Распознавание событий по камерам

Задача

Крупным объектам с массовым пребыванием людей нужен инструмент, который замечает опасные ситуации быстрее охранника. Операторы видеонаблюдения физически не способны держать в фокусе десятки экранов одновременно: падение человека, драка, проникновение в закрытую зону или скопление толпы часто фиксируются с опозданием.

Система должна работать в двух сценариях: охраняемые промышленные объекты и пляжные зоны для обеспечения безопасности отдыхающих.

Решение

Мы построили систему распознавания событий, которая анализирует видеопоток с действующих камер в реальном времени. Система обнаруживает опасные ситуации и мгновенно оповещает ответственных сотрудников с привязкой к камере и времени.

Промышленный сценарий (охрана объектов):

• Детекция падений людей, драк, несанкционированного проникновения
• Выявление скоплений людей в закрытых зонах
• Мгновенное оповещение службы охраны

Пляжный сценарий (помощь спасателям):

• Трекинг траекторий движения отдыхающих на берегу и в воде
• Автоматическая идентификация опасных ситуаций по характеру движения
• Определяемые ситуации: тонущий человек, солнечный удар, пересечение границ участка для плавания

Технологии

Object Detection (U-net based), Time Series Analysis. Нейросетевые модели детекции и классификации действий людей в кадре. Трекинг траекторий для работы с видеопотоком в реальном времени.

Результат

Метрики (пляжный сценарий):

• Object Detection: 95%
• Trajectory Tracking: 96%
• Danger Recognition: 90%
• Автоматизированная идентификация опасных ситуаций: 75%
• Снижение числа ложных вызовов спасателя: -20%

Система работает с существующей инфраструктурой видеонаблюдения и не требует замены камер. Оповещения эскалируются мгновенно, время реакции на инциденты сокращается. Охрана переключается с пассивного просмотра экранов на отработку конкретных сигналов.