Обработка и аннотирование данных в распределенной системе интеллектуального анализа видеопотоков для детекции деструктивного поведения

В статье рассматривается распределенная система интеллектуального анализа видеопотоков, предназначенная для автоматической детекции деструктивного поведения в образовательных учреждениях. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности систем безопасности в организациях, где существующие системы, демонстрируют существенные ограничения по скорости реагирования и объективности оценки. Цель данной работы – разработка архитектуры распределенной системы интеллектуального анализа видеопотоков на основе трехуровневого конвейера обработки видеоданных для выявления деструктивного поведения. Основное внимание уделено методам обработки и аннотирования видеоданных в рамках трехуровневого конвейера, включающего детекцию объектов (YOLO), классификацию поведения (CNN) и контекстный анализ событий. Система на основе предложенной архитектуры и модулей трехуровневого конвейера позволяет эффективно выявлять деструктивное поведение, что демонстрирует перспективность применения нейросетевых технологий для создания интеллектуальных систем безопасности в организационных структурах. В данной работе авторы рассматривают применение распределенной системы интеллектуального анализа видеопотоков в образовательных учреждениях, однако предложенное решение может быть адаптировано для других организационных структур, где требуется оперативное выявление агрессии, драк и других форм деструктивного поведения в условиях массового скопления людей.