Распознавание объектов
Система может определять в кадре людей, транспорт, животных, оборудование, товары и другие заранее заданные объекты.
Регион: Екатеринбург
Компьютерное зрение позволяет автоматически анализировать изображения и видеопоток с камер и определять заданные объекты, события и изменения в кадре.
Такие системы используют, когда постоянный ручной просмотр видео требует много времени или важные события необходимо фиксировать автоматически.
Робонэт разрабатывает программные решения под конкретный сценарий бизнеса: определяем, что должна видеть система, какие условия учитывать, как реагировать на событие и куда передавать результат.
В зависимости от задачи проект может включать разработку алгоритмов компьютерного зрения, видеоаналитику, интерфейс оператора, журнал событий, уведомления и интеграцию с другими информационными системами.
Система может определять в кадре людей, транспорт, животных, оборудование, товары и другие заранее заданные объекты.
Фиксируем появление объекта в определенной зоне, пересечение заданной линии и другие пространственные события.
Можно считать посетителей, транспорт или другие объекты, попадающие в поле зрения камеры.
Отслеживаем появление, исчезновение и движение объектов в кадре.
Сохраняем время события, необходимые данные и связанные с ним изображения или записи.
Система может отправлять уведомления ответственным сотрудникам и формировать историю событий для дальнейшего анализа.
Видеоаналитика превращает видеопоток с камер в структурированные события и данные. Вместо постоянного просмотра записей сотрудник получает информацию только о тех ситуациях, которые соответствуют заданным правилам.
В зависимости от задачи интеллектуальная видеоаналитика может использовать алгоритмы компьютерного зрения и нейросетевые модели для обнаружения и классификации объектов.
Магазины и торговые точки. Подсчет посетителей, контроль очередей, фиксация появления объектов и событий в заданных зонах.
Склады и логистика. Контроль наличия и перемещения объектов, транспорта и событий на определенных участках.
Офисы и территории. Обнаружение людей и объектов в заданных зонах, фиксация движения и уведомления ответственных сотрудников.
Парковки и транспорт. Определение присутствия автомобиля, контроль зон и фиксация событий с камер.
Производство и строительные объекты. Контроль заданных зон, присутствия объектов и других визуально определяемых событий.
Камера передает изображение. Система получает изображение или видеопоток с подключенного источника.
ИИ-модуль анализирует кадр. Алгоритм компьютерного зрения обрабатывает изображение и ищет заданные признаки.
Определяется объект или событие. Система фиксирует ситуацию, которая соответствует настроенному сценарию.
Проверяются правила. Программная логика определяет, требуется ли сохранить событие или выполнить действие.
Сотрудник получает уведомление. Информация может быть отправлена в Telegram, по электронной почте или в интерфейс оператора.
Событие сохраняется. Данные можно использовать для просмотра истории и формирования отчетов.
Для внедрения компьютерного зрения не всегда требуется полностью менять существующую систему видеонаблюдения.
Если установленные IP-камеры обеспечивают необходимое качество изображения и позволяют получить видеопоток, их можно использовать как источник данных для системы видеоанализа.
В зависимости от проекта обработка может выполняться:
Видеопоток и результаты обработки остаются внутри инфраструктуры организации.
Подходит для локальной обработки рядом с источником видеосигнала.
Используется, если такой вариант соответствует техническим требованиям и условиям проекта.
Перед разработкой проверяем используемые камеры, качество изображения, доступные протоколы и условия съемки. Если существующего оборудования недостаточно для выбранного сценария, необходимые изменения определяются после технической оценки.
Для внедрения компьютерного зрения не обязательно сразу создавать систему для всех камер и площадок.
Проект можно начать с одного сценария: выбрать камеру или видеозапись, определить нужный объект или событие и проверить, насколько надежно система решает задачу в реальных условиях.
По результатам пилота можно уточнить требования, оценить необходимые вычислительные ресурсы и принять решение о дальнейшем развитии системы.
Достаточно ли существующих камер и условий съемки.
Можно ли надежно определять нужные объекты и события.
Какие дополнительные условия и данные необходимо учитывать.
Где лучше выполнять обработку и как передавать результат.
Стоимость разработки компьютерного зрения зависит от задачи, количества камер, условий съемки, сложности распознавания, необходимой инфраструктуры и интеграций.
