Price: 0
Number of applications: 3
26.05.26 (inclusive)
Денежное
MVP
ICT tasks
Food industry
Neurotechnology and artificial Intelligence
Software/ IS
На текущий момент контроль присутствия сотрудников и выявление подозрительных действий в торговой зоне требуют ручного наблюдения за видеокамерами или последующего просмотра записей. Такой подход занимает много времени, зависит от человеческого фактора и не позволяет оперативно реагировать на длительное отсутствие сотрудника на рабочем месте или потенциально подозрительное поведение посетителей. Существующие камеры видеонаблюдения фиксируют происходящее, но сами по себе не анализируют события: не определяют людей в кадре, не отслеживают их перемещение между зонами, не фиксируют факт появления или отсутствия сотрудника и не формируют автоматические уведомления по потенциально важным ситуациям. Дополнительная сложность заключается в том, что качество видео, расстояние до людей, углы обзора камер и стабильность потоков напрямую влияют на возможность корректной AI-обработки. Если изображение недостаточно четкое или человек плохо различим в кадре, система может терять объект, путать людей между камерами или формировать неточные события. Также выявление подозрительных действий, связанных с возможными кражами, на первом этапе не может быть полностью точным, так как требуется накопление реальных данных, подтверждение событий людьми и последующая донастройка логики. Поэтому проблема заключается не только в автоматизации видеонаблюдения, но и в необходимости создать MVP-систему, которая сможет начать собирать данные, фиксировать базовые события и постепенно улучшать точность анализа.
Автоматизация видеомониторинга, снижение зависимости от ручного просмотра камер, базовый контроль присутствия сотрудников и формирование первичных уведомлений о подозрительных действиях.
Чупрун Наталья Александровна
Purpose and description of task (project)
Цель проекта: Разработать и внедрить MVP-систему AI-видеомониторинга на базе существующих камер видеонаблюдения для базового контроля присутствия сотрудников, фиксации их отсутствия, примерного времени прихода/ухода, а также первичного выявления подозрительного поведения в торговой зоне. Описание задачи / проекта: В рамках проекта планируется подключение видеопотоков с камер по RTSP, проверка качества изображения и настройка базового пайплайна обработки видео. Система должна определять людей в кадре, выполнять базовый трекинг одного и того же человека внутри зоны наблюдения и работать с несколькими камерами без смешивания объектов между потоками. На первом этапе система будет использоваться для контроля сотрудников без точной идентификации личности: по внешним признакам, форме или одежде. Система будет фиксировать факт появления человека в рабочей зоне, длительное отсутствие, а также приблизительное время прихода и ухода по первому и последнему появлению в кадре. На следующем этапе будет реализована базовая логика выявления подозрительного поведения на уровне простых эвристик: движение руки к телу или сумке, длительное нахождение у полки спиной к камере, а также проверка события с учетом данных с другой камеры, если она видит ту же сцену с другого ракурса. Дополнительно предусматривается отправка уведомлений в Telegram-группу, сбор обратной связи по подтверждению или отклонению событий, а также использование этих данных для дальнейшего улучшения логики системы. На этапе MVP детекция подозрительных действий будет иметь ограниченную точность и потребует последующей донастройки на реальных данных. Качество работы системы напрямую зависит от качества камер, расстояния до объектов, углов обзора и стабильности видеопотоков.
Whatsapp
