Установка системы камер и датчиков с подключенным к ним ИИ, который будет считывать движения пожилого человека (за которым установлено наблюдение), и на основе собранных паттернов выявлять отклонения и чрезвычайные ситуации, сообщать о них на приложение/спец службам и т.д.

Решает проблему наблюдения за пожилыми людьми (без постоянного присутствия человека), которые в этом нуждаются.

Потенциальные потребительские сегменты Физические лица (B2C): — Дети пожилых людей в возрасте 35–65 лет, проживающие в городах с населением от 100 тыс. человек; — Средний и выше среднего уровень дохода, цифровая грамотность, ценят безопасность и комфорт близких; — Готовы инвестировать в технологии ухода как альтернативу сиделкам или переезду родителей в пансионат.

Продукт строится на следующих научно-технических решениях: Компьютерное зрение на основе pose estimation — для отслеживания позы, передвижений и детекции падений. Аудиоаналитика на базе нейросетей — для распознавания критических звуков. Машинное обучение на поведенческих паттернах — ИИ-модель, обучающаяся индивидуальным ритмам жизни пользователя (сон, активность, маршруты передвижения) и выявляющая отклонения в реальном времени (собственная разработка). Облачная платформа мониторинга и оповещения — для управления устройствами, настройки уведомлений и интеграции с мобильными приложениями и экстренными службами (собственная backend-архитектура). Решение сочетает открытые библиотеки, адаптированные под задачу, и собственные алгоритмы анализа поведения и обработки мультимодальных данных (видео + аудио + датчики).

Ключевые технические параметры продукта, обеспечивающие конкурентоспособность:

• Точность детекции аномалий: Целевой показатель — не менее 95% при уровне ложных срабатываний менее 5%.

• Адаптивность системы: Время первичного обучения модели под паттерны нового пользователя — до 7 дней. Система continuously дообучается в процессе эксплуатации.

• Латентность оповещения: Время от события до отправки оповещения в приложение — не более 30 секунд.

• Конфиденциальность данных: Все видеоданные обрабатываются локально на устройстве (на edge), в облако передаются только метаданные и сигналы тревоги, что обеспечивает максимальную приватность.

• Совместимость: Поддержка работы с широким спектром стандартных IP-камер и датчиков движения, что снижает стоимость внедрения для клиента.

На страницу проекта