Новое приложение, благодаря технологии компьютерного зрения и машинного обучения, позволит с высокой точностью идентифицировать нежелательных посетителей торговых сетей, ранее совершавших противоправные действия, и автоматизировать контроль в сфере безопасности.
28.06.2022
Одной из главных задач владельцев крупных ритейл-площадок является обеспечение сохранности товаров и безопасности персонала. Зачастую стандартных камер видеонаблюдения недостаточно для своевременного предотвращения кражи или нападения на территории торговой точки.
Актуальным направлением в развитии технологий безопасности является внедрение технологий искусственного интеллекта и нейросетей в систему видеонаблюдения. Однако, на данный момент существует ряд несовершенств в подобных интеллектуальных системах, среди которых высокая стоимость, недостаточная автоматизация процессов видеонаблюдения и высокая погрешность идентификации человека.
Проект «Разработка программно-аппаратного комплекса для контроля доступа и перемещений в локальной сети предприятия на основе интеллектуальной обработки визуальных данных» ученых Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» призван снизить стоимость систем, автоматизировать видеонаблюдение, снизить вероятность ошибок, связанных с пропуском важных событий на видеопотоке.
«Мы разработали решение, предполагающее использование технологий и методик, которые значительно снижают стоимость оборудования при сохранении качества анализа видеоряда, по сравнению с существующими. Большинство систем видеонаблюдения требует довольно мощной и дорогой аппаратной базы для обработки на основе специализированных GPU-вычислителей, в то время как разрабатываемому продукту будет достаточно недорогих и более доступных вычислителей общего назначения».
Изобретение представляет собой программно-аппаратный комплекс для анализа видеопотока с камер видеонаблюдения на предприятии, идентификации нежелательных посетителей и их перемещений. «В рамках этого проекта мы планируем создать локальную систему безопасности предприятия, которая состоит из серверного оборудования и программного обеспечения, интегрированного с системой видеонаблюдения на предприятии. Решение позволит максимально дешево, быстро и точно определять проникновение на территорию предприятия нежелательных лиц и передавать сигнал оператору», – комментирует Артем Алексеевич Безруков.
Приложение при помощи компьютерного зрения и нейросетевой модели определяет нежелательное лицо, сопоставляя его с изображениями по заранее составленной базе, и оперативно передает сигнал оператору. Для более точного анализа используются дополнительные модули детектирования и трекинга.
По словам ученых, одним из основных преимуществ программно-аппаратного комплекса является его универсальность – разработка может использоваться не только в магазинах, но и на предприятиях и в частных зонах.
Система уже успешно прошла апробацию на базе магазинов сети «Перекресток». Сейчас реализация изобретения находится на этапе повышения эффективности за счет разработки адаптивных алгоритмов предварительной обработки и пространственно-временного шумоподавления изображений и видео. Разработчики уверены, что в ближайшие 9 месяцев разработка будет выведена на рынок и поступит в широкую продажу.
Разработка поддержана грантом конкурса научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических проектов СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Проект получил финансирование на реализацию в размере 2 миллионов рублей.
Разработка соответствует научно-исследовательской политике университета в рамках программы развития Приоритет 2030.
