Видеоаналитика для службы безопасности
Подключаем обработку видеопотоков к работе службы безопасности: обнаружение заданных событий, уведомления и поиск в архиве. Настраиваем зоны контроля и правила реагирования.
- До 64 камер на одном сервере
- Видео и метаданные - только на объекте
- Тревога за < 1 сек после события
- Интеграция с СКУД, SCADA, Telegram
Что умеет система
Контроль СИЗ в реальном времени
Автоматическая проверка каски, жилета, перчаток, очков, обуви и других средств защиты. Модель MSCG-YOLO детектирует СИЗ даже при частичном перекрытии и слабом освещении. Тревога - без участия оператора.
Детекция людей и транспорта
Трекинг персонала и техники по территории, подсчёт людей в зонах, определение направления движения. Отличие человека от животного и транспорта для фильтрации ложных срабатываний.
Зонирование и трип-линии
Виртуальные запретные зоны и линии пересечения. Срабатывание при входе в опасную зону, пересечении периметра, нахождении в запрещённом месте в нерабочее время. До 99% фильтрации ложных тревог.
Детекция нештатных ситуаций
Обнаружение падений, задымления, оставленных предметов, скопления людей, драк и подозрительного поведения. Модель дообучается на специфике вашего объекта.
Тайм-аналитика и BI
Статистика загруженности зон, рабочего времени, маршрутов и тепловые карты. Отчёты в BI-системы или корпоративный портал по расписанию. Данные для оптимизации процессов.
Интеграция с инфраструктурой
Подключение к существующим IP-камерам (ONVIF/RTSP), NVR, СКУД, ОПС. Тревоги - в Telegram, SMS, e-mail, SCADA через OPC UA, MQTT или Webhook. Без замены оборудования.
Как мы запускаем систему
-
01
Обследование объекта и камер
Анализируем текущую видеоинфраструктуру: расстановку, разрешение, освещение, зоны обзора. Определяем, какие задачи решаемы без замены оборудования, где нужна донастройка оптики или подсветки.
-
02
Сбор данных и дообучение модели
Размечаем события на видеоматериале заказчика: нарушения СИЗ, опасные зоны, специфические ситуации. Дообучаем YOLO-модель, проверяем точность на отложенной выборке. Типичный объём - 300 - 1000 кадров на класс.
-
03
Развёртывание и настройка зон
Устанавливаем inference-сервер на объекте (Jetson Orin или GPU-сервер), подключаем камеры, настраиваем зоны, трип-линии и пороги срабатывания. Интегрируем тревоги с существующими системами.
-
04
Пилот и приёмка
Запускаем систему в рабочем режиме, собираем статистику ложных срабатываний, дотачиваем пороги. Фиксируем метрики: precision, recall, время реакции, процент фильтрации ложных тревог.
-
05
Сопровождение и развитие
Обновляем модели при изменении условий, расширяем зоны и сценарии, подключаем новые камеры. Мониторинг метрик и алерты при деградации модели. SLA по согласованию.
Локальное машинное зрение и OCR
Используем YOLO26 для детекции и сегментации, GLM-OCR для документов и другие проверенные модели под конкретный объект. Для YOLO26 учитываем AGPL-3.0 или коммерческий вариант лицензии.
Камеры, объектив, освещение, разрешение и скорость линии определяют исходные данные. Точность, число потоков и задержку измеряем на тестовой записи с вашего объекта. Выбираем совместимый runtime и оптимизацию после проверки качества.
YOLO26 — документация Ultralytics. GLM-OCR — официальный checkpoint.
Типовые конфигурации
| Объект | Камеры | Inference | Ключевые задачи |
|---|---|---|---|
| Производственный цех | 8 - 16 | 1× RTX 4090 / Jetson Orin NX | СИЗ, зонирование, падения, задымление |
| Склад / логистика | 16 - 32 | 1 - 2× RTX 4090 / A6000 | Трекинг техники, доступ, тайм-аналитика |
| Промышленный периметр | 32 - 64 | 2× RTX 4090 / A6000 | Детекция вторжения, пересечение трип-линий |
| Критическая инфраструктура | 64+ | Multi-GPU сервер | Периметр, СИЗ, нештатные ситуации, люди/транспорт |
Видеопоток за периметр не уходит
Вся обработка кадров - на сервере заказчика. Наружу передаются только тревоги и метаданные: тип события, зона, время, скриншот (опционально). Поддерживается air-gap режим без выхода в интернет. Модели и веса хранятся у вас.
Что учитываем при внедрении
Облачная аналитика на критичном объекте
При облачном инференсе задержка 150 - 400 мс означает, что тревога придёт позже, чем нарушитель покинет кадр. Только on-premise GPU даёт гарантированное время реакции < 100 мс.
Шквал ложных срабатываний
Без классификации «человек/животное/транспорт» и без фильтрации по длительности события система засыпает оператора ложными тревогами. Закладываем каскадную фильтрацию и адаптивные пороги.
Игнорирование освещения и погоды
Ночью, в дождь или туман модель без адаптации теряет точность. Подбираем камеры с ИК-подсветкой или thermal, дообучаем модель на ночных и погодных кадрах объекта.
Модель, обученная на чужих данных
Модель, обученная на студийных фото, проваливается на реальном объекте с другим ракурсом и фоном. Обучаем на кадрах с камер заказчика - 300 - 1000 размеченных кадров на класс.
Нет метрик после запуска
Без мониторинга precision/recall модель может деградировать при смене сезона или реконфигурации зон. Закладываем дашборды Grafana и автоматические алерты при падении метрик.
Замена работающих камер без надобности
Многие задачи решаются на существующих IP-камерах через ONVIF/RTSP. Не предлагаем замену оборудования, пока обследование не покажет, что текущее не справляется.
SmartVideo - машинное зрение в группе компаний
SmartVideo - направление ООО «Аквис-Сервис» по интеллектуальным системам машинного зрения: контроль качества, сортировка, лазерное 2D-сканирование, контроль СИЗ, распознавание лиц и ИИ-серверы.
Обсудим ваш рабочий процесс
Расскажите, кто выполняет задачу, какие документы и программы использует и какой результат нужен. Определим состав разработки, интеграций и запуска.