Образование · Бразилия
Контроль поведения в сети школ
4
сценария детекции
24/7
реальное время
Драки, оружие, падения и перелезание через ограждение периметра. Инцидент с видеофрагментом уходит охране школы в момент события, а не при разборе архива.
Система распознавания поведенияИИ видеоаналитика
ИИ-аналитика
для камер
видеонаблюдения
Видим угрозу до того, как она станет ЧП
Система видеоаналитики на базе ИИ анализирует видеопотоки в реальном времени: распознаёт драки, оружие, падения, оставленные предметы и аномальное поведение (Re-ID), считает индекс риска и уведомляет оператора. Работает на существующих камерах.
Проблема
Почему оператор у мониторов
не успевает
Видеонаблюдение пишет архив, но инцидент замечают постфактум. ИИ-видеоаналитика переводит камеры из записи в раннее обнаружение.
Десятки камер
Один оператор физически не может непрерывно следить за всеми потоками одновременно.
Внимание падает
Концентрация при монотонном наблюдении снижается уже через 20–30 минут смены.
Реакция постфактум
Инцидент чаще находят в архиве при разборе, когда повлиять на него уже нельзя.
Нет приоритизации
Все события равнозначны: без индекса риска критичное тонет в потоке рутинных срабатываний.
Какие события распознаёт система
9 сценариев детекции
в одном потоке
Обнаружение подозрительного поведения с видеофиксацией каждого инцидента. Набор сценариев согласовываем и дообучаем под объект.
Драки и конфликты
конфликтное взаимодействие
Оружие
огнестрельное, холодное
Падение человека
лежащий человек в кадре
Преследование
устойчивое следование
Агрессивные жесты
резкие движения
Оставленные предметы
сумки, свёртки, коробки
Re-ID · аномальное нахождение
человек или группа лиц в зоне
Движение против маршрута
активность не по времени суток
Скопления людей
толпа, давка, очередь
Как работает
От видеопотока до инцидента
у оператора — за секунды
Система принимает видеопотоки и события из разных источников, анализирует поведение объектов наблюдения, выявляет отклонения от нормы и присваивает уровень риска. Оператор получает инцидент с рекомендацией — история сохраняется для аналитики и отчётности.
- 1
Получение данных
Камеры, архив, сенсоры, журналы доступа, внешние системы безопасности.
- 2
Предобработка
Выделение и трекинг объектов, удаление шумовых срабатываний.
- 3
Детекция поведения
Модели определяют, что происходит в кадре.
- 4
Норма и индекс риска
Сравнение с профилем нормального поведения, расчёт риска.
- 5
Инцидент и реакция
Уведомление оператора, рекомендация, журнал и отчётность.
Результат для службы безопасности
Наблюдение становится
ранним обнаружением
×4
быстрее реакция на инцидент
10+
типов распознаваемых событий
100%
инцидентов в журнале с видеофиксацией
24/7
мониторинг без усталости и пропусков
Показатели приведены по реализованным проектам; итоговый эффект зависит от объекта, качества видеопотоков и согласованных сценариев распознавания.
Отличие
Это не видеонаблюдение, а поведенческая
аналитика поверх камер
Обычное видеонаблюдение
- Показывает картинку и пишет архив
- Нужен оператор у каждого монитора
- Инцидент разбирают постфактум по записи
- Нет приоритизации, статистики и связи с системами
Deviant Detect от I-SOL
- Сама выявляет отклонения от нормального поведения
- Считает индекс риска и приоритизирует инциденты
- Уведомляет оператора и предлагает рекомендацию
- Журнал, аналитика, интеграция со СКУД и системами безопасности
Кейсы внедрения
Уже на объектах
Мы внедряем системы видеоаналитики на действующих объектах — от школ и университетских кампусов до общественного транспорта и производственных площадок. Каждый проект начинается с согласования целевых сценариев распознавания и заканчивается системой, которая работает 24/7 на существующих камерах. Ниже — реальные сценарии из практики.
Общественный транспорт
Re-ID: повторное распознавание личностей
Re-ID
кросс-камерный трекинг
100%
история в журнале
Система запоминает и повторно распознаёт человека между камерами, станциями и рейсами: аномально долгое нахождение, повторные появления и перемещения группы лиц по зоне наблюдения.
Промышленность
Опасные зоны производства
3
сценария детекции
СКУД
интеграция
Обнаружение лежащего человека, нахождение в запретной зоне и движение против маршрута техники в цехе. Сигнал диспетчеру и в журнал охраны труда — до того, как ситуация станет несчастным случаем.
