Розробка AI-системи фізичної безпеки під ключ

AI-система фізичної безпеки

Ми розробляємо комплексні AI-системи фізичної безпеки для промислових об'єктів, дата-центрів та офісів. Стандартні CCTV-камери без аналітики — це архів інцидентів, а не система запобігання. Охорона фізично не може моніторити 80 камер одночасно, тому загрози пропускаються. Наше рішення — під ключ, з інтеграцією в наявну інфраструктуру. Оцінимо ваш проєкт за 2 дні, пишіть. Наш досвід — понад 15 впроваджень, точність детекції 95%+ при хибних тривогах менше 5%. Економія на зарплаті охорони для дата-центру сягає $30,000 на рік, а вартість базової системи стартує від $15,000.

Завдання AI у фізичній безпеці

Контроль доступу: face verification для проходу через турнікети без карт та PIN. Це не face identification у публічних місцях, а строга верифікація за дозволеним списком.

Детекція вторгнень: аналіз відеопотоку в реальному часі — людина в забороненій зоні, рух у неробочий час. Тригер не на рух (інакше реагував би на листя), а на семантично значущі події.

Детекція аномальної поведінки: людина залишила предмет, впала, агресивні жести, незвичне скупчення.

Контроль ЗІЗ: на виробництві — відсутність каски, жилета, рукавичок. Моделі YOLOv8 з кастомним датасетом.

Моніторинг доступу до чутливих зон: серверні, сховища — tailgating detection та підрахунок людей.

Як AI детектує tailgating?

Tailgating — коли друга людина проходить через контрольовані двері «слідом» за першою, не проходячи авторизацію. Стандартні датчики ненадійні. Computer Vision підхід: детекція дверного отвору, трекінг людей через pose estimation (MediaPipe або ViTPose), зіставлення подій аутентифікації з проходами. Якщо через двері пройшли 2 людини, а аутентифікацій було 1 — алерт. Точність у лабораторії: 97%. У реальних умовах (змінне освітлення, окклюзія): 88–92%. False alarm rate при калібруванні: 2–4%.

Чому edge-обробка ефективніша за хмарну?

Для завдань з latency <1 секунди (вторгнення, ЗІЗ) inference на edge (NVIDIA Jetson Orin) дає мінімальну затримку. Хмара — для аналітики та зберігання постфактум. Приклад: YOLOv8n в INT8 через TensorRT на Jetson — 45–60 FPS при 15W. Та ж модель у FP32 без оптимізації — 12 FPS. Різниця в 3,75 рази. Edge Jetson Orin споживає в 4 рази менше енергії, ніж хмарний GPU при аналогічній швидкості обробки. Нижче таблиця порівняння.

Технічна архітектура відеоаналітики

Обробка 64 камер 1080p@25fps — жорсткі вимоги щодо latency та ресурсів.

Model optimization: YOLOv8n/YOLOv9 в INT8 квантизації через TensorRT на Jetson: 45–60 FPS на 1080p при 10–15W. Без оптимізації та ж модель у FP32 — 12 FPS.

import tensorrt as trt def optimize_for_jetson(onnx_path: str) -> trt.ICudaEngine: builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) config = builder.create_builder_config() config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8) config.int8_calibrator = CalibrationDataset(calibration_data) network = builder.create_network( 1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH) ) parser = trt.OnnxParser(network, trt.Logger()) parser.parse_from_file(onnx_path) return builder.build_engine(network, config)