Разработанная система демонстрирует среднюю точность распознавания на уровне 80% и при этом требует меньше вычислительных ресурсов по сравнению с аналогичными решениями на рынке. Алгоритм предназначен для анализа видеопотока с камер наблюдения, позволяя идентифицировать действия персонала путем изучения их поз и перемещений. Такая технология уже используется на одном из крупных предприятий в Пермском крае, что позволило в три раза снизить количество физических проверок соблюдения техники безопасности.

По данным Социального фонда России, около трети несчастных случаев на производстве происходит из-за небрежности работников. Новейшая система также способна автоматически фиксировать попытки саботажа видеонаблюдения, такие как намеренное закрытие или загрязнение камер. Информация обо всех обнаруженных нарушениях передается в общую базу данных или непосредственно на интерфейс оператора.

Эта технология базируется на двух взаимодополняющих моделях:

• одна из них отвечает за нахождение скелетных точек на изображениях людей,
• а другая — за классификацию действий на основе анализа собранных данных.

В модели всего 3,7 миллиона параметров, что делает её весьма легкой и эффективной для применения на производственных объектах.