Компания VisionLabs (входит в экосистему Сбера), один из мировых лидеров в области машинного обучения, усилит безопасность более чем 60 школ и университетов России с помощью технологий компьютерного зрения. Решения уже используются в 20 образовательных учреждениях Москвы, Подмосковья, Санкт-Петербурга, Нижнего Новгорода, Перми, Новосибирска, Владивостока и других городов России.
Первыми проектами VisionLabs по цифровизации учебных заведений стали Дальневосточный федеральный университет, Казанский (Приволжский) федеральный университет, Томский государственный университет, а также инновационные школы: «Хорошевская», «Школа 21», «Инженерно-технологическая № 777». В результате проведения успешных комплексных интеграций до конца года компания планирует закончить ещё порядка 40 проектов.
При создании современной инфраструктуры в школах и вузах один из ключевых вопросов — обеспечение безопасности. Ежедневно на территории кампусов находятся от несколько сотен до десятков тысяч человек. Обеспечить для них комфортную среду становится невозможным без инновационных технологий.
Зачастую в университетах и школах существующие системы устарели и имеют целый ряд уязвимостей: отсутствие автоматизации мониторинга и пропускных систем, недостаточное оборудование критичных участков видеонаблюдением, большое влияние человеческого фактора.
Решения VisionLabs помогают снизить нагрузку на охрану, так как интеллектуальные системы компьютерного зрения самостоятельно анализируют видеопоток и не требуют постоянного внимания оператора. При обнаружении конкретного инцидента система оповещает о нём службу безопасности для дальнейших действий. Это до 30% снижает расходы на обеспечение безопасности и увеличивает скорость реагирования с нескольких минут до 15 секунд.
Всего VisionLabs разрабатывает технологии для образовательных учреждений по нескольким основным направлениям:
— интегрированная система контроля и управления доступом с возможностью прохода по биометрии лица;
— бесконтактная термометрия для автоматического выявления лиц с повышенной температурой;
— интеллектуальная видеоаналитика, способная выявлять подозрительное поведение и потенциально опасные ситуации — лежащий/упавший человек, позиция стрельбы, поднятые руки, наличие возгорания/задымления;
— оплата по лицу в столовых, буфетах и вендинговых аппаратах для повышения удобства и надёжности платёжных сервисов.
В основе решений — единая платформа компьютерного зрения, которая помогает бесшовно масштабировать систему, добавлять в неё новые сервисы и управлять ими из общего интерфейса. Это также позволяет решить проблему неэффективности бизнес-процессов в школах и университетах, собирая следующую аналитику: посещаемость, часы пик, опоздания.
В большинстве сценариев, таких как термометрия, оплата по лицу, контроль доступа, платформа может распознать человека при наличии его данных в базе. Исключение составляют сценарии распознавания дыма и поз – такая аналитика реализована на камерах с другими характеристиками. Однако при необходимости участники инцидентов могут быть идентифицированы на ближайшей камере с функцией распознавания лиц.
Новейшие технологии и огромный опыт наших коллег из VisionLabs позволяют внедрять системы компьютерного зрения в промышленных масштабах, причём спектр применения таких систем весьма широк. Я убеждён, что их интеграция в системы безопасности образовательных учреждений очень важна, поскольку в разы повышает скорость реагирования на нештатные ситуации, ограничивает доступ в школы и вузы посторонних лиц, позволяет автоматически измерять температуру, не говоря уже о таких удобных вещах, как оплата питания по лицу, не требующая иметь с собой наличные или банковскую карту
Для цифровизации таких социально важных объектов, как школы и университеты, необходим комплексный подход. Отдельные решения, закрывающие точечные проблемы, не позволяют построить эффективную внутреннюю инфраструктуру. Поэтому команда VisionLabs разработала экосистему продуктов для образовательных учреждений, которые с помощью компьютерного зрения позволяют повысить комфорт и безопасность на территории кампусов
