На нескольких предприятиях существует порядка 1500 камер наблюдения большая часть из которых интегрируема, и прогнозируется рост их количества в будущем.
Необходимо обеспечить мониторинг всех камер.
По этому роль оператора будет:
1. Научить нейронку, что есть хорошо и что есть плохо по рандом принтскринам нажатием кнопок Хорошо/плохо
2. И в будущем уже неронка будет монитроить все 1500 камеры и выбрасывать на окончательное решение оператору плохо или это или хорошо.
Таким путем, мы охватим большое количество камер, малыми ресурсами.
В рамках проекта есть задача рассмотреть open source программы для систем видеонаблюдения. Основной причиной явилось, что ПО СВН в целевой модели должна использовать машинное обучение(нейронная сеть) в распознавании объектов и потенциально опасных ситуаций на промышленном предприятии, что может помочь кратно увеличить производительность самого процесса где операторы становятся операторами-супервайзерами виртуальных операторов (нейронных сетей).
Кроме того необходима возможность избирательного вывода по событиям (смотреть все камеры live не получиться, ввиду большого объема, поэтому выводиться для операторов будет только лог событий, видео 10 сек, чтобы оператор определил ситуацию). Так предполагается, что у операторов на мониторе будет 4 окошка (обсуждаемо, чтобы не терялся фокус), камеры будут меняться в зависимости от лога событий(потенциально опасных ситуаций, 10 сек видео).
Нужно разработать backend/frontend, алгоритмы по машинному обучению предоставим, можно к системе TRassir или к open source системам:
1.
2.
(предпочтительно)
3.
4.