Видеоаналитика безопасности

Заказчик: ВИШ
Проблема:
Пользователь — служба безопасности — нуждается в повышении уровня охраны объектов железнодорожного транспорта путем автоматической идентификации опасностей и подозрительных объектов на видеозаписях с камер видеонаблюдения.
Однако существующие методы обладают существенными недостатками:
 — ручной просмотр записей — требует значительных человеческих ресурсов;
 — базовые алгоритмы детекции движения — генерируют массу ложных уведомлений;
 — ML-модели для распознавания объектов — требуют больших объёмов размеченных данных для обучения;
 — облачные решения — зависят от скорости и устойчивости интернет-канала;
 — комбинированные системы — чрезмерно сложны и дороги.
Цель проекта — создать интеллектуальную систему, основанную на машинном обучении, которая способна автоматически распознавать опасности и подозрительные объекты на кадрах видеонаблюдения в реальном времени.
Ограничения и рекомендации:
Изучение основ компьютерного зрения и обработки изображений;
Практическое освоение методов глубокого обучения (Deep Learning) для анализа видео;
Курсы по технологиям AI и ML.
Требуемые компетенции:
Программирование (Python, OpenCV);
Машинное обучение (TensorFlow, PyTorch);
Обработка видеоданных и форматы сжатия видео.

«Каждую ночь — десятки оповещений: „движение в зоне“. А в итоге — кошка, ветка, тень. Когда возникает реальная угроза, мы уже не верим системе. Ложные тревоги — это не просто шум. Это потеря доверия».