Перейти к основному содержимому

Контроль браконьерства

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Незаконная охота и рыболовство: Браконьерство наносит значительный ущерб экосистемам, угрожая исчезновением редких видов животных и растений.
  2. Недостаток ресурсов для мониторинга: Организации по защите окружающей среды часто сталкиваются с нехваткой персонала и технических средств для эффективного контроля за большими территориями.
  3. Сложность анализа данных: Большой объем данных, поступающих с камер наблюдения, датчиков и спутников, требует автоматизированного анализа для выявления подозрительной активности.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Государственные природоохранные организации.
  • Неправительственные организации (НКО), занимающиеся защитой окружающей среды.
  • Заповедники и национальные парки.
  • Компании, занимающиеся экологическим мониторингом.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматический мониторинг: Использование данных с камер наблюдения, дронов и спутников для обнаружения подозрительной активности в режиме реального времени.
  2. Анализ данных: Применение машинного обучения для анализа больших объемов данных и выявления закономерностей, связанных с браконьерством.
  3. Прогнозирование: Прогнозирование потенциальных зон риска на основе исторических данных и текущей активности.
  4. Уведомления и отчеты: Автоматическая генерация отчетов и уведомлений для сотрудников и правоохранительных органов.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в существующие системы мониторинга для автоматизации процессов.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать совместно для покрытия больших территорий и обмена данными в реальном времени.

Типы моделей ИИ​

  • Компьютерное зрение: Для анализа изображений и видео с камер наблюдения и дронов.
  • Машинное обучение: Для анализа данных и прогнозирования.
  • Обработка естественного языка (NLP): Для анализа текстовых отчетов и сообщений.
  • Геопространственный анализ: Для работы с данными спутников и GPS.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Получение данных с камер наблюдения, дронов, спутников и других источников.
  2. Анализ данных: Применение моделей ИИ для анализа данных и выявления подозрительной активности.
  3. Генерация решений: Формирование рекомендаций и уведомлений для сотрудников и правоохранительных органов.
  4. Интеграция и обучение: Постоянное обновление моделей на основе новых данных и обратной связи.

Схема взаимодействия​

[Источники данных] -> [Сбор данных] -> [Анализ данных] -> [Генерация решений] -> [Уведомления и отчеты]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ потребностей организации и определение ключевых задач.
  2. Анализ процессов: Изучение существующих процессов мониторинга и выявление точек автоматизации.
  3. Подбор решения: Адаптация готовых решений или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Обучение моделей на исторических данных и постоянное обновление.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  2. Интеграция: Используйте предоставленные API-эндпоинты для интеграции агента в ваши системы.
  3. Настройка: Настройте параметры мониторинга и уведомлений в соответствии с вашими потребностями.
  4. Запуск: Запустите агента и начните получать данные и уведомления.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "region": "Национальный парк XYZ",
  "time_period": "2023-10-01 to 2023-10-07"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "predicted_risk_zones": [
    {"latitude": 45.1234, "longitude": -123.4567, "risk_level": "high"},
    {"latitude": 45.5678, "longitude": -123.7890, "risk_level": "medium"}
  ]
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "retrieve_data",
  "data_type": "camera_footage",
  "time_range": "2023-10-01T00:00:00 to 2023-10-01T23:59:59"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "data": [
    {"timestamp": "2023-10-01T12:34:56", "location": "45.1234, -123.4567", "footage_url": "http://example.com/footage1"},
    {"timestamp": "2023-10-01T14:56:78", "location": "45.5678, -123.7890", "footage_url": "http://example.com/footage2"}
  ]
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "analyze_data",
  "data_type": "satellite_images",
  "region": "Национальный парк XYZ",
  "time_range": "2023-10-01 to 2023-10-07"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis_results": [
    {"latitude": 45.1234, "longitude": -123.4567, "activity_level": "high"},
    {"latitude": 45.5678, "longitude": -123.7890, "activity_level": "medium"}
  ]
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "send_alert",
  "message": "Обнаружена подозрительная активность в зоне 45.1234, -123.4567",
  "recipients": ["officer1@example.com", "officer2@example.com"]
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Уведомление успешно отправлено"
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные API-эндпоинты​

  1. /predict_risk_zones: Прогнозирование зон риска.
  2. /retrieve_data: Получение данных с камер наблюдения, спутников и других источников.
  3. /analyze_data: Анализ данных для выявления подозрительной активности.
  4. /send_alert: Отправка уведомлений сотрудникам и правоохранительным органам.

Примеры использования​

Кейсы применения агента​

  1. Национальный парк XYZ: Использование агента для мониторинга территории и предотвращения браконьерства.
  2. Заповедник ABC: Интеграция агента с существующими системами наблюдения для автоматизации анализа данных.
  3. НКО "Защита природы": Применение агента для прогнозирования зон риска и планирования патрулирования.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашей организации.

Контакты