Система сбора и анализа данных о нарушениях Российский патент 2025 года по МПК H04N7/18 

Область техники

Настоящее изобретение относится к средствам и комплексам удаленного контроля, безопасности и управления рисками и может быть использовано для решения широкого спектра задач в области управления рисками и безопасности подвижных и стационарных объектов и, в случае необходимости, для обеспечения своевременного оптимального реагирования.

Уровень техники

Известна «Система безопасности, навигации и мониторинга» (патент на изобретение RU 2122239, опубл. 20.11.1998).

Система содержит диспетчерский центр и аппаратуру потребителя, включающую навигационный приемник с антенной, трансивер с антенной, клавиатуру и модем, связанный с трансивером, телекамеру видеоконтроля, аудиосистему и телемонитор, в систему входит бортовой компьютер, связанный с процессором, аналого-цифровым преобразователем видеосигналов, цифроаналоговыми преобразователями аудиосигналов и видеосигналов, запоминающее устройство, телекамера видеоконтроля и телемонитор. К интерфейсу бортового компьютера подключены также охранные датчики. Диспетчерский центр связан с аппаратурой потребителя через антенну трансивера посредством радиоканала. При возникновении тревожного события информация (например, видеозапись или координаты местоположения мобильного объекта и т.п.) о нем передается потребителю. Нейтрализация срабатывания охранных датчиков осуществляется непосредственно потребителем при получении информации об объекте из диспетчерского центра.

Однако известное решение имеет существенные недостатки, а именно:

- длительное время реагирования и низкая автоматизация в случае возникновения экстренной ситуации, поскольку принятие решения о соответствующих действиях осуществляется непосредственно собственником транспортного средства или ответственным лицом, находящимся на стационарном объекте;

- ограниченная функциональность из-за низкой степени оценки обстановки при которой сложно спрогнозировать, например, вероятность возникновения тревожных событий в то или иное время суток.

Известна система приема и обработки вызовов и мониторинга объектов (Агеев С.В. и др. Технология гражданской безопасности, 2008).

Указанная система содержит аппаратуру пользователей, размещенную на стационарных объектах контроля, локальный диспетчерский центр, размещенный вне объектов контроля и связанный с аппаратурой пользователей и с внешними системами (дежурно-диспетчерскими службами города). Локальный диспетчерский центр в свою очередь включает в себя стационарное автоматизированное рабочее место дежурного оператора, стационарное автоматизированное рабочее место аналитика, стационарное автоматизированное рабочее место ведения геоинформационной системы (ГИС), стационарное автоматизированное рабочее место управления базой данных и стационарное автоматизированное рабочее место администратора системы. Известное техническое решение обладает относительно низкой эффективностью работы. Это обусловлено тем, что решение о составе привлекаемых сил осуществляется дежурным оператором (то есть имеет место так называемый «человеческий фактор»), а непосредственно формирование группы реагирования (количество специалистов, количество и вид техники) и обеспечение ее выезда - соответствующей дежурно-диспетчерской службой. При этом дежурно-диспетчерские службы прокладывают маршрут движения группы реагирования без учета текущей обстановки (например, дорожной обстановки), что в совокупности увеличивает время подачи команды на выезд экстренных служб и время их выезда. Все это негативно сказывается на эффективности работы системы сопровождения и обеспечения безопасности объектов.

Раскрытие сущности изобретения

При описании изобретения используются следующие аббревиатуры:

СЦ - ситуационный центр,

РЛ - распознавание лиц,

СОТ - система охранного телевидения,

ПО - программное обеспечение,

ПСОД - платформа сбора и обработки данных,

ИИ - искусственный интеллект,

УРМ - удаленное рабочее место,

МРМ - мобильное рабочее место,

BI - бизнес-аналитика (business intelligence),

ML - машинное обучение (machine learning),

API - Application Programming Interface,

NN - нейронные сети.

Цель изобретения - устранение неэффективностей в бизнес-процессах и процессах управления, возникающих в результате нарушений стандартов, регламентов, несоблюдения исполнительской дисциплины и других инцидентов.

