Образование

Что может быть важнее безопасности наших детей? Когда учащиеся приходят в школу, родители и руководители учебных заведений рассчитывают на спокойствие. В IncoreSoft мы создаём решения для умной видеоаналитики и контроля доступа, которые превращают эти ожидания в измеримые результаты — не превращая вашу школу в крепость.

Камеры
up to 100
Аналитика
Server
Интеграции
VEZHA VMS, Milestone XProtect, Nx Meta
MAIN ENTRANCESECURE PERIMETERSTUDENT ✓UNKNOWNBUS #12 ✓ACCESS LOG08:41✓ Student - J. Smith08:39✓ Teacher - M. Davis08:37✗ Unknown - Alert sent08:35● Bus #12 arrived08:32✓ Student - A. BrownTODAY'S OVERVIEWStudents entered342Staff present41Unknown flagged1
1 UnknownAlert sent to security
342 StudentsChecked in today
Bus #12Arrived at gate

Чем выделяется IncoreSoft

Постоянная бдительность на территории кампуса

AI не устаёт, не отвлекается и не пропускает смену. Каждая камера ведёт наблюдение непрерывно — включая ночи, выходные и праздники, когда инциденты статистически наиболее вероятны.

В чрезвычайных ситуациях важны секунды

Огонь, дым или неопознанный нарушитель на территории: автоматические оповещения мгновенно достигают службы безопасности и администрации — сокращая время реагирования с минут до секунд.

Ненавязчивый контроль доступа

Проверка на основе камер работает без турникетов, сканеров пропусков и ручной проверки документов — сохраняя атмосферу открытого кампуса и одновременно гарантируя, что вход разрешён только уполномоченным лицам.

Быстрое расследование, чёткие доказательства

Найдите любого человека, транспортное средство или событие по всем камерам за секунды — а не за часы ручного просмотра. Каждое событие доступа фиксируется с отметкой времени и заносится в журнал, упрощая отчётность по соответствию требованиям и разбор инцидентов.

Примеры из реальной жизни

Кампус K-12 — автоматизация ворот для автобусов

В пригородном кампусе K-12 автоматизация обнаружения автобусов сократила утренние задержки на воротах на 35% в часы пиковых прибытий.

↑ задержки на воротах сокращены на 35%

Кампус — реагирование на праздношатание

Умное отслеживание сократило время реагирования на подозрительное праздношатание в одном из кейсов почти на 50%.

↑ время реагирования сокращено на ~50%

Кампус — раннее обнаружение пожара

В рамках пилотной программы очаг тления на кухне был выявлен на ранней стадии, что позволило персоналу потушить его до эвакуации.

До и после

Area
Before
After AI
Распознавание автомобильных номеров
Часто дополнительная опция, ограниченная точность
Встроенный LPR: марка/модель/цвет + отслеживание маршрута
Сопоставление лиц
Вручную, высокая доля ложных срабатываний
Сопоставление в реальном времени со списками регистрации + оповещения
Умное отслеживание
Редко
Отслеживание человека несколькими камерами в толпе
Обнаружение оружия/объектов
Отсутствует
Object Detection + срабатывание по правилам
Визуальное обнаружение дыма/огня
Нет
Раннее визуальное оповещение + проверка
Интеграции
Зависит от поставщика
Vezha VMS, Milestone, Nx Meta, Genetec; открытый API

Чек-лист внедрения

Step 1

Аудит

Аудит существующих камер и сети.

Step 2

Определение политик

Определение списков политик (запрещённые посетители, белые списки транспортных средств, VIP-списки).

Step 3

Развёртывание модулей

Развёртывание аналитических модулей (LPR, лица, объекты, дым).

Step 4

Тестирование и настройка

Тестирование и настройка (пороги, проверка ложных срабатываний) — двухнедельный период настройки обычно стабилизирует производительность.

Step 5

Обучение персонала

Обучение персонала и проведение штабных учений.

Часто задаваемые вопросы

Свяжитесь с нами

Готовы начать?

Заполните форму, и наша команда свяжется с вами в ближайшее время.