Данный продукт представляет собой нейронную сеть архитектуры YOLOv4, обученную на датасетах с изображениями оружия и вооруженных людей. Для запуска нейросети используется фреймворк «darknet» с открытым исходным кодом, размещенный по адресу: https://github.com/AlexeyAB/darknet и доработанный для сбора изображений, вызвавших срабатывание системы для последующего анализа и дальнейших итераций обучения с целью увеличения точности работы.

Доработанный исходный код размещен по адресу: https://github.com/Arsenal-plus/darknet

Основными преимуществами выбранной нейросети являются:

• Скорость распознавания: позволяет достигать 10 кадров в секунду даже на обычных бытовых видеокартах
• Для дообучения нейросети не потребуются значительные вычислительные мощности в виде кластеров мощных видеокарт
• Высокая точность распознавания, ограниченная лишь качеством и объемом обучающей выборки, которая в процессе дообучения будет увеличиваться

Система поддерживает установку, как в среде Windows, так и в среде Linux.
ПО может работать, как на локальном сервере, так и обрабатывать видеопоток в облаке.

Функциональные возможности:

• Анализ видеопотока с IP-камер
• Анализ фото файлов
• Анализ видеофайлов
• Отправка уведомлений по API в случае распознавания оружия
• Сохранение скриншотов с распознанными объектами и формирование подборок дата-сетов для дальнейшего дообучения нейросети.

ОС (рекомендуется): Windows Server 2016-2019. Возможна работа на Linux (Ubuntu 20.04<)
GPU: NVidia GeForce RTX 2060
CPU: Intel Cascade Lake 2CPU
RAM: 16GB
SSD: 128GB

Программное обеспечение можно запускать как на платформе Linux, так и Windows. В данном руководстве рассматривается второй вариант.

1. Убедиться, что компьютер отвечает минимальным системным требованиям и в него установлена поддерживаемая видеокарта Nvidia (https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported), а также веб-камера для теста работы программы
2. Скачать и установить Visual Studio 2019 с компилятором C++ и английским языковым пакетом. https://visualstudio.microsoft.com/thank-you-downloading-visual-studio/?sku=Community&rel=16
3. Установить Nvidia CUDA https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
4. Установить Nvidia CUDNN, (требуется аккаунт на nvidia) https://developer.nvidia.com/cudnn Установка заключается в копировании файлов из архива в соответствующие папки с установленным ПО Nvidia CUDA Toolkit: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x, а именно необходимо скопировать файлы
a. из <путь_распаковки>\cuda\bin в C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\bin,
b. из <путь_распаковки>\cuda\include в C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\include,
c. из <путь_распаковки>\cuda\lib\x64\ в C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\lib\x64\
5. Установить Git, все параметры по умолчанию (https://git-scm.com/download/win)
6. Установить CMake (https://cmake.org/download/)
7. Создать папку для установки: С:/Anticolumbine
8. Запустить PowerShell от имени администратора и выполнить команду: Set-ExecutionPolicy unrestricted
9. В папке С:/Anticolumbine запустить PowerShell и выполнить команды:
git clone https://github.com/Arsenal-plus/darknet
cd darknet
./build.ps1 -UseVCPKG -EnableOPENCV -EnableCUDA -EnableCUDNN

Когда компиляция будет успешно завершена, скачать файлы нейросетевой модели «Антиколумбайн» доступные по ссылке: https://disk.yandex.ru/d/iPglqfRo65dMrg
Затем:
· Cкопировать файл модели «yolo-obj_last.weights» в папку C:\Anticolumbine\darknet
· Скопировать файл структуры нейросети из папки «cfg» в папку C:\Anticolumbine\darknet\cfg
· Скопировать все файлы из папки «data» в папку C:\Anticolumbine\darknet\data
После этого можно запустить нейросеть. Для этого откройте PowerShell в папке C:\Anticolumbine\darknet и выполните команду: .\darknet.exe detector demo .\data\obj.data cfg\yolo-obj.cfg .\yolo-obj_last.weights .\test.mp4

Где test.mp4 это тестовый видеофайл, также можно подать на вход ссылку на видеопоток в формате rtsp://

Обновление исходного архитектурного кода происходит автоматически из репозитория разработчика (адрес репозитория указан в инструкции по установке).

Обновление доработанных частей кода силами разработчиков путём «коммита» в репозиторий и разворачивается у пользователя в ручном или автоматическом режиме.

Техподдержка работающего продукта осуществляется с 9.00 до 18.00 местного времени г. Тюмени по выделенному номеру телефона и путем сбора телеметрии удаленно с заказчика, заказавшего внедрение продукта и сервисные услуги.
Пользователь может обратиться за помощью через форму на сайте https://anticolumbine.ru/ , номеру телефона +7 800 200 34 84 или email адресу stopgun@arsplus.ru


Правообладателем ПО «Антиколумбайн» заключен договор с двумя программистами на обслуживание и техническую поддержку программного продукта, установленного у клиентов.

Фактический почтовый адрес, по которому ведется разработка и техподдержка: 625003, г. Тюмень, ул. Ленина, д. 15

От пользователя не требуется каких-либо специальных навыков и квалификации, чтобы обслуживать и оказывать техническую поддержку системы. В случае необходимости он должен обратиться к правообладателю по указанным выше контактным данным.