Один из способов достижения цели - обеспечение эффекта «внутреннего контролера». Эффект достигается за счет организации удаленного контроля за объектом наблюдения с уведомлением о выявляемых отклонениях и инцидентах, а также за счет достижения «прозрачности объекта наблюдения» для наблюдателя. При этом сам объект наблюдения не владеет информацией об источнике контроля, месте контроля и времени контроля. «Прозрачность» обеспечивается техническими системами контроллинга и аналитикой получаемых данных. За счет этого возникает эффект «тотального наблюдения» и отпадает необходимость обеспечивать фактический и постоянный контроль за всеми объектами. Такой подход обеспечивает экономию ресурсов, их эффективное перераспределение, способствует усилению исполнительской дисциплины и сокращению неэффективностей в процессах.

Система обеспечивает выявление не всего количества возможных нарушений на контролируемом объекте, а выявление наиболее широкого спектра нарушений, в том числе идентифицирует причину нарушения - человеческий фактор (нарушитель) или технический сбой (поломка). Определение причины позволяет выявить наиболее значимые отклонения для оптимального распределения ресурсов в целях их контроля и предотвращения, сфокусировать усилия на устранении причины, а не следствия.

Сбор и обработка данных за определенный временной промежуток позволяют определить зоны и процессы, где наблюдается максимальное количество отклонений и инцидентов. Это позволяет ускорить процесс контроля и анализа, увеличив его точность и достоверность.

Техническим результатом заявленного изобретения является обеспечение расширенных функциональных возможностей и области применения системы удаленного видеомониторинга, повышение скорости обнаружения и устранения нарушений/инцидентов за счет автоматизации сбора данных о нарушениях для их дальнейшего анализа, сбор данных объективного контроля для принятия решения о приоритетах автоматизации и внедрения искусственного интеллекта в целях повышения эффективности средств контроля и технического мониторинга.

Заявленный технический результат достигается за счет реализации системы сбора данных о нарушениях, содержащей систему охранного телевидения, удаленное рабочее место, цифровую платформу сбора и обработки данных на основе чек-листов, предназначенную для автоматизации процесса создания цифровых чек-листов, контроля регламентов, сбора, хранения и обработки данных о нарушениях, автоматизации планирования и контроля выполнения задач, проверки геопозиции пользователей, а также видеооператоров и других участников как со стороны исполнителя, так и со стороны заказчика услуги, работающих в едином информационном пространстве, облачный сервер сбора данных, мобильное приложение для отправки уведомлений и выгрузки отчетов в различных форматах, а также встроенной описательной аналитики данных.

Существенным при работе заявленной системы является то, что мониторинг выполняется удаленно из ситуационного центра. Мониторинг включает три направления наблюдения за объектом - контроль регламентов с использованием чек-листов, оцифрованных в платформе сбора и обработки данных о нарушениях, анализ инцидентов по архиву видеоинформации и онлайн наблюдение за выделенными зонами объекта. Результаты мониторинга в виде фото, видео и других цифровых данных заносятся в базу данных. Каждая задача чек-листа может иметь приоритет, ответственных за устранение нарушения, срок устранения нарушения, привязку к локации объекта или операции контролируемого процесса, частоту проверки.

Функция «автозадачи» позволяет автоматически создавать и отправлять ответственному задачи на устранение выявленных нарушений. Задача отмечается в платформе как выполненная только после визуальной верификации - таким образом достигается точное и быстрое устранение нарушений. В платформу сбора данных могут размещаться данные о нарушениях из других источников (сотрудники, подрядчики, технические системы, внешнее ПО), таким образом появляется возможность более глубокого и полного анализа собираемых данных с целью выявления скрытых закономерностей и источников потерь.

