Локальная видеоаналитика для контроля посещаемости
ВЕРСОРА — разработка технологии анализа видеопотока для автоматического контроля посещаемости образовательных учреждений.
Проект ориентирован на локальную видеоаналитику без обязательного облачного сервиса и без необходимости в специализированных СКУД.
Подход
IP-камера → Анализ видео → Журнал событий
Ключевая идея
Локальная фиксация прохода без ручного контроля
Проблематика
Во многих школах и колледжах посещаемость до сих пор фиксируется вручную.
Из-за этого сотрудники тратят время на контроль, нет удобного журнала событий, а данные по посещаемости сложно получать автоматически.
Что используют сейчас
Обычные камеры без автоматической обработки.
Что используют сейчас
Отдельные системы контроля доступа и ручная проверка.
Что мешает
Во многих решениях обработка видеоданных зависит от зарубежных облачных сервисов.
Следствие
- Сотрудники тратят время на контроль.
- Нет удобного журнала событий.
- Сложно автоматически получать данные по посещаемости.
Нужна система, которая работает с обычными IP-камерами, фиксирует события автоматически и может разворачиваться локально.
Предлагаемое решение
Программный прототип системы анализа видеопотока для автоматического контроля посещаемости.
Система получает видео с IP-камер, обнаруживает человека в кадре, определяет факт прохода через заданную область и сохраняет события в журнал.
Система сможет
- Получать видео с IP-камер.
- Обнаруживать человека в кадре.
- Определять факт прохода через заданную область.
- Сохранять события в журнал.
Дополнительно планируется
- Базовая поддержка QR-кодов.
- Поддержка RFID/NFC-карт.
- Локальное развертывание в инфраструктуре заказчика.
IP-Камера
Анализ видео
Определение прохода
Журнал событий
Локальная обработка видеоданных
Работа с обычными IP-камерами
Отсутствие обязательного облачного сервиса
Поддержка Full HD видеопотока
Сравнение с аналогами
Локальная видеоаналитика вместо ручного контроля и СКУД.
Решение ориентировано на автоматическую фиксацию событий прохода и работу с обычными IP-камерами без зависимости от внешних сервисов.
Что используют сейчас
- Ручной контроль посещаемости.
- Обычное видеонаблюдение.
- СКУД и турникеты.
- Облачные сервисы видеоаналитики.
Ограничения
- Требует участия сотрудников.
- Нет автоматической фиксации событий.
- Требуется отдельное оборудование.
- Зависимость от внешних сервисов.
Особенности ВЕРСОРА
- Локальная обработка видеопотока.
- Автоматическая фиксация событий прохода.
- Работа с обычными IP-камерами.
- Поддержка QR и RFID/NFC.
- Возможность локального развертывания.
Обоснование достижимости
Технологический стек и экспертиза для запуска прототипа.
Для проекта планируется использовать Python, OpenCV, YOLO, PyTorch, FastAPI/Django и PostgreSQL.
Python
OpenCV
YOLO
PyTorch
FastAPI / Django
PostgreSQL
На данный момент ведется проектирование архитектуры и подготовка к разработке программного прототипа.
Подтверждение компетенций
- Опыт web и mobile разработки с 2011 года.
- Основной стек: Ruby on Rails, React, React Native.
- Есть опыт backend-разработки и создания web-сервисов.
- Резидент ИТ-парка Казань.
- Есть проекты в Реестре российского ПО.
- Зарегистрированные программы для ЭВМ.
Перспективы коммерциализации
Решение можно развивать как продукт для образования и контроля доступа.
После создания прототипа планируется дальнейшая доработка системы и тестирование в реальных условиях.
Возможные заказчики
- Школы.
- Колледжи.
- Учебные центры.
- Организации с контролем входа и выхода.
Монетизация
- Лицензия на ПО.
- SaaS-модель.
- Локальное внедрение.
План реализации
Пошаговая разработка прототипа в течение года.
От архитектуры и среды разработки до финального тестирования, документации и регистрации программы для ЭВМ.
1 квартал
- Проектирование архитектуры.
- Настройка среды разработки.
- Подготовка backend.
2 квартал
- Разработка обработки видеопотока.
- Настройка определения человека.
- Тестирование определения событий прохода.
- Подача заявки на регистрацию программы для ЭВМ.
3 квартал
- Разработка журнала событий.
- Интеграция QR/RFID.
- Тестирование системы.
4 квартал
- Финальное тестирование.
- Подготовка документации.
Квалификация заявителя
Даниил Франкс
Web/mobile разработчик с 2011 года. Ruby on Rails, React, React Native. Fullstack-разработчик, резидент ИТ-парка Казань.
- Проекты в Реестре российского ПО.
- Зарегистрированные программы для ЭВМ.
- Опыт разработки web-сервисов и мобильных приложений.
Проекты
