В основе решения лежит модель YOLOv8s-pose. Технология отслеживает координаты локтей и кистей человека, а не просто выделяет фигуру в кадре. Если рука задержалась на поверхности памятника и совершает характерные мелкие движения, программа мгновенно подает сигнал тревоги. Такой подход позволяет системе самостоятельно выявлять порчу клумб или разбрасывание мусора, исключая человеческий фактор, из-за которого операторы часто пропускают скоротечные инциденты.
Умная видеоаналитика в парках Петербурга научилась ловить вандалов
Разработчики из петербургского ГУАП представили систему видеонаблюдения, способную распознавать акты вандализма в реальном времени. В отличие от стандартных камер, алгоритм не просто фиксирует картинку, а анализирует положение рук прохожих, вычисляя подозрительные действия до того, как памятнику или газону будет нанесен реальный ущерб.

Разработка не заменяет охрану, а работает как фильтр: поток данных обрабатывается автономно, и сотрудник получает уведомление только при обнаружении подозрительного сценария. Хотя проект создавался для исторических садов Санкт-Петербурга, архитектура системы универсальна. Ее можно масштабировать для любых открытых пространств, включая заповедники и городские зоны отдыха, где требуется круглосуточный контроль за сохранностью объектов.



Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!