Заявленный технический результат достигается также тем, что система сбора и анализа данных о нарушениях, содержит видеокамеры системы охранного телевидения и видеорегистраторы системы охранного телевидения, подключенные к коммутатору, системы распознавания лиц, системы сигнализации, внешние источники информации, подключенные через маршрутизаторы 26-30 к сети интернет, удаленные рабочие места, содержащие удаленный компьютер и монитор, подключенные через маршрутизатор к сети интернет, платформу сбора и обработки данных, содержащую модуль чек-листов на основе сбора данных об отклонениях, модуль аналитики и модуль интеграции, подключенную к сети интернет, причем модуль чек-листов может быть выполнен с возможностью использования конструктора чек-листов, отражения графика проверок, указания ответственного за проверки и задачи, частоты проверок, выбора атрибутов (фото, видео, аудио, сканы штрих кодов и bar кодов, геопозиции, комментарий и другое), срока выполнения проверок и задач, привязки к локациям и операциям, приоритета, модуль задач выполнен с возможностью создания задач на устранение нарушения или иные предусмотренные регламентами действия, модуль аналитики выполнен с возможностью обработки собираемых данных и представления результатов обработки данных в виде отчетов, включающих таблицы, текст, графики.

В одном из вариантов реализации системы модуль СОТ выполнен с возможностью получения видеоданных с модуля системы распознавания лиц или другого модуля, обрабатывающего данные с помощью искусственного интеллекта (ИИ).

В одном из вариантов реализации системы видеоданные с модуля РЛ и/или ИИ могут быть переданы на модуль удаленного рабочего места видеооператора (УРМ) и/или на МРМ.

В одном из вариантов реализации системы видеоданные, захваченные модулем РЛ, соотносятся с данными из базы лиц, находящейся в облачном хранилище, и в случае совпадения данные об этом могут быть отправлены на УРМ и/или на МРМ.

В одном из вариантов реализации системы модуль задач выполнен с возможностью контроля результата выполнения задач.

В одном из вариантов реализации системы результат выполнения задач представлен в виде фото, видео, или текста.

В одном из вариантов реализации системы модуль задач выполнен с возможностью изменения статуса задач.

В одном из вариантов реализации системы статус задач устанавливается в виде «не принята», «просрочена», «на проверке», «завершена», «отменена».

В одном из вариантов реализации в качестве внешнего источника информации используется система распознавания лиц.

В одном из вариантов реализации в качестве внешнего источника информации используется система сигнализации.

В одном из вариантов реализации в качестве внешнего источника информации используется система на основе искусственного интеллекта.

В одном из вариантов реализации в качестве внешнего источника информации используется система жизнеобеспечения.

В одном из вариантов реализации в качестве внешнего источника информации используется система автоматизации.

В одном из вариантов реализации в качестве внешнего источника информации используется система сбора данных.

В одном из вариантов реализации в качестве внешнего источника информации используется мессенджер.

Краткое описание чертежей

Структурная схема системы сбора данных о нарушениях представлена на чертеже.

Осуществление изобретения

На объекте (объектах) наблюдения устанавливается система охранного телевидения СОТ (32) с возможностью удаленного доступа к работе системы через удаленное рабочее место (УРМ). Данные фиксируются камерами видеонаблюдения (1) и отправляются на видеорегистратор (2), соединенный с коммутатором (3) или сразу через коммутатор (3) на маршрутизатор (4). Далее информация с камер видеонаблюдения (1) и/или из видеорегистратора (2) передается в сеть Интернет (20).

Ситуационный центр расположен удаленно от контролируемого объекта (объектов) и оборудован удаленными рабочими местами (5) с возможностью выхода в сеть Интернет (20). Удаленное рабочее место включает удаленный компьютер (6), один или несколько мониторов с периферией (7), ПО (8), установленное на компьютере (6).

ПО (8) включает как операционную систему, так и другие программы для осуществления работы ситуационного центра, в том числе программы сбора и обработки данных.

Удаленный компьютер (6) через маршрутизатор (9) имеет возможность выхода в сеть Интернет (20), через которую получает и передает информацию в облачную платформу сбора и обработки данных (10).

Информация с контролируемого объекта через сеть Интернет поступает на удаленный компьютер (6) и визуализируется на мониторе (мониторах) (7). На УРМ также могут поступать данные, связанные с контролируемым объектом, из других источников.

