Нейросеть для обнаружения опасных предметов на видео методом компьютерного зрения
Революционная система безопасности на базе нейронных сетей, обеспечивающая автоматическое распознавание и идентификацию потенциально опасных предметов на видеопотоке в режиме реального времени с минимальным количеством ложных срабатываний.
Основные функции
- Обнаружение холодного и огнестрельного оружия различных типов
- Распознавание взрывчатых веществ и взрывных устройств
- Идентификация подозрительных пакетов и забытых предметов
- Выявление опасных инструментов и запрещенных предметов
- Мгновенное оповещение службы безопасности при обнаружении угрозы
- Автоматическое отслеживание перемещения опасного объекта в поле зрения камер
- Создание и хранение архива инцидентов с временными метками
- Формирование аналитической отчетности по выявленным угрозам
- Интеграция с существующими системами видеонаблюдения и безопасности
- Работа с несколькими видеопотоками одновременно
Для кого подходит
- Решение создано для обеспечения безопасности в местах массового скопления людей: аэропортах, вокзалах, метрополитене, торгово-развлекательных центрах, стадионах, концертных площадках.
- Также система эффективна для охраны образовательных учреждений, банков, музеев, правительственных объектов и частных предприятий с повышенными требованиями к безопасности.
- Идеально подходит для организаций, стремящихся автоматизировать процессы обнаружения угроз и минимизировать человеческий фактор в системе безопасности.
Как это работает:
Система базируется на каскадной нейронной сети глубокого обучения с архитектурой YOLOv5, дополненной специализированными слоями для распознавания конкретных опасных предметов.
Алгоритм работы включает:
Алгоритм работы включает:
- Захват и предварительная обработка видеопотока с камер наблюдения
- Сегментация изображения и выделение объектов интереса
- Классификация обнаруженных объектов с помощью предобученной нейросети
- Сравнение объектов с базой данных опасных предметов (более 10 000 образцов)
- Оценка вероятности угрозы по многофакторной модели
- Генерация тревожного сигнала при превышении порога опасности
Система базируется на каскадной нейронной сети глубокого обучения с архитектурой YOLOv5, дополненной специализированными слоями для распознавания конкретных опасных предметов.
Алгоритм работы включает:
Алгоритм работы включает:
- Захват и предварительная обработка видеопотока с камер наблюдения
- Сегментация изображения и выделение объектов интереса
- Классификация обнаруженных объектов с помощью предобученной нейросети
- Сравнение объектов с базой данных опасных предметов (более 10 000 образцов)
- Оценка вероятности угрозы по многофакторной модели
- Генерация тревожного сигнала при превышении порога опасности
"Умная камера". Распознавание без передачи видеопотока на сервер.
Преимущества
- Круглосуточный мониторинг безопасности без перерывов и человеческих ошибок
- Снижение количества ложных срабатываний благодаря многоуровневому анализу
- Обнаружение скрытых и частично видимых опасных предметов
- Превентивное выявление угроз до возникновения инцидента
- Сокращение расходов на персонал службы безопасности
- Повышение общего уровня защищенности объекта
- Масштабируемость системы в зависимости от размеров охраняемой территории
- Быстрая адаптация к новым типам угроз через обновление базы данных
- Высокая скорость работы даже при большом количестве видеопотоков
Технические характеристики
- Точность обнаружения опасных предметов: 96,8%
- Доля ложных срабатываний: менее 0,5%
- Время обнаружения объекта: 0,2-0,4 секунды
- Поддерживаемые форматы видео: MJPEG, H.264, H.265
- Минимальное разрешение камер: 1280×720
- Рекомендуемая частота кадров: от 15 FPS
- Обработка до 24 видеопотоков на один сервер (зависит от конфигурации)
- Совместимость с большинством IP-камер и аналоговых камер через конвертеры
- Поддержка облачного и локального размещения
- Интеграционные API для взаимодействия с другими системами
- Шифрование данных по стандарту AES-256
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 работы нейросети для обнаружения опасных предметов может снижаться в условиях недостаточной освещенности, сильного задымления или запотевания камер.
- Система требует камер определенного качества и правильного размещения для достижения оптимальных результатов.
- Очень маленькие объекты или предметы, полностью скрытые под одеждой, могут не распознаваться.
- При экстремально высокой плотности людского потока возможно временное снижение точности обнаружения.
- Для полной защиты объекта рекомендуется комбинировать нейросетевую систему с традиционными методами обеспечения безопасности.
- Периодическое обновление базы данных опасных предметов требуется для поддержания актуальности распознавания новых типов угроз.
Ограничения
- Эффективность работы нейросети для обнаружения опасных предметов может снижаться в условиях недостаточной освещенности, сильного задымления или запотевания камер.
- Система требует камер определенного качества и правильного размещения для достижения оптимальных результатов.
- Очень маленькие объекты или предметы, полностью скрытые под одеждой, могут не распознаваться.
- При экстремально высокой плотности людского потока возможно временное снижение точности обнаружения.
- Для полной защиты объекта рекомендуется комбинировать нейросетевую систему с традиционными методами обеспечения безопасности.
- Периодическое обновление базы данных опасных предметов требуется для поддержания актуальности распознавания новых типов угроз.