Оквэд установка видеонаблюдения 2018: ОКВЭД для монтажа систем видеонаблюдения

Содержание

ОКВЭД для монтажа систем видеонаблюдения

ОКВЭД – это специальная классификационная база, в которую входят коды для всех операций, осуществляемых предпринимателями.

База кодификации создана для контроля работы всех предприятий и более простого подсчета выполненных работ на территории Российской Федерации. Список ОКВЭД имеет 17 разделов, в которые включены предприятия с широким спектром деятельности.

Существуют специальные коды и для вновь устанавливаемых систем видеонаблюдения. Их использует бухгалтерия, при заполнении соответствующих накладных, где указывается, какая операция была проведена согласно кодификатору.

Каждая компания, осуществляющая монтаж систем видеонаблюдения, может иметь свой код деятельности ОКВЭД, Причем они могут отличаться, если монтажные работы не подпадают под определенный кодификатор.

Так при монтаже видеокамер применяется код 32.30.9. Продажа оборудования для видеонаблюдения производится согласно коду 52.45.2. Основной же код для систем безопасности является ОКВЭД 80.20 «Деятельность систем обеспечения безопасности».

Эта группа включает в себя:

— мониторинг или удаленный контроль электронных систем сигнализации безопасности, например охранной и пожарной сигнализации, включая их установку и обслуживание;

— установку, ремонт, восстановление и наладку механических или электронных замковых устройств, сейфов и хранилищ с последующим контролем их состояния или дистанционным наблюдением

Компании, осуществляющие эту деятельность, могут также участвовать в продаже таких систем безопасности, механических или электронных замковых устройств, сейфов и хранилищ

Эта группировка не включает:

— установку систем безопасности, таких как охранная и противопожарная сигнализации, без последующего контроля за ними, см. 43.21;

— розничную продажу электрических систем сигнализации, механических или электронных замковых устройств, сейфов и хранилищ в специализированных складах, без контроля, установки или их ремонта, см. 47.59;

— консультирование в области безопасности, см. 74.90;

— предоставление услуг по соблюдению общественного порядка и безопасности, см. 84.24;

— предоставление услуг по изготовлению дубликатов ключей, см. 95.29

Фирмы, осуществляющие монтаж и продажу оборудования для видеоконтроля, должны пройти регистрацию и получить код для ведения своей деятельности.

Существование единой базы ОКВЭД позволяет государству осуществлять наблюдение за всеми видами деятельности предприятий и в случае необходимости предоставлять соответствующую достоверную информацию государственным службам и частным предприятиям.

Руководство компаний, устанавливающая на своем объекте систему видеонаблюдения, должно обращать внимание на лицензию подрядчика и на его код ОКВЭД.

Это дает гарантию, что монтажная фирма произведет качественный монтаж и настройку систем видеомониторинга. Также это позволит избежать недоразумений по дальнейшему послегарантийному обслуживанию, если оно записано в договоре с подрядчиком.

Наша компания «Запишем всё» с 2010 года занимается проектированием, монтажом и обслуживанием систем видеонаблюдения в Москве и Подмосковье. Мы работаем быстро, качественно и по доступным ценам. Перечень услуг и цены на их вы можете посмотреть здесь.

Звоните +7 (499) 390-28-45 с 8-00 до 22-00 в любой день недели, в том числе и в выходные. Мы будем рады Вам помочь!

Какие коды ОКВЭД нужны для выполнения монтажных и пуско-наладочных работ видеонаблюдения?

 

 

 Для вида деятельности выполнение монтажных и пуско-наладочных работ видеонаблюдения вам потребуются следующие коды. Коды обновлены согласно нового классификатора!

 В случае более расширенного вида деятельности вашей компании обращайтесь за помощью в компанию БУХпрофи, специалисты компании не только подберут коды ОКВЭД, но и зарегистрируют вашу фирму под ключ, быстро и за минимальную стоимость.

