Проект

Интеллектуальная видеоаналитика VisionLabs повысит безопасность Академического района Екатеринбурга

Заказчики: Администрация города Екатеринбурга

Екатеринбург; Государственные и социальные структуры

Подрядчики: VisionLabs (ВижнЛабс)
Продукт: VisionLabs Luna

Дата проекта: 2023/04 — 2023/10
Технология: ИБ - Биометрическая идентификация
подрядчики - 208
проекты - 692
системы - 383
вендоры - 242
Технология: Системы видеоаналитики
подрядчики - 173
проекты - 473
системы - 361
вендоры - 240

2023: Внедрение видеоаналитики

В Академическом районе Екатеринбурга внедрили интеллектуальную видеоаналитику от VisionLabs. Система повысит безопасность территории за счет автоматического выявления нештатных ситуаций и распознавания автотранспорта. Всего к ней подключены более 300 камер, которые обеспечивают мониторинг порядка 2,4 млн кв. метров. Об этом компания VisionLabs (ВижнЛабс) сообщила 9 ноября 2023 года.

Планируется, что система видеоанализа поможет дежурным операторам уже существующей здесь службы безопасности «Гарант» эффективнее контролировать элементы городской инфраструктуры: «умные камеры» снизят нагрузку на диспетчеров и нивелируют влияние человеческого фактора.

Технологии компьютерного зрения самостоятельно анализируют видеопоток и не требуют постоянного внимания человека, что ускорит реагирование охранных компаний и служб безопасности. При обнаружении конкретного инцидента система выведет на экран оповещение. Например, детекторы позволят распознать драку или иную нештатную ситуацию. А распознавание транспорта поможет в поиске автомобилей при попытках угона и в расследовании ДТП.

Система реализована на базе платформы видеоменеджмента LUNA VMS, разработанной VisionLabs. Платформа дает возможность использовать предобученные нейронные сети с различной аналитикой. К примеру, распознавать потенциально опасные ситуации по определенным позам: человек на корточках, лежащий человек, позиция стрельбы, поднятые руки. Также в проекте используются детекция и подсчет объектов, возможность интеллектуального поиска в видеоархиве. Это помогает искать изображения с известными признаками — человек в красной куртке, синий автомобиль, или интересующие события — кто оставил или забрал сумку, когда автомобиль покинул парковку.