Получаемая информация классифицируется на предмет наличия отклонений и передается в виде текстовых, фото, видео и (или) других данных в платформу сбора и обработки данных (10).

Платформа сбора и обработки данных (10) может содержать несколько рабочих модулей.

Модуль чек-листов (11) содержит оцифрованные чек-листы и алгоритм управления ими. С помощью конструктора чек-листов планируются и осуществляются проверки. В ходе проверок выявляются отклонения и инциденты.

Модуль чек-листов (11) содержит оцифрованные чек-листы и алгоритм управления ими. С помощью конструктора чек-листов планируются и осуществляются проверки. В ходе проверок выявляются отклонения и инциденты.

Модуль задач (13) выполнен с возможностью формирования задач, связанных с результатами проверок по чек-листам, или самостоятельные задачи и отправляет их через сеть Интернет (20) на мобильное рабочее место МРМ (15) и/или на УРМ (5). Задачи могут быть созданы также МРМ (15) и отправлены на УРМ (5). Задачи могут быть созданы и направлены в платформу сбора и обработки данных (10) внешней системой автоматизации и управления (21). Факт решения задач может подтверждаться данными в виде текста и/или фото и видеоинформации. В случае подтверждения задача закрывается, о чем приходит уведомление в МРМ (15) или УРМ (5).

Модуль аналитики (12) выполнен с возможностью получения информации с модулей чек-листа и модуля задач для дальнейшей обработки данных. Результаты аналитики отправляются через сеть Интернет на мобильное рабочее место МРМ (15) и/или на УРМ (5).

Модуль аналитики (12) содержит различные алгоритмы обработки информации. Результаты обработки и анализа визуализируются в виде текста, таблиц, графиков, дашбордов и/или иными способами.

Модуль аналитики (12) выполнен с возможностью формирования следующих отчетов:

- Нарушения (отражает сводную информацию по количеству нарушений, позволяя оперативно выявить рисковые зоны),

- Сводный отчет (позволяет оперативно оценить ключевые показатели по количеству проведенных проверок и выявленных нарушений),

- Проверки с наименьшим результатом (отображает проверки с наихудшим результатом),

- Проверки с большим количеством нарушений (отображает проверки с наибольшим количеством выявленных нарушений),

- Пользователи выявили нарушений (отображает пользователей с большим количеством выявленных нарушений)

- Пользователи с наибольшим количеством проверок (отображает пользователей с большим количеством проведенных проверок),

- Среднее время на проведение проверок (отображает среднее время проведения проверок по шаблонам чек-листов),

- Средняя удаленность пользователей при проведении проверок (отображает средний показатель удаленности пользователя от объекта проверки на момент начала и завершения проверки),

- Использование чек-листов (отображает самые используемые чек-листы),

- Средняя оценка по шаблонам чек-листов (отображает среднюю оценку по шаблонам чек-листов в %),

- Распространенные нарушения (отображает самые распространенные нарушения по всем шаблонам чек-листов),

- Нарушения по объектам (отображает разрез данных по объектам проверок в категориях, позволяет выявлять лидеров и аутсайдеров),

- Нарушения по объекту (отображает полный разрез данных по выявленным на объекте нарушениям: непосредственно нарушения и динамику изменений по ним),

- Устранение нарушений (позволяет увидеть статистику по работе с выявленными нарушениями и оценить загруженность сотрудников по задачам),

- Статистика по пользователям (отображается сводная таблица аналитических данных по пользователям),

- Статистика по объектам (отображается сводная таблица аналитических данных по объектам),

- Статистика по категориям задач (отображается сводная таблица аналитических данных по категориям задач)

Модуль аналитики (12) выполнен с возможностью подготовки других видов отчетов, создаваемых под индивидуальные потребности пользователей Ситуационным центром.

Платформа сбора и обработки данных может быть реализована в виде аппаратного блока на основе облачного решения (CheckOffice, Битрикс и другие) или локального решения, а также может быть частью корпоративной системы автоматизации и управления (21) в том числе управления рисками и безопасностью.