 

  • Код ОКВЭД 95.12 Ремонт коммуникационного оборудования

 

Эта группировка включает:

 

 — ремонт и обслуживание коммуникационного оборудования, такого как: радиотелефоны, сотовые телефоны, модемы высокочастотного оборудования, факсимильные аппараты, оборудование для отображения и передачи коммуникаций (например, маршрутизаторы, мнемосхемы и системы электрических коммуникаций, модемы), аппараты двухсторонней радиосвязи, профессиональные телевизионные и видеокамеры 

 
  • Код ОКВЭД 43.21 Производство электромонтажных работ

 

Эта группировка включает:

 

— установку электротехнических систем во всех видах зданий и сооружений гражданского строительства

 

 — монтаж электропроводки и электроарматуры, телекоммуникаций, компьютерной сети и проводки кабельного телевидения, включая оптоволоконные линии связи, спутниковых антенн, осветительных систем, пожарной сигнализации, систем охранной сигнализации, уличного освещения и иного электрооборудования на автомобильных дорогах, энергообеспечения наземного электротранспорта и электротехнического сигнального оборудования, освещения взлетно-посадочных полос аэропортов и космодромов, электрических коллекторов солнечной энергии

  • Код ОКВЭД 43.29 Производство прочих строительно-монтажных работ

 

Эта группировка включает:

 

— установку (монтаж) оборудования, кроме систем отопления и кондиционирования воздуха, или инженерного оборудования в зданиях и сооружениях гражданского строительства

— установку (монтаж) в зданиях или сооружениях: лифтов, эскалаторов, включая их ремонт и обслуживание, автоматических и вращающихся дверей, молниеотводов, систем очистки воздуха, тепловой, звуковой или виброизоляции

 

 

  Также читайте на сайте:

 

 

Подбор кодов ОКВЭД-2 2020 года для монтажа слаботочных сетей

Здравствуйте, Алексей!

1. Код ОКВЭД43.21 Производство электромонтажных работ

Эта группировка включает:

— установку электротехнических систем во всех видах зданий и сооружений гражданского строительства

— монтаж электропроводки и электроарматуры, телекоммуникаций, компьютерной сети и проводки кабельного телевидения, включая оптоволоконные линии связи, спутниковых антенн, осветительных систем, пожарной сигнализации, систем охранной сигнализации, уличного освещения и иного электрооборудования на автомобильных дорогах, энергообеспечения наземного электротранспорта и электротехнического сигнального оборудования, освещения взлетно-посадочных полос аэропортов и космодромов, электрических коллекторов солнечной энергии

2. Код ОКВЭД43.29 Производство прочих строительно-монтажных работ

Эта группировка включает:

— установку (монтаж) оборудования, кроме систем отопления и кондиционирования воздуха, или инженерного оборудования в зданиях и сооружениях гражданского строительства

— установку (монтаж) в зданиях или сооружениях: лифтов, эскалаторов, включая их ремонт и обслуживание, автоматических и вращающихся дверей, молниеотводов, систем очистки воздуха, тепловой, звуковой или виброизоляции

3. Код ОКВЭД 95.12 Ремонт коммуникационного оборудования

Эта группировка включает:

— ремонт и обслуживание коммуникационного оборудования, такого как: радиотелефоны, сотовые телефоны, модемы высокочастотного оборудования, факсимильные аппараты, оборудование для отображения и передачи коммуникаций (например, маршрутизаторы, мнемосхемы и системы электрических коммуникаций, модемы), аппараты двухсторонней радиосвязи, профессиональные телевизионные и видеокамеры

4. Код ОКВЭД 46.51 Торговля оптовая компьютерами, периферийными устройствами к компьютерам и программным обеспечением

Эта группировка включает: — оптовую торговлю компьютерами и компьютерным периферийным оборудованием;- оптовую торговлю программным обеспечением

5. Код ОКВЭД 46.52 Торговля оптовая электронным и телекоммуникационным оборудованием и его запасными частям

6. Код ОКВЭД 46.69 Торговля оптовая прочими машинами и оборудованием

7. Код ОКВЭД47. 41 Торговля розничная компьютерами, периферийными устройствами к ним и программным обеспечением в специализированных магазинах

8. Код ОКВЭД 47. 42 Торговля розничная телекоммуникационным оборудованием, включая розничную торговлю мобильными телефонами, в специализированных магазинах

9. Код ОКВЭД 47. 43 Торговля розничная аудио- и видеотехникой в специализированных магазина

10. Код ОКВЭД 62.02 Деятельность консультативная и работы в области компьютерных технологий

11. Код ОКВЭД62.01 Разработка компьютерного программного обеспечения

12. Код ОКВЭД 61.10 Деятельность в области связи на базе проводных технологий

13. Код ОКВЭД 61.20 Деятельность в области связи на базе беспроводных технологий

14. Код ОКВЭД 61.90 Деятельность в области телекоммуникаций прочая

15. Код ОКВЭД 63.11 Деятельность по обработке данных, предоставление услуг по размещению информации и связанная с этим деятельность

