ML решения
Компьютерное зрение
Система распознавания лиц
Эффективная и точная систем распознавания лиц для контроля доступа и безопасности.
Система распознавания лиц — это аппаратно-программное решение, разработанное для обеспечения безопасности объектов с ограниченным доступом, таких как фабрики, заводы и офисы.
Система работает с устройствами NVIDIA Jetson Nano, обрабатывая видеопотоки с камер для точной идентификации лиц. Алгоритм выделяет лица в кадре, формирует лицевой вектор, сравнивает его с базой данных и передаёт сигнал с результатами проверки.
Платформа гарантирует минимальный уровень ошибок: ложноположительные (FPR) составляют менее 0.1%, а ложноотрицательные (FNR) — не более 2%. Это обеспечивает высокую точность распознавания даже в условиях значительного потока людей и текучести кадров.
ЗАДАЧА
Создать систему, которая:
Точно распознаёт лица с минимальным количеством ошибок (FNR ⩽ 2%, FPR < 0.1%);
Охраняет стабильную производительность при обработке очередей людей в реальных условиях;
Интегрируется с существующими аппаратными компонентами клиента.
Александр Калинин, эксперт с 14-летним опытом в ИТ, включая 5 лет в AI:
“Мы смогли переиспользовать развернутый Postgres на инфраструктуре заказчика, используя его для индексации и хранения векторов.
А также дообучили модель векторизации лиц для более точной обработки антропометрических особенностей людей в локации заказчика”.
ДО:
Контроль доступа осуществлялся через систему бумажных пропусков, производство которых обходилось в $2000 в месяц.
Пропуски могли быть переданы посторонним, что приводило к~ 50 случаям нарушения режима доступа ежемесячно.
Средняя задержка на входе составляла 10 секунд на человека.
ПОСЛЕ:
Биометрическая система сократила нарушения режима до 5 случаев в месяц.
Пропуска продолжают использовать, но только для проверки при необходимости.
Задержка на входе уменьшилась до 2 секунд на человека. Кроме того, система интегрирована с учётом рабочего времени, что упрощает табелирование сотрудников.
РЕШЕНИЕ
Приложение включает следующие модули:
01
Модуль распознавания лиц:
Алгоритм, который обрабатывает видеопоток, выделяет лица и сравнивает их с базой данных.
02
База данных:
Хранит описательные векторы лиц и метаданные сотрудников.
03
Интерфейс администрирования:
Обеспечивает управление биометрическими данными и кадровой информацией, включая добавление новых записей.
04
Приложение для поста охраны:
В реальном времени позволяет смотреть информацию о проходящих людях, выявлять несанкционированный вход.
05
Камера и оборудование:
Для системы использованы устройства NVIDIA Jetson Nano, обеспечивающие высокую производительность обработки видеопотока. Камера установлена по рекомендациям заказчика для достижения оптимального качества изображения и точности распознавания.
Хотите похожий функционал в вашем проекте
ПРОЦЕСС РАБОТЫ СИСТЕМЫ
Фиксация видеопотока
Камера, установленная на контрольно-пропускном пункте, фиксирует непрерывный видеопоток.
Угол обзора камеры и её положение были тщательно настроены в соответствии с рекомендациями заказчика, чтобы обеспечить оптимальное качество изображения для дальнейшей обработки.
Обнаружение лиц
Специальный алгоритм, работающий на устройстве NVIDIA Jetson Nano, выделяет лица на каждом кадре, отделяя их от фона.
Этот этап особенно важен для фильтрации лишних данных и повышения точности работы системы.
Сравнение с базой данных
Выделенные изображения преобразуются в описательные векторы и сравниваются с заранее загруженными данными в базе.
База данных хранит метаданные сотрудников, такие как их фотографии и идентификационные данные.
Принятие решения
После сравнения с базой система выдаёт один из двух результатов:
Доступ разрешён:
Если лицо найдено в базе, система передаёт сигнал для открытия турникета.Доступ запрещён:
Если лицо отсутствует в базе, система сигнализирует об этом.
Обновление базы данных
Осуществляется через специальный интерфейс администратора биометрической системы.
Этот инструмент позволяет эффективно управлять биометрическими данными, загружать новые изображения и автоматически добавлять их в базу данных
Тестирование и оптимизация
Для обеспечения высокой точности система прошла многоэтапное тестирование:
На этапе разработки использовались открытые базы данных для проверки статического распознавания;
На финальной стадии система была протестирована с использованием реальных данных и видеопотока сотрудников компании. Биометрический комплекс, включающий камеры и сервис проверки лицевых векторов, подключённый к СКУД-системе, помог создать условия, максимально приближённые к рабочим.
Развёртывание и поддержка
После тестирования система была развернута на оборудовании заказчика удалённо.
Наши DevOps-инженеры предоставили подробное руководство по настройке камеры и базы данных, а также пошагово помогли заказчику оптимизировать работу системы на их объектах.
Результаты
01
Сокращение нарушений режима доступа: количество нарушений уменьшилось с 50 до 5 случаев в месяц.
02
Ускорение доступа: средняя задержка на входе сократилась с 10 до 2 секунд на человека.
03
Оптимизация затрат: расходы на производство и обслуживание пропусков значительно снижены, так как их проверка теперь требуется только в исключительных случаях.
04
Интеграция с кадровыми процессами: система используется для автоматического табелирования рабочего времени, упрощая учёт сотрудников.
05
Высокая точность: ложноположительные ошибки (FPR) составляют менее 0.1%, а ложноотрицательные (FNR) — менее 2%.
06
Масштабируемость: система успешно внедрена на нескольких объектах в Мексике, включая производственные и офисные площадки.
Давайте обсудим
ваш проект
Отправьте форму и мы свяжемся с вами в течение 24 часов