметов.
- Система требует периодического обновления для распознавания новых типов холодного оружия.
- В редких случаях определенные бытовые предметы, визуально схожие с оружием (например, некоторые инструменты), могут вызывать ложные срабатывания.