16. Код ОКВЭД 62.03 Деятельность по управлению компьютерным оборудованием

Оквэд 2 монтаж системы видеонаблюдения

Эта группировка включает:

– мониторинг или удаленный контроль электронных систем сигнализации безопасности, например охранной и пожарной сигнализации, включая их установку и обслуживание;

– установку, ремонт, восстановление и наладку механических или электронных замковых устройств, сейфов и хранилищ с последующим контролем их состояния или дистанционным наблюдением

Компании, осуществляющие эту деятельность, могут также участвовать в продаже таких систем безопасности, механических или электронных замковых устройств, сейфов и хранилищ

Эта группировка не включает:

– установку систем безопасности, таких как охранная и противопожарная сигнализации, без последующего контроля за ними, см. ОКВЭД 43.21;

– розничную продажу электрических систем сигнализации, механических или электронных замковых устройств, сейфов и хранилищ в специализированных складах, без контроля, установки или их ремонта, см. ОКВЭД 47.59;

– консультирование в области безопасности, см. ОКВЭД 74.90;

– предоставление услуг по соблюдению общественного порядка и безопасности, см. ОКВЭД 84.24;

– предоставление услуг по изготовлению дубликатов ключей, см. ОКВЭД 95.29

Для осуществления закупок в 2018-2019 годах по каждой планируемой позиции плана закупок необходимо определить код ОКВЭД2 (вид деятельности потенциальных участников). Вы можете сделать это с помощью нашего онлайн-сервиса или скачать классификатор ОКВЭД2 и работать с документом самостоятельно

Найти код ОКВЭД2:

  • 80 – Деятельность по обеспечению безопасности и проведению расследований
  • 80.2 – Деятельность систем обеспечения безопасности

Код ОКВЭД2 80.20 – Деятельность систем обеспечения безопасности

Эта группировка включает:
– мониторинг или удаленный контроль электронных систем сигнализации безопасности, например охранной и пожарной сигнализации, включая их установку и обслуживание;
– установку, ремонт, восстановление и наладку механических или электронных замковых устройств, сейфов и хранилищ с последующим контролем их состояния или дистанционным наблюдением
Компании, осуществляющие эту деятельность, могут также участвовать в продаже таких систем безопасности, механических или электронных

Классификатор Код Расшифровка Число дочерних кодов
ОКВЭД 2 80.20 Деятельность систем обеспечения безопасности

Включает:
мониторинг или удаленный контроль электронных систем сигнализации безопасности, например охранной и пожарной сигнализации, включая их установку и обслуживание;
• установку, ремонт, восстановление и наладку механических или электронных замковых устройств, сейфов и хранилищ с последующим контролем их состояния или дистанционным наблюдением
Компании, осуществляющие эту деятельность, могут также участвовать в продаже таких систем безопасности, механических или электронных замковых устройств, сейфов и хранилищ

Не включает:
установку систем безопасности, таких как охранная и противопожарная сигнализации, без последующего контроля за ними, см. 43.21;

• розничную продажу электрических систем сигнализации, механических или электронных замковых устройств, сейфов и хранилищ в специализированных складах, без контроля, установки или их ремонта, см. 47.59;
• консультирование в области безопасности, см. 74.90;
• предоставление услуг по соблюдению общественного порядка и безопасности, см. 84.24;
• предоставление услуг по изготовлению дубликатов ключей, см. 95.29

Запись в классификаторе с кодом 80.20 является конечной в иерархии и не содержит уточняющих элементов.

Схема иерархии в классификаторе ОКВЭД 2 для кода 80.20:

Установка и монтаж системы видеонаблюдения

]]>

Подборка наиболее важных документов по запросу Установка и монтаж системы видеонаблюдения (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).

