КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ
Автоматизация и сокращение затрат
- охрана труда
- безопасность
- контроль качества
Пример 1: Охрана и наблюдение за территорией
Компьютерное зрение и машинное обучение позволяют системам видеонаблюдения обнаруживать и классифицировать объекты, анализировать их поведение и реагировать на подозрительные действия.
Например, система может автоматически определить движущиеся объекты в запрещенной зоне и отправить тревожное уведомление оператору. Также она может распознавать лица и автомобильные номера, что помогает в идентификации подозрительных личностей или преступников.
Пример 2: Выявление наличия оружия
Постоянный мониторинг обстановки в режиме реального времени с целью распознавания предметов, схожих по форме с огнестрельным и холодным оружием (пистолет, ружье, нож, бита, топор и другие).
При обнаружении признаков оружия, система, интегрированная с системой контроля удаленного доступа, автоматически блокирует двери в охраняемом помещении. Также система предоставляет заблаговременное оповещение службы безопасности о возможной угрозе нападения для принятия необходимых мер.
Пример 3: Контроль передвижения масс людей
Одной из ключевых функций систем компьютерного зрения является возможность распознавания человека и его активности. Это становится особенно важным в местах, где скопления людей могут быть большими и разнообразными.
В торговых центрах, на ярмарках, на концертах и демонстрациях, системы компьютерного зрения способны точно определять, сколько людей находится на месте, и мониторить их движение. Это позволяет предотвращать потенциальные опасности и обеспечивать безопасность массовых мероприятий.
Пример 4: Наблюдение за животными
В городской среде компьютерное зрение может использоваться для наблюдения за собаками. Можно отслеживать перемещение собак по городу. Это позволяет контролировать и повышать безопасность общественных мест, а также реагировать на возможные проблемы.
Такая система может быть использована для контроля и предупреждения выхода животных на рельсы, взлетно-посадочные полосы и скоростные трассы. Она также может быть полезна для предотвращения входа медведей в поселки, расположенные в лесу, например, в Карелии или на Камчатке.
Пример 5: Раннее выявление очагов возгорания
Возгорания являются одной из самых серьезных угроз для предприятий и общественных мест. Они не только вызывают огромные материальные потери, но и могут привести к травмам и потере жизни. Однако, благодаря современным технологиям компьютерного зрения и машинного обучения, мы можем предложить инновационные решения для обнаружения источников возгорания на ранних стадиях.
Пример 6: Контроль дресс-кода и экипировки
Задача может быть решена эффективно и без особых усилий. Системы, основанные на таких технологиях, могут автоматически анализировать изображения, фотографии или видео, чтобы определить соответствие определенным требованиям дресс-кода и экипировки. Более того, такие системы могут автоматически обнаруживать случаи воровства и мошенничества, что помогает снизить потери и повысить безопасность.
Пример 7: Контроль целостности дорожного полотна
С помощью камер и специальных алгоритмов обработки изображений можно автоматически обнаруживать и классифицировать дефекты дороги, такие как трещины, ямы и выбоины. Это позволяет снизить зависимость от субъективности оператора и повысить точность обнаружения повреждений.
Пример 8: Подсчёт людей в очереди
Автоматизированный подсчет с использованием компьютерного зрения обеспечивает высокую точность и эффективность, что помогает улучшить качество обслуживания и оптимизировать процессы управления очередями. Это особенно важно в условиях высокой интенсивности потока людей, таких как магазины, аэропорты, банки и другие общественные места.
Искусственный интеллект (ИИ) в системах видеонаблюдения
Применение ИИ в системах видеонаблюдения позволяет автоматизировать анализ видеоданных и оперативно реагировать на происходящие события. Системы с ИИ способны обрабатывать огромные объемы видеоданных, классифицировать и выявлять даже самые мелкие детали и аномалии. Они также способны предсказывать и предотвращать потенциальные угрозы, анализируя исторические данные и выявляя паттерны, указывающие на возможные преступления или инциденты. Использование ИИ в системах видеонаблюдения значительно повышает эффективность и точность обнаружения событий.
Базы отдыха
Производство
ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ НА НИХ
Этапы внедрения модуля компьютерного зрения
Шаг 1.
Проведение интервью с целью выявления конкретных потребностей, требований и нюансов заказчика.
Шаг 2.
Заключение договора на выполнение работы по разработке программного обеспечения.
Шаг 3.
Написание ТЗ и создание прототипа нейросети – демоверсия.
Шаг 4.
Совместная с заказчиком коррекция прототипа нейросети под его конкретные потребности, задачи и удобство. Внесение корректировок в ТЗ.
Шаг 5.
Приобретение лицензии и интеграция готового продукта в инфраструктуру заказчика, тестирование и демонстрация соответствия ТЗ и конечного продукта.
Шаг 6.
Обучение выделенного персонала работе с нейросетью.
Шаг 7.
Техническая поддержка и контроль работы нейросети в процессе эксплуатации по запросу.
NAUZA.ru
ТАРИФЫ И ЦЕНЫ
Ценовая политика интеграции модуля компьютерного зрения на базе искусственного интеллекта в существующую систему видеонаблюдения учитывает следующие факторы:
1. Единовременная стоимость внедрения модуля компьютерного зрения зависит от следующих факторов:
- Количество, тип, модель и расположение камер.
- Решаемые задачи и тип данных, которые вы хотите собирать и анализировать.
- Точность и скорость обработки данных.
2. Ежемесячная стоимость лицензии зависит от количества камер, согласно приведенной ниже таблице:
Реквизиты
Юридический / фактический адрес 188515, Ленинградская область, мкр. Ломоносовский, с.п. Кипенское, д. Кипень, мкр. Северный, переулок 9-ый Лисий, д. 20В
E-mail: nauza@internet.ru
ИНН/КПП 4707049752/470701001, ОГРН 1234700006243, ОКТМО 41230000051
Банк АО "ТИНЬКОФФ БАНК"
Расчетный счет: 40702810210001446831
Корреспондентский счет: 30101810145250000974
БИК банка: 044525974
Генеральный директор: Павлов Даниил Анатольевич