Платформа может включать следующие функции: обеспечение эффективного контроля деятельности удаленных объектов и/или субъектов, обеспечение единого информационного пространства, цифровизация процессов контроля и управления, создание и контроль выполнения задач, автоматическое отслеживание сроков и объемов задач. Также обеспечивает внедрение и контроль ключевого показателя эффективности (КПЭ) и целевых метрик для измерения эффективности субъектов, контролируемых объектов и процессов, визуализированную управленческую отчетность, единое структурированное хранилище данных, анализ данных, моментальное уведомление о зарегистрированных рисках и инцидентах, полные циклы работы по направлениям управления рисками и безопасностью.

Мобильное рабочее место МРМ (15) содержит мобильное устройство сбора, передачи и обработки информации (16) и программу для мобильного устройства (17) в виде мобильного приложения или другого ПО.

Данные с платформы сбора и обработки данных (10) могут быть переданы через сеть Интернет (20) на мессенджеры (19) и/или на внешние BI системы (18) для их дальнейшего анализа.

Информация с видеокамер СОТ поступает на видеорегистратор и оттуда или напрямую через сеть Интернет передается на удаленное рабочее место. Туда же могут поступать данные из других источников: систем распознавания лиц, технических систем безопасности, систем на основе ИИ, систем жизнеобеспечения зданий, других систем автоматизации и управления.

УРМ через сеть Интернет обменивается данными с платформой сбора и обработки данных. В случае обнаружения на УРМ отклонений или нарушений данные об этом фиксируются в модуле чек-листа ПСОД. В этом случае в модуле задач создается задача на устранение отклонения или на выполнение предусмотренных в этом случае регламентов. Задача отправляется через сеть Интернет на мобильное рабочее место и/или мессенджер. Результат выполнения задачи подтверждается цифровой информацией в виде текстовых, фото, видео и иных данных, и после проверки задача закрывается на УРМ.

Данные из модуля чек-листов и модуля задач ПСОД обрабатываются и анализируются в модуле аналитики ПСОД. Данные из модулей чек-листов, задач и аналитики ПСОД посредством модуля интеграции через API могут быть отправлены на внешние системы, в том числе систему автоматизации у управления и внешние BI системы для более глубокого анализа, предиктивной и операционной аналитики.

Мобильное рабочее место выполнено с возможностью загрузки мобильного приложения из сети Интернет на различные мобильные устройства типа смартфон, планшет или ноутбук. В мобильном рабочем месте предусмотрена возможность запрета специальными настройками добавления данных в виде изображений из галереи устройства. Мобильное рабочее место имеет возможность фиксировать данные о геопозиции мобильного устройства в момент старта, завершения и в процессе работы с помощью GPS сигнала. В случае отсутствия сигнала мобильной связи мобильное рабочее место предусматривает возможность накопления данных в приложении и отправки их после появления сигнала.

Модуль системы охранного телевидения может быть выполнен с возможностью передачи видеосигнала с видеокамеры системы видеонаблюдения (система охранного телевидения) на видеорегистратор (стационарный или облачного типа) и/или на удаленное рабочее место оператора посредством интернет-канала. Видеосигнал может содержать захваченные видеоданные с видеокамер, которые посредством коммутатора могут передаваться в видеорегистратор.

Модуль СОТ может быть выполнен с возможностью получения видеоданных с модуля системы распознавания лиц или другого модуля, обрабатывающего данные с помощью искусственного интеллекта. Видеоданные с модуля РЛ и/или ИИ могут иметь возможность быть переданными на модуль удаленного рабочего места видеооператора и/или на МРМ. Видеоданные, захваченные модулем РЛ, могут быть соотнесены с данными из базы лиц, находящейся в облачном хранилище, и в случае совпадения данные об этом могут быть отправлены на УРМ и/или на МВМ по разным каналам (мессенджер, сообщения, почта, прямой канал и другие). Видеоданные, захваченный модулем ИИ, могут быть обработаны встроенными алгоритмами или обученными моделями и отправлены на УРМ и/или МВМ. Данные, отправленные с РЛ и/или ИИ, могут содержать фотоданные, видеоданные, а также другие данные о распознанном лице или событии.