Судебная практика: Установка и монтаж системы видеонаблюдения Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Подборка судебных решений за 2020 год: Статья 39.23 «Основания для установления сервитута в отношении земельного участка, находящегося в государственной или муниципальной собственности» ЗК РФ
(ООО юридическая фирма «ЮРИНФОРМ ВМ»)Руководствуясь статьей 39.23 ЗК РФ и установив, что истцом заключен договор технологического присоединения к электрическим сетям, согласно которому истец принял на себя обязательства по осуществлению технологического присоединения энергопринимающих устройств, находящихся на земельном участке с разрешенным видом использования — размещение и эксплуатация автокемпинга, что свидетельствует о потребности в электроснабжении участка, в том числе и для указанных целей (внешнее освещение и монтаж системы видеонаблюдения), арбитражные суды установили право ограниченного пользования (сервитут) земельным участком в целях строительства кабельной линии от строящейся трансформаторной подстанции, учитывая местоположение выбранной трассы прохождения спорной кабельной линии на участке санатория (вдоль забора, вдоль дороги), не подтвержденное документально заявление учреждения о намерениях нового строительства, а также подтвержденный документально факт расположения на участке ряда иных кабельных линий; поэтому не усмотрели оснований для вывода о том, что исключительно спорная кабельная линия будет препятствовать возможному строительству новых объектов санатория. Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Подборка судебных решений за 2018 год: Статья 346.43 «Общие положения» главы 26.5 «Патентная система налогообложения» НК РФ
(Юридическая компания «TAXOLOGY»)Налоговый орган посчитал необоснованным невключение предпринимателем в состав доходов по УСН выручки, полученной от оказания услуг по техническому обслуживанию и ремонту систем контроля и ограничения доступа, по техническому обслуживанию и ремонту домофонных систем, техническому осмотру и диагностике системы видеонаблюдения, по изготовлению ключей, несмотря на то, что предпринимателем был оформлен патент на услуги по производству монтажных, электромонтажных, санитарно-технических и сварочных работ (подп. 13 п. 2 ст. 346.43 НК РФ). Суд, признавая доначисление единого налога обоснованным, отметил, что из содержания ОКВЭД ОК 029-2007 и ОК 029-2014 следует, что к производству электромонтажных работ отнесены представляющие собой первоначальную установку оборудования монтаж систем, работы по подводке электросетей. Техническое обслуживание, ремонт и диагностика домофонов и систем видеонаблюдения не относятся к перечисленным в подп. 13 п. 2 ст. 346.43 НК РФ видам деятельности.

Статьи, комментарии, ответы на вопросы: Установка и монтаж системы видеонаблюдения

Нормативные акты: Установка и монтаж системы видеонаблюдения Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Постановление Правительства РФ от 01.12.2014 N 1285
(ред. от 09.12.2020)
«О расчете подушевых нормативов финансирования социальных услуг»
(вместе с «Методическими рекомендациями по расчету подушевых нормативов финансирования социальных услуг»)д) прочие работы (услуги), включающие в том числе работы (услуги) по содержанию имущества (санитарно-гигиеническое обслуживание — дератизация, дезинфекция, вывоз мусора, техническое обслуживание технических средств, текущий ремонт зданий и оборудования, ремонт автотранспорта и другие аналогичные расходы), по установке и монтажу локальных вычислительных сетей, систем охранной и пожарной сигнализации, видеонаблюдения, контроля доступа, а также услуги вневедомственной, пожарной охраны, услуги по страхованию, по изготовлению и (или) приобретению бланочной продукции и услуги в области информационных технологий. Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Приказ Росгвардии от 12.05.2021 N 165
«Об утверждении Устава федерального государственного унитарного предприятия «Охрана» Федеральной службы войск национальной гвардии Российской Федерации и некоторых вопросах организации его деятельности»14.6. Оказание услуг физическим и юридическим лицам по разработке проектно-сметной документации, изготовлению, поставке, монтажу, пусконаладке, мониторингу состояния, гарантийному и эксплуатационному обслуживанию, капитальному ремонту, утилизации инженерно-технических средств охраны и систем безопасности, программных средств (программного обеспечения), в том числе систем видеонаблюдения, контроля доступа, связи, и по техническому укреплению объектов (помещений) посредством монтажа (установки), эксплуатационного обслуживания и ремонта:

RELAB — Системы видеонаблюдения

Частный заказчик

Олег Иванов

После долгого мониторинга рынка, остановились на Re:Lab. Здесь знают меру соотношения: цена-качество, как в оборудовании, так и в монтажных работах. В установленных камерах в офисном помещении, четко видно лица и очень хорошая детализация мелких объектов. Удаленно можно как смотреть в режиме реального времени камеры, так и просматривать видеоархив. Сердечно благодарим компанию за добросовестную инсталляцию системы безопасности!

