ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА С ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В ПИТОМНИКЕ ПОРОДИСТЫХ СОБАК
Ключевые слова:
информационно-аналитическая система, искусственный интеллект, поддержка принятия решений, управление питомником породистых собак, 1С:Предприятие, PythonАннотация
Рассматривается информационно-аналитическая система с функционалом, поддерживающим распознавание поведенческих сценариев в видеопотоке и обработку документов со сложной структурой с помощью методов искусственного интеллекта для информационной поддержки принятия управленческих решений в питомнике породистых собак. Описана общая архитектура программного решения, включающего основную систему учета деятельности питомника, которая реализована на платформе "1С:Предприятие", и компонент по работе с искусственным интеллектом, разработанный на языке программирования Python. На основе обработки непрерывно поступающих данных с видеокамер наблюдения в многопоточном режиме производится анализ поведения животного и посещения животного сотрудниками организации за заданный интервал наблюдения с целью выявления аномального поведение животных. Это дает возможность держать под контролем наблюдение за вольерами, реагировать сотрудникам только на ситуации, требующие их непосредственного вмешательства и выявлять животных, непригодных для обучения на поводырей. Также система позволяет выявлять отклонение персонала организации от графика посещения собаки, позволяя руководству организации эффективнее контролировать качество работы сотрудников.
Список литературы
Кузьмина Л.П., Кудрявцева А.И. Искусственный интеллект как современный инструмент принятия управленческих решений в менеджменте // Финансовый менеджмент. 2025. № 6. С. 269-275.
Варзар К.О. Возможности искусственного интеллекта в системе принятия управленческих решений // Финансовый менеджмент. 2025. № 6. С. 201-206.
Shinde S., Kothari A., Gupta V. YOLO based Human Action Recognition and Localization // Procedia Computer Science. 2018. Vol. 133. P. 831-838. DOI: 10.1016/j.procs.2018.07.112.
Меньшикова М.А., Бутко Г.П., Романцов А.В., Раменская Л.А. Искусственный интеллект и его значение для развития технологического потенциала предприятия // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2024. № 11-3. С. 389-399. DOI: 10.17513/vaael.3894.
Nguyen T., Scherer R., Van-Hung L. YOLO Series for Human Hand Action Detection and Classification from Egocentric Videos // Sensors. 2023. Vol. 23. No. 6. DOI: 10.3390/s23063255.
Зубова Д.П., Семенист С.А., Широбокова С.Н. Проектирование компонента классификации объектов и интерпретации их действий с использованием методов компьютерного зрения и машинного обучения // Инженерный вестник Дона. 2025, № 6. [Электронный ресурс]. URL: http://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n6y2025/10148 (дата обращения: 02.06.2025).
Семенист С.А., Зубова Д.П., Широбокова С.Н., Щербакова Е.А. Об аспектах разработки компонента информационно-аналитической системы для распознавания поведенческих сценариев // Известия вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 2025. № 2. С. 110-115. DOI: 10.17213/1560-3644-2025-2-110-115.
Леонтьева Е.Ю., Морозова И.А., Леонтьев А.Н., Сметанина А.И., Сметанин А.С. Искусственный интеллект в менеджменте: возможности и ограничения // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2023. Т. 13. № 10А. С. 658-667. DOI: 10.34670/AR.2023.77.89.085.