Рабочее место видеооператора может быть выполнено на базе сервера (компьютера) с возможностью установки ПО для удаленного рабочего места видеооператора и подключения к платформе сбора, обработки данных о нарушениях, включающей в себя модуль оцифрованных чек-листы, модуль задач и модуль аналитики.

УРМ выполнено с возможностью получать информацию через сеть интернет с СОТ и удаленно использовать функционал этой системы.

Модуль чек-листов ПСОД выполнен с возможностью использования конструктора чек-листов, отражения графика проверок, указания ответственного за проверки и задачи, частоты проверок, выбора атрибутов (фото, видео, аудио, сканы штрих-кодов и/или других кодов, геопозиции, комментарий и другое), срока выполнения проверок и задач, привязки к локациям и операциям, приоритета, создания собственной логики проверки, вложения материалов.

Модуль задач ПСОД выполнен с возможностью создания автоматически или в ручном режиме задач на устранение нарушения или иные предусмотренные регламентами действия. Модуль задач выполнен с возможностью создания автозадач, задач из проверки и отдельных задач. Задача посредством интернет-канала может быть отправлена уполномоченному адресату одним из выбранных способов (электронная почта, push-уведомления, чат ПСОД, другие способы). Модуль задач выполнен с возможностью контроля результата ее выполнения (фото, видео, текст или драгу форма) с помощью УРМ и отчетов, получаемых в ПСОД. Модуль задач выполнен с возможностью изменения статуса задач (в работе, не принята, просрочена, на проверке, завершена, отменена и другие).

Модуль аналитики выполнен с возможностью обработки собираемых в ПСОД данных с помощью встроенной аналитики и специально разработанной аналитики. Результаты обработки данных могут быть выполнены в виде отчетов, включающих таблицы, текст, графики и другое. Модуль аналитики данных выполнен с возможностью выгрузки данных для дальнейшей обработки на внешних системах, в том числе BI-системах.

Платформа сбора хранения и обработки данных выполнено с возможностью получения информации из дополнительных источников, таких как системы жизнеобеспечения и эксплуатации, технические системы и другие источники.

В качестве внешних источников (31) информации могут использоваться различные внешние источники данных - системы распознавания лиц (25), технические системы безопасности (24), включая систему контроля управления доступом, системы на основе искусственного интеллекта (23), системы жизнеобеспечения зданий (22), системы автоматизации и управления (21), другие системы.

Системы, используемые в качестве внешнего источника информации могут быть реализованы одним способов, известных из уровня техники.

Информация из этих источников передается как через платформу сбора и обработки данных (10), так и напрямую во внешние BI системы (18). Для обеспечения обмена данными между платформой сбора и обработки данных (10) и внешними системами может использоваться модуль интеграции через API (14).

Системы (23) на основе искусственного интеллекта (ИИ) (как и их частный случай - системы распознавания лиц (25)) могут быть построены на принципе машинного обучения.

Машинное обучение (ML) использует математические модели данных, которые помогают компьютеру обучаться без непосредственных инструкций. При машинном обучении с помощью алгоритмов выявляются закономерности в данных. Машинное обучение может быть реализовано по модели глубокого обучения - специализированной формы машинного обучения, использующей нейронные сети (NN) для предоставления ответов.

Алгоритмы машинного обучения позволяют выявлять закономерности в данных и помогают специалистам по обработке и анализу данных решать возникающие проблемы. С помощью алгоритмов машинного обучения можно прогнозировать значения, выявлять скрытые сценарии и паттерны, определять структуру и создавать категории. Используемые алгоритмы будут зависеть от типа данных и нужного результата.

В системах на основе ИИ (23) могут быть использованы алгоритмы регрессии, обнаружения аномалий, кластеризации, классификации и другие.

Машинное обучение позволяет отслеживать и определять новые причины и способы отклонений и инцидентов, чтобы предсказать инцидент. Алгоритмы обнаружения аномалий выявляют данные, которые отклоняются от ожидаемой нормы. С помощью машинного обучения можно обнаружить, к примеру, неисправность оборудования или его простой, структурный дефект, ошибки в выполнении регламентов или попытки мошенничества.

