Обнаружение угроз по видео: оружие, оставленные предметы, дым и огонь

Школы, вузы, торговые центры, вокзалы и производственные площадки должны реагировать на угрозу в первые секунды, но оператор видеонаблюдения смотрит на десятки экранов и по отраслевым данным пропускает большую часть событий уже через 20 минут наблюдения. Оставленная сумка, человек с предметом, похожим на оружие, первые клубы дыма в цехе — всё это видно на камере задолго до сработки других систем.

Традиционные детекторы движения дают сотни ложных тревог в день и отключаются охраной. Пожарные извещатели срабатывают, когда дым уже достиг потолка. Нужна система, которая различает реальную угрозу и бытовую ситуацию, работает на существующих камерах и принимает решение на месте, без выгрузки видео в облако.

На GPU-сервере работают детекторы, обученные на классах угроз: огнестрельное и холодное оружие в руках, оставленные без присмотра предметы с учётом времени и близости людей, дым и открытое пламя, падение человека, разбитие стекла по видеопризнакам. Тревога с кадром и позицией уходит оператору, в СКУД для блокировки дверей и в систему оповещения по регламенту объекта.

• Детекция оружия с подтверждением по нескольким кадрам для снижения ложных тревог.
• Бесхозные предметы: связь предмета с человеком и отсчёт времени после ухода.
• Раннее выявление дыма и пламени в цехах, складах, на парковках.
• Интеграция с СКУД, оповещением и пультом централизованной охраны.
• Дообучение на кадрах объекта: освещение, ракурсы, специфика помещений.

Какие данные нужны

• Видеопотоки камер объекта
• Регламенты реагирования и зоны контроля
• Наборы кадров для дообучения под объект