Программный продукт Антиколумбайн от компании‑разработчика Тюменцев и Партнёры предназначен для автоматизированного выявления оружия и схожих с ним объектов на фото‑ и видеоматериалах с использованием нейросетевых алгоритмов машинного зрения. Система обеспечивает анализ статичных изображений и видеопотоков в реальном времени, формирует настраиваемые уведомления при обнаружении целевых объектов, реализуя проактивные меры обеспечения безопасности в контролируемых зонах.

Система Антиколумбайн ориентирована на службы безопасности объектов с массовым пребыванием людей, сотрудников ситуационных центров и операторов систем видеонаблюдения, ответственных за оперативный мониторинг и предотвращение угроз.

Решение Решение востребовано в организациях с повышенными требованиями к антитеррористической защищённости: образовательных учреждениях, торгово‑развлекательных комплексах, транспортных узлах, административных зданиях и объектах критической инфраструктуры различного масштаба.

Функциональные возможности Антиколумбайн:

• Анализ видеопотока в режиме реального времени. Система осуществляет непрерывный мониторинг поступающего видеосигнала с камер наблюдения, выполняя кадровую обработку и идентификацию потенциально опасных объектов. Алгоритмы оптимизированы для работы с потоковым видео, обеспечивая минимальную задержку при обнаружении угроз и сохраняя высокую точность распознавания даже при динамичном изменении сцены.
• Обработка статических фотоизображений. Платформа поддерживает загрузку и анализ отдельных графических файлов различных форматов. Нейросетевая модель проводит детальный разбор композиции кадра, выделяя зоны интереса и сопоставляя визуальные паттерны с эталонными образцами оружия. Результат анализа предоставляется в структурированном виде с указанием координат обнаруженных объектов.
• Распознавание оружия по визуальным признакам. Специализированная нейронная сеть обучена идентифицировать широкий спектр огнестрельного, холодного и имитационного оружия. Алгоритм учитывает различные ракурсы, масштабы и условия освещённости, минимизируя количество ложных срабатываний при обнаружении предметов, лишь отдалённо напоминающих оружие.
• Выявление объектов‑аналогов оружия. Система способна детектировать предметы, имеющие визуальное сходство с оружием, но не являющиеся им в строгом смысле. Это позволяет расширить зону контроля и предупредить потенциально опасные ситуации, когда злоумышленник использует муляжи или бытовые предметы в качестве угрозы. Классификация осуществляется на основе комплекса морфологических признаков.
• Многоуровневая верификация обнаруженных объектов. Для повышения достоверности результатов применяется каскад аналитических процедур: первичное детектирование, фильтрация по ключевым признакам, кросс‑проверка с использованием альтернативных моделей. Это снижает вероятность ошибок и обеспечивает надёжность выводов даже в сложных условиях съёмки.
• Настройка чувствительности детекции. Пользователь может регулировать порог срабатывания алгоритма, задавая допустимый уровень сходства между объектом и эталонным образцом. Это позволяет адаптировать систему к специфике объекта охраны: например, понизить чувствительность в местах с частым присутствием игрушечного оружия или повысить её в зонах повышенного риска.
• Формирование детальных отчётов по результатам анализа. Для каждого выявленного случая система генерирует протокол, содержащий: временную метку, координаты объекта на кадре, степень уверенности модели, классификацию предмета. Данные структурируются в унифицированном формате, пригодном для дальнейшего анализа и архивирования.
• Отправка уведомлений о тревожных событиях. При обнаружении подозрительного объекта платформа автоматически инициирует оповещение по заданным каналам (email, SMS, внутренний интерфейс). Сообщение включает ключевые данные инцидента и ссылку на исходный медиафайл, что позволяет оперативно оценить ситуацию и принять решение.
• Поддержка различных форматов медиаданных. Система совместима с распространёнными видео‑ и графическими форматами (MP4, AVI, JPEG, PNG и др.), что обеспечивает универсальность применения. Алгоритмы предварительной обработки нормализуют входные данные, приводя их к единому стандарту для последующего анализа, независимо от исходного качества и разрешения.