Назад

Заботливый сосед

Идея или концепция
Искусственный интеллект
Технологии информационной безопасности
HomeNet
Технолог
Технолог
Белгородская область
Губкинский филиал Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова (Губкин)
Цифровой профиль команды

Описание проекта

Мобильное AI-приложение для проактивной безопасности близких в пределах жилого комплекса. Сервис подключается к уже установленным камерам общих зон (подъезды, лифты, дворы) и в режиме реального времени анализирует видеопоток.

Проблема: хроническая тревожность, эмоциональное выгорание от гиперконтроля и потеря пространственного контроля над уязвимыми членами семьи в современных ЖК.

Целевая аудитория:

1. Родители детей 6-18 лет, которые боятся упустить момент выхода ребёнка из квартиры, потерять его из виду в лабиринте подъездов/дворов или допустить контакт с незнакомцами.

2. Взрослые дети-опекуны пожилых людей (50+), которые переживают из-за падений, отсутствия активности или несанкционированных выходов родственников за пределы безопасной зоны.

Существующие решения (GPS-часы, камеры УК, умные домофоны) работают реактивно: не ловят сигнал в зданиях, требуют постоянного ручного просмотра архива или фиксируют событие только после того, как оно произошло. Проект устраняет информационный вакуум, превращая постоянный стресс и «ручной диспетчеринг» в автоматизированный фоновый процесс.

Конкурентные преимущества

1. Проактивность вместо реактивности: ИИ предупреждает о риске до инцидента (выход за геозону, падение, аномальная неподвижность), а не показывает архив постфактум.

2. Работа с текущей инфраструктурой: не требует установки датчиков или новых камер. Использует видеопоток уже действующих систем в местах общего пользования ЖК через безопасный API.

3. Фокус на уязвимых группах как ядро продукта: поведенческие сценарии (трекинг маршрута, детекция падений, контроль активности) встроены в базовую логику, а не являются доп. опцией.

4. Приватность по умолчанию: видеопоток не сохраняется в облаке. Система обрабатывает его на лету, выделяя только анонимизированные метаданные (силуэты, векторы перемещений).

5. Точность и скорость: вероятность ложных срабатываний <8% благодаря многофакторной валидации. Push-уведомление приходит за 3–5 секунд после события.xtagstartz/p>

Презентации

Пульс

Выполнена
2 апреля 2026

Публикация о проекте

Создали презентацию

Акселератор.pptx

Достижения

Подал заявку в акселератор ПУТП 2026
Участник акселератора ПУТП 2026

Команда

Наставники

Трекеры

Кураторы по ТН

Контакты