Разработка программного обеспечения для выявления потенциально опасных предметов на входе в места массового пребывания с использованием компьютерного зрения

Работа посвящена разработке программного обеспечения для автоматизированного обнаружения потенциально опасных предметов в виде крупногабаритных сумок/рюкзаков на видеопотоках при входе участников на массовые мероприятия. Предложена архитектура клиент-серверного решения, включающая Streamlit-интерфейс, модуль детекции Ultralytics YOLOv11, подсистему регистрации инцидентов и оповещения. Точность идентификации сумки проверяется с использованием формализованного критерия «согласованной детекции»: событие фиксируется при превышении порога уверенности γ на доле кадров не менее α в скользящем окне длиной τ. На четырех RTSP-каналах (обработка каждого третьего кадра) достигнуты латентность ≈0,5 с и устойчивость к ложным срабатываниям за счет временной агрегации. Обучение нейросети YOLOv11 происходило на датасете, который содержит 36 000 изображений, и показало устойчивые результаты (точность обнаружения «опасного» объекта P ≈ 0,953, полнота/чувствительность R ≈ 0,896).