MLView: система контроля и безопасности с искусственным интеллектом
О проекте
MLView — это инновационное решение для круглосуточного контроля доступа, основанное на искусственном интеллекте и распознавании лиц.
Эта система предназначена для мониторинга на социально значимых объектах и быстрого реагирования в случае возникновения угроз.
Основной механизм работы MLView включает:
Эта система предназначена для мониторинга на социально значимых объектах и быстрого реагирования в случае возникновения угроз.
Основной механизм работы MLView включает:
- Обработку видеопотока с камер видеонаблюдения в режиме реального времени или записи.
- Анализ изображений по заданным параметрам.
- Мгновенное оповещение (SMS, телефонный звонок) в случае выявления нарушений.
Задача
Кроме основной функции мониторинга и быстрого реагирования, MLView решает множество других задач, таких как:
• Подсчет людей.
• Распознавание подозрительного поведения.
• Обнаружение экстремальных ситуаций, таких как возгорание.
• Контроль доступа и выявление нарушений в зонах, где посторонние не должны находиться.
Технология способна распознавать людей, определять холодное оружие и другие угрозы, что особенно важно для защиты таких объектов, как школы и детские сады. В зависимости от потребностей клиента, система может быть дополнена или настроена под конкретные задачи.
MLView — это универсальное решение, которое подходит для:
• Бизнеса.
• Государственных корпораций.
• Муниципальных учреждений (например, школ).
• Производственных предприятий.
• Подсчет людей.
• Распознавание подозрительного поведения.
• Обнаружение экстремальных ситуаций, таких как возгорание.
• Контроль доступа и выявление нарушений в зонах, где посторонние не должны находиться.
Технология способна распознавать людей, определять холодное оружие и другие угрозы, что особенно важно для защиты таких объектов, как школы и детские сады. В зависимости от потребностей клиента, система может быть дополнена или настроена под конкретные задачи.
MLView — это универсальное решение, которое подходит для:
• Бизнеса.
• Государственных корпораций.
• Муниципальных учреждений (например, школ).
• Производственных предприятий.
Реализация
MLView работает следующим образом.
Система обрабатывает видеопотоки с камер видеонаблюдения в реальном времени или в записи, анализирует данные по заданным параметрам и мгновенно сообщает о нарушениях, если таковые выявлены. Уведомления могут поступать в виде SMS или телефонных звонков.
Технология периферийных вычислений является ключевой для этого решения. Система выполняет вычисления непосредственно на камере, что исключает необходимость передачи больших объемов данных (например, Full HD видео) на сервер. Камера передает только необходимые фрагменты, такие как номер автомобиля, нарушившего правила, или лицо подозрительного человека.
Использование периферийных вычислений позволяет существенно экономить ресурсы, так как система передает только фрагменты видео, которые отвечают заданным критериям, например, номер нарушившего автомобиль или лицо, которое нужно идентифицировать.
Важно, что анонимность данных сохраняется — информация о конкретных действиях не передается третьим сторонам, что позволяет использовать систему в местах, где защита конфиденциальности, например врачебная тайна, критична.
Кроме того, система может отслеживать и анализировать положение тела человека. Это полезно на производственных предприятиях, где можно подсчитать количество выполненных задач или оценить эффективность работы сотрудников за смену. MLView также позволяет формировать отчеты на основе текущей ситуации, предоставляя информацию в удобном и понятном формате.
Для реализации системы использовались различные технологии, включая OpenCV, Keras, TensorFlow, Pytorch и другие.
Система обрабатывает видеопотоки с камер видеонаблюдения в реальном времени или в записи, анализирует данные по заданным параметрам и мгновенно сообщает о нарушениях, если таковые выявлены. Уведомления могут поступать в виде SMS или телефонных звонков.
Технология периферийных вычислений является ключевой для этого решения. Система выполняет вычисления непосредственно на камере, что исключает необходимость передачи больших объемов данных (например, Full HD видео) на сервер. Камера передает только необходимые фрагменты, такие как номер автомобиля, нарушившего правила, или лицо подозрительного человека.