Частный заказчик

Максим Гридин

От рождения, я очень эмоциональных человек. Поэтому, чрезмерно всегда переживала, уходя на работу и оставляя нянечке, свою младшую 2 годовалую доченьку Марину и старшего сына Мишу – 4 лет. Компания Re:Lab установила современные беспроводные камеры, без ущерба новому ремонту. Теперь, через свой телефон я могу не только видеть, но и слышать, что происходит с моими детьми. А в спорных ситуациях, у меня всегда есть – видеоархив!

Частный заказчик

Александр Деменев

Необходимо было обеспечить контроль строительства многоэтажного дома. Специалисты Re:Lab отлично справились с поставленной задачей. В настоящий момент осуществляем контроль удаленно, через телефон. Хищение материала прекратилось, что не может не радовать!

Частный заказчик

Никита Захаров

Ребята компании Re:Lab отличные специалисты, имеют большой опыт монтажа систем видеонаблюдения. Монтаж на территории складов выполнили аккуратно и грамотно. Стоимость работы нормальная, соответствует объему и сложности. Буду рекомендовать своим знакомым.

Частный заказчик

Владислав Кабыш

Работала со специалистами Re:Lab по установке системы видеонаблюдения в загородном доме. По всем критериям: профессионализм, пунктуальность, опыт — пять баллов!! В плане простого человеческого общения, специалисты оставляют также крайне приятное впечатление! Желаю много заказов и богатых клиентов! Будем сотрудничать в дальнейшем!

Частный заказчик

Виталий Наливкин

Отличные специалисты, мастера своего дела, справились с задачей на отлично, сам занимаюсь Установками систем видеонаблюдения но из-за травмы не могу работать, контролировал процесс полностью, но как выяснилось специалисты Re:Lab в моем контроле абсолютно не нуждаются делали все правильно и грамотно

Частный заказчик

Олег Монголов

Специалист выполнял установку систем видеонаблюдения в офисе. Все отлично сделал, все хорошо. Мастер пунктуальный, вежливый, честный. Специалист проявил себя как профессионал, давал рекомендации по оборудованию.

Частный заказчик

Евгений Благородов

Обращался в Re:Lab для установки видеонаблюдения в магазин. По телефону проконсультировали хорошо, предложили много вариантов. Все упиралось в бюджет, поэтому остановился на аналоговых камерах и удаленном доступе. Монтаж и настройку выполнили за один день, 5 камер на территории улицы и три в помещении. Закончили правда уже ближе к часу ночи, но все сделали.

Карточка предприятия — ГК Линк

Полное наименование

Общество с ограниченной ответственностью «Группа компаний Линк»

Краткое наименование

ООО «Группа компаний Линк»

Юридический адрес

634021, Томск, ул. Енисейская, 37 оф. 1014

Фактический адрес

634021, г. Томск, ул. Енисейская, 37,108

Почтовый адрес

634021, г. Томск, ул. Енисейская, 37,108

Тел/факс

(3822) 78-93-97

ИНН

7017155037

КПП

701701001

Код ОКПО

95126904

Код ОКВЭД

46.1

ОГРН

1067017163773

Расчетный счет 1

40702810595240002268

Полное наименование банка

Филиал Сибирский Публичного акционерного общества Банк «Финансовая Корпорация Открытие»

Сокращенное наименование банка

Филиал Сибирский ПАО Банк «ФК Открытие»

БИК

045004867

Корр. счет

30101810250040000867

Расчетный счет 2

40702810423010001689

Наименование банка

ФИЛИАЛ «НОВОСИБИРСКИЙ» АО «АЛЬФА-БАНК»

Местонахождение банка

г. Новосибирск

БИК

045004774

Корр. счет

30101810600000000774

Директор

Гайдамович Валентина Еслямовна на основании Устава

E-mail

[email protected]

A Система хранения видео наблюдения, оптимизированная для извлечения, для сценариев применения в кампусе

В этом документе исследуются и анализируются характеристики видеоданных и предлагается система хранения видео наблюдения в университетском городке с университетским городком в качестве конкретной прикладной среды. Чтобы решить проблему, связанную с слишком большим временем отклика при извлечении видео на основе содержимого, была разработана подсистема индексации ключевых кадров. Ключевой кадр видео может отражать основное содержание видео.Ключевые кадры, извлеченные из видео, связываются с информацией метаданных для определения индекса хранения. Индекс ключевого кадра используется в операциях поиска при запросе. Этот метод может значительно сократить объем считываемых видеоданных и эффективно повысить эффективность запроса. Исходя из вышесказанного, мы моделируем систему хранения с помощью стохастической сети Петри (SPN) и проверяем повышение производительности запросов с помощью количественного анализа.

