Faceter | ИИ видеонаблюдение

Куда бы вы поставили камеру? Разыгрываем Faceter Lamp 360 На стройку, чтобы видеть ход работ? В магазин, чтобы разобраться в спорной ситуации? Или домой, чтобы узнать, чем занят питомец, пока вас нет? Расскажите, где вам пригодилась бы камера и что вы хотели бы видеть. Среди участников разыграем Lamp 360: поворотную Wi-Fi-камеру с AI агентом, которая вкручивается в патрон E27. Как участвовать: ➡️ Заполните короткую анкету: оставьте почту и расскажите, где вам пригодилась бы камера. Победителя выберем случайным образом, ответ не влияет на шансы выиграть. Каждому участнику подарим месяц облака Faceter с архивом 3 дня для одной камеры Faceter. Действующим пользователям подарок тоже доступен. В розыгрыше можно участвовать, даже если камеры пока нет. Для подарочного месяца понадобится камера Faceter в вашем аккаунте. Получить месяц можно до 1 декабря; телефон в режиме камеры для этого не подходит. Анкеты принимаем до 10 ноября, 23:59 МСК. Итоги опубликуем 11 ноября в Telegram-канале Faceter. Полные условия читайте по ссылке 🔵 Наши соцсети: YOUTUBE | VК | МАХ

Что агент делает с вопросом «Когда приехала машина с песком?» Разберём по шагам. 1. Проверяет события. Если на камере включена детекция транспорта, поиск начинается с её срабатываний. Это позволяет сразу перейти к моментам, когда в кадре появлялись машины. 2. Смотрит изображения. Детектор сообщает о транспорте, но не отвечает на весь вопрос. Агент проверяет кадры, а при необходимости обращается к видео. 3. Собирает ответ. Присылает найденное время, кадр или фрагмент записи. Если подходящих событий нет, приходится искать по архиву. Он хранится в виде 10-секундных роликов, из которых можно получать нужные фрагменты. Но просматривать целые сутки дорого, поэтому агент проверяет запись выборочно и может пропустить короткий эпизод. Здесь и нужна разработка вокруг языковой модели: дать ей инструменты для работы с видео и организовать поиск в несколько шагов. Получить события, проверить кадры, обратиться к архиву, собрать результат. Поэтому настроенные детекции и подсказка «белая машина, после 10 утра» действительно помогают. У агента становится меньше записи, которую нужно перебрать. 🔵 Наши соцсети: YOUTUBE | VК | МАХ

Детекция праздношатания: камера, вам человек не нравится? В видеоаналитике встречаются функции с неожиданными названиями. Мы за ними следим, но добавлять всё подряд в Faceter не спешим. Вот несколько примеров. ➡️ Детекция праздношатания. Человек слишком долго находится в заданной зоне, и вам приходит уведомление. У закрытого склада это повод посмотреть запись. У входа в кофейню он, возможно, просто ждёт друга. Без настройки можно получить много вопросов к совершенно обычным прохожим. ➡️ Детекция падения. Полезная вещь для клиник и домов престарелых. Только алгоритму нужно отличать падение от ситуации, когда человек присел или наклонился за ключами. И при этом не пропустить случай, когда действительно нужна помощь. ➡️ Контроль скопления людей. Помогает заметить очередь и открыть ещё одну кассу. Но если люди перекрывают друг друга, разобраться в кадре сложнее. Здесь многое зависит от того, куда и как установлена камера. Почему мы не добавляем всё сразу? Потому что каждое уведомление вы будете открывать и проверять. Если раз за разом там ничего важного, однажды захочется просто отключить звук. Мы сначала проверяем распознавание на внутренних тестах и дорабатываем ошибки. 🔵 Наши соцсети: YOUTUBE | VК | МАХ