Университеты · Кампусы
Безопасность университетского кампуса
4
сценария детекции
ночь
контроль по времени суток
Оставленные предметы, скопления людей, конфликты и нестандартная активность в ночные часы на территории кампуса и общежитий. Единая очередь инцидентов для дежурной смены.
Нам доверяют предприятия ГМК и промышленности
Применение
Где применяют видеоаналитику
для видеонаблюдения
Типовые сценарии, под которые мы настраиваем систему видеоаналитики:
- Обнаружение подозрительного поведения
- Распознавание конфликтов и драк
- Обнаружение человека с оружием
- Обнаружение лежащего человека
- Обнаружение оставленных предметов
- Контроль скопления людей
- Трекинг и Re-ID между камерами
- Контроль опасных и запретных зон
- Контроль периметра и ограждений
- Нестандартная активность по времени суток
Внедрение
8 шагов до промышленной эксплуатации
- 01
Обследование
объект и задачи - 02
Сценарии
целевые сценарии распознавания - 03
Аудит камер
качество потоков, зоны - 04
Сбор данных
съёмка и разметка - 05
Обучение моделей
под сценарии объекта - 06
Правила и риск
нормы, индекс риска, уведомления - 07
Пилот
реальный участок объекта - 08
Внедрение
запуск и поддержка
FAQ
Частые вопросы
Не совсем. Deviant Detect это платформа, которую мы адаптируем под объект: целевые сценарии распознавания, критичные зоны, правила и индекс риска согласовываются с заказчиком до запуска. От этого зависят набор моделей и логика уведомлений.
Нет. Система не заменяет решение ответственного сотрудника службы безопасности — она выступает инструментом раннего обнаружения, приоритизации событий и поддержки оператора при принятии решений.
Да. Внедрение возможно с использованием существующей инфраструктуры видеонаблюдения — при условии достаточного качества видеопотоков и предварительного согласования целевых сценариев распознавания.
Драки и конфликтное взаимодействие, резкие движения и агрессивную жестикуляцию, оружие и опасные предметы, падения, преследование, оставленные предметы, аномальное нахождение человека или группы лиц (Re-ID), движение против обычного маршрута, скопления людей и нестандартную активность по времени суток.
Агрегированный показатель, который система считает по каждому отклонению: тип поведения, подтверждение несколькими моделями, длительность и интенсивность события, наличие опасного предмета, количество вовлечённых объектов, критичность зоны и время суток. По индексу инциденты приоритизируются в очереди оператора.
Перед анализом поток проходит предобработку: трекинг объектов между кадрами и удаление шумовых срабатываний. Отклонение подтверждается несколькими моделями и сравнивается с профилем нормального поведения для этого места, времени и нагрузки — одиночные шумовые сигналы не становятся инцидентами.
Уведомление формируется в реальном времени: система создаёт инцидент, присваивает уровень риска, показывает его оператору с рекомендацией и сохраняет видеофрагмент в журнале для разбора и отчётности.
Система разворачивается в контуре заказчика и работает с видеопотоками его инфраструктуры. Состав сценариев (включая Re-ID) согласовывается до запуска с учётом требований законодательства и внутренних регламентов безопасности.
Опишите объект — предложим сценарии за 1 звонок
Разберём камеры и зоны, согласуем целевые сценарии распознавания и схему пилота.
Интеллектуальная видеоаналитика для систем видеонаблюдения: обнаружение угроз с помощью ИИ
I-SOL разрабатывает и внедряет систему интеллектуальной видеоаналитики Deviant Detect, которая превращает существующее видеонаблюдение в инструмент раннего обнаружения угроз. ИИ-анализ камер видеонаблюдения в реальном времени: распознавание драк и конфликтов, обнаружение оружия на видео, обнаружение лежащего человека, оставленных предметов и подозрительного поведения.
По каждому отклонению система считает индекс риска: тип поведения, подтверждение несколькими моделями, длительность события, критичность зоны и время суток. Инцидент с видеофрагментом и рекомендацией попадает в очередь оператора, а история сохраняется для аналитики и отчётности.
Умное видеонаблюдение с ИИ применяется в школах и университетских кампусах, на промышленных предприятиях, в общественном транспорте, торговых центрах и офисах с повышенными требованиями к безопасности. Поддерживается трекинг и Re-ID между камерами — повторное распознавание человека или группы лиц в зоне наблюдения.
Внедрение видеоаналитики возможно на существующих камерах видеонаблюдения при достаточном качестве видеопотоков — без замены оборудования. Система не заменяет решение сотрудника службы безопасности — она ускоряет обнаружение, приоритизацию и реакцию. Опишите объект — согласуем сценарии и предложим схему пилота.