Трёхуровневая система фильтрации шума для мониторинга инфраструктурных объектов. Проблема: системы видеомониторинга генерируют избыточные алерты — диспетчеры отключают их из-за усталости от ложных срабатываний. Решение: трёхуровневая фильтрация на базе open-vocabulary модели YOLOE-26 (4585 классов, без дообучения). Правило 1 — классификация по типу объекта:
- Люди (person, helmet, экипировка) → подвижный объект → не алерт
- Инфраструктура (подъёмник, столбы, тросы) → постоянный объект → не алерт
- Среда (снег, небо, погода) → фон → не алерт
- Оверлей камеры (дата, логотип) → артефакт → не алерт
- Всё остальное → потенциальная аномалия → проверяем зону Правило 2 — классификация по зоне:
- Аномалия вне охранной зоны → игнор
- Аномалия в охранной зоне → проверяем поведение Правило 3 — классификация по поведению:
- Появился и исчез за N кадров → транзитный объект → не алерт
- Появился и остаётся → АЛЕРТ диспетчеру Результат на тестовых данных: из 28 детекций отфильтровано 25 (93%), диспетчеру передано 2 алерта. Технологии: YOLO26 Large + YOLOE-26 open-vocabulary, Python, OpenCV Модели: YOLO26 Large (подсчёт людей), YOLOE-26n-seg-pf (4585 классов, детекция аномалий) Данные: IP-камера горнолыжного курорта Степаново, 292 наблюдения за день