FOQUS · ИИ-ВИДЕОАНАЛИТИКА
Компьютерное зрение превращает видео с камер школы в события, отчёты и аналитику. FOQUS распознаёт действия в кадре, помогает учитывать посещаемость и выделяет эпизоды, которые требуют внимания.
Компьютерное зрение и машинное обучение — основа FOQUS.
Как работает ИИРезультаты в веб-портале
Данные для работы команды школы.
Компьютерное зрениеРаспознавание действий и событий в видео
Аналитика по школеСобытия, посещаемость и показатели уроков
ИИ-ассистентОтветы на вопросы из данных школы
ЭКСПЕРТИЗА В MACHINE LEARNING
Команда FOQUS специализируется на машинном обучении. За возможностями платформы — разработка и тестирование моделей анализа видео. Компьютерное зрение распознаёт наблюдаемые действия и события, а платформа собирает результаты в уведомления и отчёты.
ВОЗМОЖНОСТИ ИИ
События, посещаемость и действия на уроках.
Выберите сценарий и посмотрите результат.
Модели анализируют видео и выявляют признаки драк и агрессии. FOQUS формирует уведомление с кадром, временем и камерой для проверки сотрудником.
Сигнал — повод проверить эпизод. Он не устанавливает факт буллинга и не заменяет сотрудников школы.
ГЕНЕРАТИВНЫЙ ИИ-АССИСТЕНТ
ИИ-ассистент позволяет обращаться к данным FOQUS на обычном языке. Обсуждайте события и посещаемость, уточняйте показатели — через вопросы к системе.
«Какие события отмечены за сегодня?»
«Что показывает отчёт по посещаемости?»
«Какие действия зафиксированы на уроке?»
Ответы зависят от подключённых модулей и доступных данных. Ассистент подключается отдельно.ПРОВЕРКА НА ВАШИХ КАМЕРАХ
ОТ МОДЕЛИ К ПРАКТИКЕ
На демонстрации покажем, что распознаёт FOQUS и как выглядит результат анализа. Затем согласуем проверку выбранного модуля на камерах школы: ракурс, освещение и условия съёмки влияют на качество распознавания.
В конце — разбор результатов и решение: расширять подключение, доработать настройку или остановиться.
КАК НАЧАТЬ
На первом разговоре определим,
есть ли подходящий сценарий для FOQUS.
Показываем возможности моделей, примеры анализа и отчёты. Выбираем сценарий, полезный вашей школе.
Оцениваем камеры и сеть. Согласуем обработку данных, получателей уведомлений и порядок действий.
Фиксируем камеры, срок, стоимость и критерии результата. Обучаем ответственных сотрудников.
Оцениваем качество распознавания и пользу для сотрудников. По результатам обсуждаем настройку и расширение подключения.
ИИ ПОД ЗАДАЧИ ОБРАЗОВАНИЯ
Выберите, какую задачу должна решать аналитика: учёт посещаемости, анализ действий на уроке или уведомления о возможных инцидентах. Начните с нужного модуля.
Покажем возможности ИИ-видеоаналитики и обсудим подключение к действующей инфраструктуре. Согласуем выбранные модули, требования к данным и критерии пилота.
СТОИМОСТЬ
Для предварительного расчёта нужны количество камер, зоны наблюдения и выбранный сценарий. Условия пилота согласуем отдельно.
ДО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ
В зависимости от модуля модели распознают признаки событий, лица для учёта входа и выхода или действия на уроке. Платформа преобразует результаты в счётчики, отчёты и уведомления. ИИ-ассистент помогает обращаться к накопленным данным через вопросы.
FOQUS помогает выделять эпизоды в видеопотоке и передавать сигнал сотруднику. Камеры продолжают записывать, а охрана и администрация — реагировать. На демо и пилоте проверим, добавляет ли аналитика пользу именно к вашей системе.
Нет. Камера может зафиксировать внешние признаки конфликта, но одного эпизода недостаточно, чтобы установить буллинг. FOQUS сообщает о возможном событии; контекст, причины и дальнейшие действия определяют сотрудники школы. Возможны ложные сигналы и пропуски.
Это один из главных вопросов пилота. Вместе считаем ложные сигналы, время на проверку и долю полезных уведомлений. До запуска согласуем приемлемую нагрузку и порядок реагирования.
FOQUS работает с совместимыми IP-камерами. До подключения проверяем доступ к потоку, ракурс, качество изображения, сеть и вычислительные ресурсы. По результатам станет понятно, понадобятся ли изменения инфраструктуры.
До запуска необходимо согласовать со школой основания обработки данных, место хранения, сроки, доступ сотрудников и получателей уведомлений. Отдельно рассматриваем биометрию для посещаемости и передачу кадров в Telegram. Подключение возможно после согласования этих условий.
Он считает наблюдаемые действия: чтение, письмо, поднятые руки, использование телефона. Эти показатели дают материал для обсуждения урока, но сами по себе не измеряют знания ученика или качество работы учителя.
Покажем сценарий работы, обсудим задачу школы и исходные условия. Для начала достаточно назвать школу, приоритетную задачу и примерное количество камер. После уточнения инфраструктуры подготовим условия пилота и расчёт.
ПОСМОТРИТЕ, КАК ЭТО РАБОТАЕТ
Покажем, что распознаёт ИИ FOQUS.
Разберём возможности моделей и сценарии для школы.