Специалисты Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения создали умную систему видеонаблюдения, способную автоматически выявлять признаки потенциального вандального поведения в исторических садах и парках Санкт-Петербурга. Об этом «Газете.Ru» сообщили в ГУАП.
Традиционные системы видеонаблюдения фиксируют происходящее, однако эффективность такого контроля напрямую зависит от человеческого фактора. Оператор физически не способен одновременно анализировать десятки видеопотоков, а многие правонарушения имеют кратковременный характер. В результате значительная часть инцидентов остается незамеченной.
В основе предложенной системы лежит модель YOLOv8s-pose, которая, в отличие от классических детекторов, не только определяет человека (так называемая «ограничивающая рамка человека»), но и координаты ключевых точек его тела — в частности, локтей и кистей. Это позволяет анализировать характер его взаимодействия с охраняемыми объектами. Если кисть находится в заранее размеченной области вертикальной поверхности в течение заданного времени и совершает локальные движения небольшой амплитуды, система интерпретирует это как признак возможного воздействия на объект. Также система может выявлять разбрасывание мусора, порчу клумб и газонов.
Ключевое отличие разработанной системы от классических средств видеонаблюдения — автономность анализа. Она не нуждается в непрерывном участии оператора: обработка видеопотока ведется автоматически, а предупреждение формируется только при выполнении сценарных условий. В перспективе это позволит снизить нагрузку на сотрудников и сократить время реакции на потенциальные инциденты.
Разработка ориентирована в первую очередь на исторические сады и парки Санкт-Петербурга, однако ее архитектура универсальна и может быть адаптирована для любых открытых общественных пространств: музеев под открытым небом, заповедников, дворцово-парковых ансамблей, городских зон отдыха. Важно отметить, что система сама по себе не выполняет правовой квалификации действий человека — ее задача состоит в выделении фрагментов видеопотока, требующих внимания сотрудника.
Ранее сообщалось, что в России создали умный лифт, который сам уведомляет о поломках.
