В статье рассматривается разработка интеллектуальной системы видеонаблюдения, предназначенной для обнаружения получателей государственных услуг из числа маломобильных групп населения. Предложенный подход основан на применении современных технологий компьютерного зрения и машинного обучения, что позволяет повысить эффективность оказания социальной помощи и оптимизировать взаимодействие между гражданами и государственными учреждениями. Система способна автоматически выявлять людей с ограниченной мобильностью в общественных местах, таких как центры предоставления государственных услуг, и обеспечивать их своевременную поддержку.
интеллектуальная система, видеонаблюдение, маломобильные группы населения, государственные услуги, компьютерное зрение, машинное обучение, автоматизация, социальная поддержка
1. Ярышев, С.Н. Технологии глубокого обучения и нейронных сетей в задачах видеоанализа / С.Н. Ярышев, В.А. Рыжова. – Санкт-Петербург: Университет ИТМО, 2022. – 82 с.
2. Принципы построения самоорганизующихся информационно-телекоммуникационных систем / А.А. Суконщиков, А.Н. Швецов, И.А. Андрианов, Д.В. Кочкин // Вестник Череповецкого государственного университета. – 2021. – № 1(100). – С. 56-67. – DOIhttps://doi.org/10.23859/1994-0637-2021-1-100-4.
3. Тихановский, Г.С. Исследование возможностей применения алгоритмов глубокого обучения и компьютерного зрения в задаче классификации грибов и ягод / Г.С. Тихановский, Д.В. Кочкин // Вестник Вологодского государственного университета. Серия: Технические науки. – 2023. – № 4(22). – С. 41-46.
4. Махонин, М.Н. разработка системы распознавания товаров на базе нейронных сетей / М.Н. Махонин, Д.В. Кочкин // Школа практических инноваций - инженерному бизнесу региона : Материалы Всероссийской научно-практической конференции памяти профессора Александра Николаевича Шичкова, Вологда, 19 января 2024 года. – Вологда: Вологодский государственный университет, 2024. – С. 177-182.
5. Махонин, М.Н. Детектор товаров на базе нейронной сети / М.Н. Махонин, Д.В. Кочкин // Интеллектуально-информационные технологии и интеллектуальный бизнес (ИНФОС-2024) : материалы Пятнадцатой Международной научно-технической конференции, Вологда, 27–28 июня 2024 года. – Вологда: Вологодский государственный университет, 2024. – С. 22-25.
6. Гудфеллоу, И. Глубокое обучение / И. Гудфеллоу, И. Бенджио, А. Курвиль. – Москва: ДМК Пресс, 2018. – 652 с.
7. Бейелер, М. OpenCV с помощью Python. Готовые решения для компьютерного зрения / М. Бейелер. – Москва: ДМК Пресс, 2017. – 222 с.
8. Модели и методы построения нейро-нечетких интеллектуальных агентов в информационно-телекоммуникационных системах / А.А. Суконщиков, И.А. Андрианов, С.В. Дианов [и др.]. – Курск : Закрытое акционерное общество "Университетская книга", 2021. – 152 с.
9. Селянин, Н.С. Влияние использования автоматического ИИ-диагностического модуля на эффективность работы сервисных центров / Н.С. Селянин, Д.В. Кочкин // Вестник Вологодского государственного университета. Серия: Технические науки. – 2024. – № 4(26). – С. 37-40.
10. Роузброк, А. Deep Learning for Computer Vision with Python / А. Роузброк. – 2017. – 1340 с.
