Більше не потрібно візуально контролювати, чи надягнуто маску: OpenMV автоматично визначає це за допомогою штучного інтелекту та комп’ютерного зору

У місцях з інтенсивним рухом людей правильне ношенні масок безпосередньо впливає на порядок у приміщенні та ефективність управління. Використання лише людського контролю є неефективним через високі витрати та неможливість оперативного охоплення всіх входів. OpenMV переносить перевірку «чи правильно надягнуто маску» безпосередньо на місце події, забезпечуючи більш оперативне й стабільне управління.

У ключових зонах, таких як громадські місця, входи та виходи з промислових парків, лікарні та транспортні вузли, правильне ношення масок персоналом безпосередньо впливає на ефективність управління порядком на місці та виконання норм безпеки.

Традиційні методи ґрунтуються переважно на ручному контролі або пізнішому перегляді записів відеоспостереження, що не лише зумовлює високі витрати на персонал, а й ускладнює оперативне втручання; окремі хмарні рішення для відеоаналізу також страждають від сильного залеження від мережі, високої затримки та ризиків для конфіденційності. На основі інтелектуальних камер OpenMV компанії SingTown система забезпечує реальний час розпізнавання стану ноші маски безпосередньо на стороні камери, переносячи процеси аналізу, прийняття рішень та керування безпосередньо на місце події, що дозволяє досягти справжнього «миттєвого сприйняття та миттєвої реакції».

OpenMV зазвичай встановлюють над прохідними шлагбаумами, проходами або над ключовими зонами для отримання фронтальних або напівпрофільних зображень осіб, що входять.

Камера виконує алгоритм виявлення облич на стороні пристрою, автоматично визначає область облич, а також здійснює вилучення ознак і структурний аналіз ключових ділянок рота та носа. Враховуючи класифікаційну AI-модель на стороні пристрою, система точно розрізняє такі стани: відсутність маски, неправильне її ношення (відкритий ніс або рот) та правильне ношення.

Коли система виявляє порушення, OpenMV може безпосередньо взаємодіяти з пристроями голосових повідомлень, системами контролю доступу або локальними модулями сповіщення через GPIO або послідовний інтерфейс, забезпечуючи «розпізнавання — негайне сповіщення, порушення — негайне блокування» без втручання людини.

Опираючись на архітектуру штучного інтелекту та обчислень на краю OpenMV, процес розпізнавання не вимагає завантаження відеоданих у хмару; це забезпечує мілісекундну швидкість реакції, ефективно знижує витрати на мережу та сервери, а також гарантує конфіденційність персональних даних уже на етапі їх збору, що дозволяє перейти від «ручного нагляду» до інтелектуального режиму «автоматичного сприйняття + автоматичного виконання» у системі контролю за ношенням масок.