Одна из сфер применения машинного обучения - автоматизация процессов, которая освобождает время и ресурсы для выполнения наиболее важных задач.

BI-системы (Business Intelligence) представляют собой программно-аппаратные блоки, которые собирают информацию из разных источников, обрабатывают ее и представляют в виде удобных отчетов.

BI-система (18) получает данные из платформы сбора и обработки данных (10) и/или других источников данных. Она может делать это автоматически или по запросу пользователя.

Все извлеченные данные преобразуют в формат, с которым могут работать. Потом структурируют и изучают данные - определяют зависимости и закономерности.

BI-системы (18) строят отчеты и визуализируют их: создают презентации, графики, дашборды (интерактивные информационные панели, на которые выводят важные для пользователей системы показатели).

Система работает следующим образом.

Информация с камер видеонаблюдения (1) отправляется на видеорегистратор (2) и через сеть Интернет (20) поступает на удаленный компьютер (6) удаленного рабочего места (5) и индицируется на мониторе (7). Удаленный компьютер (6) через маршрутизатор (9) имеет возможность выхода в сеть Интернет (20), через которую получает и передает информацию в платформу сбора и обработки данных (10). Получаемая информация классифицируется на предмет наличия отклонений и формируется аналитика, содержащая информацию о состоянии подвижных и стационарных объектов и необходимости обеспечения своевременного оптимального реагирования и оказания экстренной помощи. В случае обнаружения отклонения платформа сбора и обработки данных (10) или удаленное рабочее место (5) отправляет информацию на МРМ (15) или другое УРМ (5). Из МРМ (15) или УРМ (5) информация о результатах реагирования поступает на удаленное рабочее место оператора. Результаты аналитики отправляются через сеть Интернет на мобильное рабочее место МРМ (15) и/или на УРМ (5). Информация из внешних источников информации (31) может поступать в платформу сбора и обработки данных (10) для дальнейшей обработки и анализа. Информация из внешних источников информации (31) и/или из платформы сбора и обработки данных (10) может поступать на внешнюю BI-систему (18)

В вышеприведенном описании варианты реализации настоящего изобретения изложены для ясности со ссылкой на конкретные функциональные схемы и блоки. Однако понятно, что может быть использовано любое подходящее распределение функциональных возможностей между разными функциональными схемами или блоками без ущерба для настоящего изобретения. Поэтому ссылки на конкретные функциональные блоки или схемы должны рассматриваться только как ссылки на подходящие средства для обеспечения описываемых функциональных возможностей, а не как указание на строгую логическую или физическую структуру системы. Настоящее изобретение может быть реализовано в любой подходящей форме, включая оборудование, программное обеспечение или любую их комбинацию. Хотя настоящее изобретение было описано в связи с некоторыми вариантами реализации, это не следует рассматривать как ограничение конкретной формой, изложенной в настоящем документе. Объем настоящего изобретения ограничен только прилагаемой формулой изобретения. При этом, хотя отдельные признаки могут быть включены в разные пункты формулы изобретения, они, возможно, могут быть эффективно объединены, а включение в разные пункты формулы изобретения не означает, что комбинация признаков является неосуществимой и/или невыгодной. Кроме того, порядок признаков в формуле изобретения не означает конкретного порядка, в котором эти признаки должны применяться.

С учетом изложенного, можно сделать вывод о том, что существенные признаки заявленного изобретения не известны из уровня техники и обеспечивают полное соответствие заявленного изобретения условиям патентоспособности «новизна» и «изобретательский уровень».

Заявленное изобретение может быть использовано в промышленности для обеспечения расширенных функциональных возможностей системы удаленного видеомониторинга и повышения эффективности средств контроля и технического мониторинга. Таким образом, заявленное изобретение удовлетворяет условию патентоспособности «промышленная применимость».

Отсюда следует, что, по мнению заявителя, заявленное изобретение полностью соответствует условиям патентоспособности согласно ст. 1350 ГК РФ.