Для нестандартных проектов можно начать с пилотного решения: проверить один сценарий на ограниченном количестве камер или исходных видеоматериалов, оценить качество распознавания и определить требования к дальнейшему внедрению.
Подходит, если необходимо проверить техническую реализуемость задачи до полноценного внедрения.
Что входит:
Состав пилота зависит от задачи и исходных данных. Количество камер, объектов и сценариев согласовывается до начала разработки.
Разработка рабочего решения для постоянного использования в бизнес-процессе компании.
Что может входить:
| Фактор | Что учитываем |
|---|---|
| Камеры | количество источников и качество видеопотока |
| Сценарии | количество распознаваемых объектов и событий |
| Условия съемки | освещение, ракурс, расстояние, движение |
| Данные | необходимость сбора и подготовки изображений |
| Алгоритмы | сложность распознавания и необходимость обучения моделей |
| Инфраструктура | локальный сервер, мини-ПК или облачная обработка |
| Интеграции | Telegram, API, базы данных и другие системы |
| Интерфейс | журнал событий, отчеты, кабинет оператора |
Два проекта с одинаковым количеством камер могут значительно отличаться по стоимости. Например, фиксация одного типа объекта в стабильных условиях требует меньшего объема разработки, чем система с несколькими сценариями, сложными условиями съемки, собственным интерфейсом и интеграциями.
Для предварительной оценки достаточно описать задачу, указать количество камер и предоставить пример изображения или видео, если он есть.
Система компьютерного зрения может не только фиксировать событие, но и передавать результат дальше в рабочий процесс компании.
Например, после обнаружения нужного объекта или события система может:
Конкретный состав интеграций определяется при проектировании.
Определяем, что именно система должна распознавать и какой результат нужен бизнесу.
Проверяем доступные изображения, видеопотоки, оборудование и условия съемки.
Определяем архитектуру, способ обработки видео, требования к модели и интеграциям.
Проверяем выбранный подход на ограниченном наборе данных или одном сценарии.
Настраиваем или разрабатываем модели и программную логику для распознавания необходимых объектов и событий.
Подключаем камеры, уведомления, журнал событий и предусмотренные внешние системы.
Проверяем работу на реальном или приближенном к реальному видеопотоке и корректируем настройки.
Разворачиваем решение в рабочей инфраструктуре и при необходимости добавляем новые камеры, объекты и сценарии.
Более 20 лет занимаемся разработкой сайтов, программного обеспечения и интернет-систем.
Работаем с сайтами, базами данных, серверами и API, поэтому компьютерное зрение можно встроить в существующую инфраструктуру бизнеса.
Рассматриваем не только алгоритм распознавания, но и камеры, программную логику, уведомления, хранение событий и пользовательский интерфейс.
После запуска систему можно развивать: добавлять новые сценарии, камеры, интеграции и функции.
Расскажите, что необходимо распознавать на фото или видео и какой результат должна выдавать система. Изучим задачу и предложим возможный вариант реализации.
Да, если камеры обеспечивают необходимое качество изображения и позволяют получить видеопоток в подходящем формате. Возможность использования оборудования проверяем перед разработкой.
Термины часто используются рядом. Компьютерное зрение — более широкое направление анализа изображений и видео. Машинным зрением часто называют системы, встроенные в прикладные или производственные процессы. Для проекта важнее не термин, а конкретная задача и условия работы системы.
Достаточно описать, какие объекты или события необходимо определять, где установлены камеры и что должно происходить после обнаружения события. Если есть примеры фото или видео, они помогут быстрее оценить задачу.
Не всегда. Подход зависит от объекта, условий съемки и требуемого результата. В некоторых задачах можно адаптировать существующие модели, в других потребуется подготовка данных и дополнительное обучение.
Да. Если это предусмотрено архитектурой, обработку можно организовать на локальном сервере или другом оборудовании внутри инфраструктуры компании.
Да. Система может отправлять уведомления в Telegram, по электронной почте или в предусмотренный проектом интерфейс.
Стоимость зависит от количества камер, сложности распознавания, необходимых алгоритмов, инфраструктуры и интеграций. Для точной оценки сначала анализируем задачу и исходные данные.
Срок зависит от сложности сценария и готовности данных. Для нестандартных задач рационально сначала провести пилот, после которого можно точнее оценить объем промышленного внедрения.
