Создание системы детектирования оружия по средством анализа видеопотока

Актуальность
В текущей глобальной ситуации, где угрозы терроризма, массовых нападений и уличной преступности остаются высокими, автоматизированное распознавание оружия в режиме реального времени критически важно. Актуальность и значимость: Превентивная безопасность – система позволяет выявлять огнестрельное и холодное оружие в людных местах (метро, ТЦ, школы, аэропорты), предотвращая потенциальные теракты и нападения. Оперативное реагирование – автоматическое оповещение служб безопасности сокращает время реакции, что спасает жизни. Снижение нагрузки на операторов – ИИ анализирует видеопоток, минимизируя человеческий фактор и усталость. Дополнение к досмотру – в местах, где физический контроль затруднён (например, на массовых мероприятиях), технология становится ключевым инструментом. Вывод: Внедрение такой системы – не просто технологическое улучшение, а необходимость для современной безопасности. Она решает конкретную задачу – минимизацию угрозы вооружённого насилия, что делает её крайне важной уже сегодня.
Проблема
Неспособность существующих систем видеонаблюдения оперативно и точно выявлять оружие в реальном времени, что приводит к запаздыванию реакции служб безопасности и повышает риск насильственных инцидентов. Суть проблемы: Пропуск угроз – операторы видеосистем физически не могут непрерывно анализировать все камеры, из-за чего вооружённые люди остаются незамеченными до момента нападения. Ложные срабатывания – традиционные датчики металла или поведенческие алгоритмы часто принимают за оружие безобидные предметы (телефоны, инструменты), вызывая панику и дезориентируя охрану. Задержки в реагировании – даже при ручном обнаружении оружия цепочка "оператор ; охрана ; полиция" занимает критически важные минуты, которых хватает для совершения преступления. Недостаточный охват – в местах массового скопления людей (вокзалы, стадионы) физический досмотр затруднён, а обычные камеры не выделяют оружие в толпе. Как проект устраняет проблему: Точность – нейросетевая модель отличает пистолет от схожих предметов (например, шокер от мобильного телефона) с точностью >95%. Скорость – анализ видео в реальном времени (до 50 кадр/с) сокращает детекцию угрозы до 1–2 секунд. Автоматизация – интеграция с тревожными системами исключает человеческий фактор: сигнал сразу поступает в охрану и правоохранительные органы. Масштабируемость – работает с существующими камерами, не требуя дорогостоящей инфраструктуры. Итог: Проект закрывает ключевой пробел в безопасности – переход от пассивного наблюдения к активном
Цель
Ожидаемые результаты проекта Функциональная система распознавания оружия: Точность детекции 85% для основных типов огнестрельного и холодного оружия Скорость обработки 0,5 сек на кадр Совместимость с 90% современных систем видеонаблюдения Практические показатели эффективности: Сокращение времени реакции на угрозу с 3-5 минут до 15-30 секунд Уменьшение количества пропущенных инцидентов на 70-80% Снижение ложных срабатываний до 3-5% Реализованные сценарии применения: Автоматическое оповещение служб безопасности и вывод Интеграция с системами экстренного реагирования 112 Возможность масштабирования на объекты различного типа Экономический эффект: Снижение затрат на физическую охрану на 20-30% Оптимизация работы операторов видеонаблюдения Предотвращение потенциального ущерба от инцидентов Итоговый продукт представляет собой программно-аппаратный комплекс, готовый к промышленному внедрению и демонстрирующий устойчивую работу в реальных условиях.
Задачи
Ключевые задачи проекта: Создание датасетов (эта работа уже ведется студентами МосПолитеха) Разработка алгоритмов распознавания Создание и обучение нейросетевой модели для детекции различных типов оружия Оптимизация алгоритмов для работы в реальном времени с высокой точностью Адаптация под разные ракурсы и условия съемки (освещение, расстояние) Интеграция с системами видеонаблюдения Обеспечение совместимости с популярными видеокамерами и платформами Разработка API для подключения к существующим системам безопасности Тестирование на различных аппаратных конфигурациях Создание интерфейсов управления Разработка панели мониторинга для операторов безопасности Реализация системы оповещений и тревожных уведомлений Настройка механизмов ручного подтверждения угроз Тестирование и валидация Проведение испытаний на тестовых полигонах Сбор и анализ статистики эффективности работы Корректировка алгоритмов на основе реальных данных Внедрение и сопровождение Пилотные внедрения на реальных объектах Обучение персонала работе с системой Техническая поддержка и доработка функционала Результат выполнения - работоспособная система, готовая к промышленной эксплуатации.
Результат
К концу первого года реализации: Рабочий прототип системы с базовым функционалом: Детекция 5-7 основных типов огнестрельного оружия Интеграция с 2-3 популярными системами видеонаблюдения Веб-интерфейс для оператора с базовыми функциями мониторинга Точность распознавания 85% в контролируемых условиях Финальный продукт (по завершении проекта): Промышленная версия программно-аппаратного комплекса: Поддержка 15+ видов оружия (включая холодное и макеты) Совместимость с видеосистемой Videosapiens/ Модуль аналитики и формирования отчетов Точность ≥95% при скорости обработки 0.3 сек/кадр Комплект документации: Техническое руководство по внедрению Методика обучения операторов Рекомендации по интеграции с системами безопасности Пакет пилотных внедрений: Успешные кейсы использования на 3-5 объектах Подтвержденные показатели эффективности План масштабирования решения Продукт будет готов к серийному внедрению на объектах повышенной опасности.
Партнёры проекта
ООО
***