Изобретение относится к средствам и комплексам удаленного контроля, безопасности и управления рисками. Технический результат заключается в обеспечении расширенных функциональных возможностей и области применения системы удаленного видеомониторинга, повышении скорости обнаружения и устранения нарушений/инцидентов за счет автоматизации сбора данных о нарушениях для их дальнейшего анализа, сбора данных объективного контроля для принятия решения о приоритетах автоматизации и внедрения искусственного интеллекта в целях повышения эффективности средств контроля и технического мониторинга. Система сбора данных о нарушениях содержит систему охранного телевидения, удаленное рабочее место, цифровую платформу сбора и обработки данных на основе чек-листов, предназначенную для автоматизации процесса создания цифровых чек-листов, контроля регламентов, сбора, хранения и обработки данных о нарушениях, автоматизации планирования и контроля выполнения задач, проверки геопозиции пользователей, а также видеооператоров и других участников как со стороны исполнителя, так и со стороны заказчика услуги, работающих в едином информационном пространстве, облачный сервер сбора данных, мобильное приложение для отправки уведомлений и выгрузки отчетов в различных форматах, а также встроенной описательной аналитики данных. 11 з.п. ф-лы, 1 ил.

1. Система сбора и анализа данных о нарушениях, содержащая видеокамеры системы охранного телевидения (СОТ) и видеорегистраторы системы охранного телевидения, подключенные к коммутатору, внешние источники информации, подключенные через маршрутизаторы к сети интернет, удаленные рабочие места, содержащие удаленный компьютер и монитор, подключенные через маршрутизатор к сети интернет, платформу сбора и обработки данных, содержащую модуль чек-листов на основе сбора данных об отклонениях, модуль задач, модуль аналитики и модуль интеграции, подключенную к сети интернет,

причем модуль СОТ выполнен с возможностью получения видеоданных с модуля системы распознавания лиц,

причем в качестве внешнего источника информации используется система сигнализации,

причем в качестве внешнего источника информации используется система на основе искусственного интеллекта,

причем в качестве внешнего источника информации используется система сбора информации,

причем в качестве внешнего источника информации используется система охранного телевидения,

модуль чек-листов выполнен с возможностью использования конструктора чек-листов, отражения графика проверок, указания ответственного за проверки и задачи, частоты проверок, выбора атрибутов: фото, видео, аудио, сканы штрих-кодов и bar-кодов, геопозиции, комментариев, срока выполнения проверок и задач, привязки к локациям и операциям, приоритета,

модуль задач выполнен с возможностью создания задач на устранение нарушения,

модуль аналитики выполнен с возможностью обработки собираемых данных и представления результатов обработки данных в виде отчетов, включающих таблицы, текст, графики.

2. Система по п. 1, в которой видеоданные с модуля распознавания лиц (РЛ) и/или ИИ могут быть переданы на модуль удаленного рабочего места видеооператора (УРМ) и/или на мобильное рабочее место (МРМ).

3. Система по п. 1, в которой видеоданные, захваченные модулем РЛ, соотносятся с данными из базы лиц, находящейся в облачном хранилище, и в случае совпадения данные об этом могут быть отправлены на УРМ и/или на МРМ.

4. Система по п. 1, в которой модуль задач выполнен с возможностью контроля результата выполнения задач.

5. Система по п. 4, в которой результат выполнения задач представлен в виде фото, видео или текста.

6. Система по п. 1, в которой модуль задач выполнен с возможностью изменения статуса задач.

7. Система по п. 6, в которой статус задач устанавливается в виде «не принята», «просрочена», «на проверке», «завершена», «отменена».

8. Система по п. 1, в которой платформа сбора хранения и обработки данных выполнена с возможностью получения информации от внешних источников информации.

9. Система по п. 1, в которой в качестве внешнего источника информации используется система распознавания лиц.

10. Система по п. 1, в которой в качестве внешнего источника информации используется система жизнеобеспечения.

11. Система по п. 1, в которой в качестве внешнего источника информации используется система автоматизации.

12. Система по п. 1, в которой в качестве внешнего источника информации используется мессенджер.