Использование периферийных вычислений позволяет существенно экономить ресурсы, так как система передает только фрагменты видео, которые отвечают заданным критериям, например, номер нарушившего автомобиль или лицо, которое нужно идентифицировать.
Важно, что анонимность данных сохраняется — информация о конкретных действиях не передается третьим сторонам, что позволяет использовать систему в местах, где защита конфиденциальности, например врачебная тайна, критична.
Кроме того, система может отслеживать и анализировать положение тела человека. Это полезно на производственных предприятиях, где можно подсчитать количество выполненных задач или оценить эффективность работы сотрудников за смену. MLView также позволяет формировать отчеты на основе текущей ситуации, предоставляя информацию в удобном и понятном формате.
Для реализации системы использовались различные технологии, включая OpenCV, Keras, TensorFlow, Pytorch и другие.
Результат
Федеральное признание и качество сервиса.
Система MLView получила положительную оценку на федеральном уровне: сертификат эффективности Минстроя РФ за внедрение данного решения в рамках проекта по цифровизации городского хозяйства в рамках концепции «Умный город».
Сертификат подтверждает, что MLView – это не просто инновационное решение, но и качественный продукт, применимый в рамках государственных и муниципальных инициатив по цифровизации инфраструктуры.
Система MLView получила положительную оценку на федеральном уровне: сертификат эффективности Минстроя РФ за внедрение данного решения в рамках проекта по цифровизации городского хозяйства в рамках концепции «Умный город».
Сертификат подтверждает, что MLView – это не просто инновационное решение, но и качественный продукт, применимый в рамках государственных и муниципальных инициатив по цифровизации инфраструктуры.
Кому подходит система MLView?
Система MLView подходит для любых объектов, где требуется усиленный контроль за доступом и безопасность:
С помощью MLView компании могут значительно снизить затраты на персонал, повысить качество обслуживания и оптимизировать процессы, исключив человеческий фактор в критически важных ситуациях. Система позволяет быстро интегрировать ML-технологии без необходимости разработки индивидуальных решений для каждого клиента.
Это коробочное решение, которое сокращает время на запуск и настройку системы. Воспользоваться MLView можно сразу, а также настроить систему в соответствии с запросами конкретного заказчика.
Система MLView подходит для любых объектов, где требуется усиленный контроль за доступом и безопасность:
- Корпоративным клиентам, которым необходимо автоматизировать контроль за перемещением сотрудников.
- Государственным и муниципальным учреждениям, например, для школ и детских садов.
- Производственным предприятиям, где важно отслеживать производственные процессы и безопасность.
С помощью MLView компании могут значительно снизить затраты на персонал, повысить качество обслуживания и оптимизировать процессы, исключив человеческий фактор в критически важных ситуациях. Система позволяет быстро интегрировать ML-технологии без необходимости разработки индивидуальных решений для каждого клиента.
Это коробочное решение, которое сокращает время на запуск и настройку системы. Воспользоваться MLView можно сразу, а также настроить систему в соответствии с запросами конкретного заказчика.
Технологический стек: Python, Computer Vision, Machine Learning, Deep Learning, Object Detection, Anomaly Detection, 2D/3D Skeleton Detection, Image Recognition, Multiple Object Tracking, Person Reidentification, 3D Scene Segmentation / Recognition, Object Matching, 3D Objects Alighnment, Facial Recognition, OCR, NLP, OpenCV, Фильтра Калмана, SimpleCV, TensorFlow / Keras, Java, Angular, Oracle DB, ELK stack, Docker, ffmpeg, ARM Linux, Bash, Web/RestAPI, C++, CAN, LIN, TCP/IP, Telnet ML/DL, Azure.
Обсудить идею или проект
Или просто напишите нам на почту:
Ответим в рабочее время
с 9:00 до 18:00 по московскому времени
с 9:00 до 18:00 по московскому времени