Интегратор GPU-серверов и рабочих станций · Россия и СНГ
8 (800) 350-70-73 · бесплатно по России  |  Условия поставки
Безопасность и видеонаблюдение · Компьютерное зрение · Обнаружение аномалий

Анализ аномалий поведения: драки, падения, паника, подозрительные действия

Модели действий и аномалий распознают драки, падения, бег в толпе и нетипичное поведение на камерах — тревога без участия оператора.

Выявление падений и драк0,88–0,95
Ложные тревоги против детекции движения−80–95 %
Время реакции2–5 с после начала события

Диапазоны по отраслевым публикациям и типовым внедрениям; результат зависит от данных и процессов заказчика.

Задача

Что решаем

Большинство инцидентов на объектах — конфликты, падения, кражи, вандализм — не сопровождаются предметами, которые можно детектировать. Их выдаёт поведение: резкие движения, скопление и разбегание людей, человек, лежащий на полу, попытки вскрыть турникет, долгое нахождение у банкомата. Операторы замечают такие события редко, а разбирать их по архиву приходится после жалоб.

Особые требования у медицинских и социальных учреждений, где падение пациента должно быть замечено немедленно, и у транспорта, где паника в вагоне или на платформе требует реакции за секунды. Правила на основе детекции движения не отличают драку от объятий, а бег на перрон от паники, и генерируют шум, который охрана перестаёт воспринимать.

Как работает

Что делает ИИ

PyTorchNVIDIA DeepStreamRTMPoseSlowFast/X3DTensorRTONVIF/RTSP

Помимо детекции людей, система оценивает позы и последовательности движений моделями распознавания действий, а детектор аномалий обучается на нормальном поведении конкретной сцены и выделяет отклонения от него без разметки всех возможных инцидентов. События с уверенной классификацией уходят оператору с коротким фрагментом видео.

  • Распознавание драк, падений, лежащих людей, бега и резких скоплений.
  • Аномалии сцены: нетипичное движение, оставление постов, вход в зону вне графика.
  • Мониторинг палат и коридоров учреждений с уведомлением персонала о падении.
  • Контроль кассовых зон и банкоматов: длительное присутствие, манипуляции с устройством.
  • Обратная связь оператора для дообучения и снижения ложных срабатываний.

Какие данные нужны

  • Видеопотоки камер в зонах контроля
  • Разметка инцидентов из архива объекта
  • Графики работы и регламенты для правил контекста
Железо · Компьютерное зрение · Один узел в стойке

Какая инфраструктура нужна

Профиль vision: модели поз и действий тяжелее простых детекторов и анализируют последовательности кадров, поэтому на поток требуется больше вычислений. Сервер R5 PLUS из раздела GPU-серверов обслуживает 50–100 камер; для транспортных узлов и крупных комплексов — ASUS ESC8000A с L40S, а дообучение детектора аномалий под каждую сцену выполняется на том же узле в ночное время. Учреждение с 10–20 камерами в зонах риска начинает со станции W5 MAX из рабочих станций. Вся обработка идёт внутри объекта, в архив сохраняются только фрагменты событий.

Сравнить конфигурации →  ·  Подобрать по ускорителю →

Внедрение

Как идёт проект

  1. 01

    Данные и цель

    Фиксируем метрику успеха, источники данных и ограничения: on-premise, персональные данные, сроки.

  2. 02

    Пилот на нашей конфигурации

    Стартовая машина под задачу и подтверждённый профиль нагрузки перед закупкой кластера.

  3. 03

    Инфраструктура

    Поставка серверов, станций и охлаждения, монтаж, ввод в эксплуатацию, ПО и мониторинг.

  4. 04

    Сопровождение

    Масштабирование, обновление ускорителей в том же шасси, сервис и запчасти.

Смежные решения

Что ещё автоматизируют в отрасли «Безопасность и видеонаблюдение»

Все решения для отрасли →

Запрос КП · ответ в течение рабочего дня

Опишите задачу и данные.

Вернёмся с профилем нагрузки, конфигурацией и коммерческим предложением на поставку в вашу страну.

Обсудить внедрение