1. Введение

С продвижением умного города, умного кампуса и других проектов требования к развертыванию системы видеонаблюдения стали более детализированными и многоточечными.Тенденция развития системы видеонаблюдения движется в сторону «цифровой, сетевой, высокой четкости и интеллектуальной» [1]. Количество устройств мониторинга увеличивается, качество видео постоянно улучшается, а продолжительность хранения видео увеличивается. Все эти изменения быстро увеличивают объем данных, производимых системой видеонаблюдения. Как эффективно организовать эти массовые видеоданные мониторинга и как быстро найти соответствующее видео в постверификации — важные требования к системе хранения видеонаблюдения.

С развитием распределенных файловых систем и облачных хранилищ [2], большое количество систем хранения видеонаблюдения основано на технологиях IP-SAN [3]. Эти технологии обеспечивают масштабируемость системы, балансировку нагрузки, высокую доступность, резервное копирование и восстановление данных, но эти общие технологии хранения только проектируют системы хранения, ориентированные на эффективность записи в хранилище. Предыдущие разработки касались возможности одновременной записи нескольких видеоданных с максимально возможной скоростью, но отсутствует оптимальный дизайн запроса видеоконтента.Предлагаются некоторые эффективные методы организации видео [4], но мало внимания уделяется хранению больших объемов видеоданных. Однако видеоданные видеонаблюдения за окружающей средой кампуса имеют свои уникальные прикладные характеристики. Данные видеонаблюдения — это данные на основе записи. Нет никаких всплесков или провалов в генерации данных. Запись отслеживаемых видеоданных осуществляется последовательно. Видеоданные — это потоковая передача мультимедийных данных с большим размером файла; по сравнению со случайной записью файла небольшого размера, скорость записи видеоданных выше, потому что не требуется слишком много операций ОТКРЫТЬ / ЗАКРЫТЬ.Как своего рода доказательные данные, нет необходимости в изменении после записи. Содержание данных регулярно меняется в зависимости от школьного расписания. Операция запроса относительно небольшая, но когда она происходит, рабочая нагрузка довольно велика. Ему необходимо прочитать и сопоставить массовые данные, которые были сохранены. Иногда требуется вмешательство в ручное управление, и это требует огромных временных затрат.

Принимая во внимание приведенный выше обзор характеристик чтения и записи видеоданных видеонаблюдения в кампусе, а также организационные проблемы с хранением, мы предлагаем систему хранения видеонаблюдения CSVS (хранилище видеоданных для видеонаблюдения в кампусе) для приложений на территории кампуса.

Основные вклады этого документа можно резюмировать следующим образом:

Мы используем развитую распределенную файловую систему для решения проблем записи видеоданных, проблем с масштабированием пространства, резервного копирования и восстановления данных.

Мы предлагаем функцию извлечения ключевых кадров видео в соответствии с расписанием школы на влияние видеоданных. Разработайте подсистему индекса, которая объединяет метаданные видео с ключевыми кадрами видео. Эта система индекса может значительно уменьшить объем данных, считываемых при извлечении.И это может повысить эффективность поиска и снизить нагрузку на ручное вмешательство.

Реализуем прототип системы CSVS. Система моделируется стохастической сетью Петри, которая может помочь нам проанализировать эффективность реальной среды в долгосрочной перспективе. Согласно анализу и оценке производительности, это доказывает, что количество запросов, выполненных с помощью индекса ключевого кадра, в 5 раз больше, чем при ручном поиске за тот же период.

Остальная часть этого документа организована следующим образом.Раздел 2 обобщает связанные работы системы хранения видеоданных. Мы представляем систему хранения видеонаблюдения в кампусе в Разделе 3. В частности, мы проиллюстрируем архитектуру этой системы и объясним, как мы решаем проблему, касающуюся масштабируемости и безопасности, а также организация данных и метод извлечения ключевых кадров представлены в этой части. В разделе 4 мы представляем экспериментальную среду и проводим оценку производительности. Мы завершаем эту статью разделом 5.

2.Связанные работы

В связи с развитием системы безопасности, технология хранения видеонаблюдения стала более зрелой. Исходя из характеристик данных видеонаблюдения и технологии хранения SAN, исследователи предложили систему хранения видеонаблюдения на основе IP-SAN [5]. Каждый видеокадр хранится в области данных фиксированного размера. А технология кэширования памяти для метаданных видео повышает эффективность поиска. Но эта технология кеширования подходит только для наборов данных с относительно небольшим объемом данных.Кроме того, память является энергозависимым запоминающим устройством, поэтому трудно гарантировать восстановление данных после сбоя. В статье [6] кэш видеоданных VDB (буфер видеоданных) разработан на основе группы изображений GOP, но эта конструкция оптимизирована только для записи. Когда область данных кэша заполнена, данные будут записаны на диск и больше не будут храниться в кеше, поэтому они не помогут при извлечении видеоконтента. Для ускорения записи предлагается система хранения записи в кэш с механизмом опроса ввода-вывода [7].Каждый видеопоток соответствует потоку, записанному на диск. Когда буфер заполнен, поток запускает механизм записи и сбрасывает все данные кэша на диск. Он преобразует случайную запись в последовательную, тем самым повышая эффективность записи данных. Однако при поддержке поиска данных, основанного только на времени оптимизации поиска, он не поддерживает поиск на основе видеоконтента.

Высокопроизводительный дисковый массив, называемый ripple-raid, для непрерывного хранения данных предложен в [8].Данные видеонаблюдения представляют собой непрерывные данные, поэтому конструктивные особенности программы позволяют повысить эффективность записи видеоданных. Их стратегия обновления и функция инкрементального генерирования данных контрольной суммы не только улучшают производительность записи данных, но и повышают энергоэффективность системы. Система хранения видеонаблюдения под названием THNVR на основе SAN предложена в [9]; эта система использует базу данных SQLite для хранения метаданных видео. Он сохраняет неструктурированные данные видеонаблюдения в файлах фиксированной длины.Метаданные и видеоданные индексируются отдельно для повышения производительности хранения и индексации. Файл фиксированной длины позволяет избежать фрагментации диска, но SQLite поддерживает только реляционные данные и не требует высокой доступности. Он не подходит для хранения больших объемов данных.

Le et al. [10] предлагают схему использования дисков SMR (shingled магнитной записи) в RAID-массивах для увеличения быстродействия системы хранения. По сравнению с традиционной записью на диск, технология SMR может увеличить плотность данных и подходит для сохранения данных структуры журнала, которые похожи на видео наблюдения.В [11] разработана новая схема планирования блочного ввода-вывода, называемая BID (групповая диспетчеризация ввода-вывода). Организуя порядок обслуживания запросов блочного ввода-вывода, схема BID меняет случайные операции ввода-вывода на последовательные. Эта операция может сэкономить время ожидания ЦП, поэтому производительность повышается. Поскольку этот планировщик особенно подходит для приложений типа MapReduce, а видео наблюдения представляют собой почти последовательные операции ввода-вывода, он не очень подходит для системы хранения видео.

В [12] авторы предлагают распределенную систему видеозаписи на основе IaaS; Hadoop HDFS используется в качестве файловой системы хранения, а MapReduce предлагается для анализа видеоданных.Однако с увеличением объема видеоданных возникает проблема узкого места в центре метаданных, когда происходит много одновременного извлечения. Чтобы решить проблему одновременного извлечения, массового хранения и т. Д., Команда Цао предлагает высокопроизводительную распределенную систему хранения DVSS [1]; он использует несколько узлов хранения для поддержки линейного расширения системы и решения проблемы большой емкости. Он использует базу данных Redis в качестве индекса метаданных для повышения эффективности одновременного извлечения.Но его режим работы с видеокадрами на основе GOP оптимизирован только для записи. Он не рассматривает функцию, основанную на поиске видеоконтента.

3. Проектирование и внедрение CSVS

Развитие системы видеонаблюдения с тенденцией к цифровым и сетевым технологиям превратилось из передачи исходного аналогового сигнала через передачу цифрового сигнала в цифровую передачу по сети в настоящее время. DVR (дисковый видеорегистратор) как представитель цифровой системы наблюдения постепенно заменяется NVR (сетевым видеорегистратором).DVR сочетает управление видео с хранением видео, чтобы сделать систему более интегрированной и более применимой, но он может хранить данные только на диске локального компьютера, что ограничивает размер системных данных. NVR имеет функцию приема данных IPC (IP-камеры), видеокодека, хранения, отображения в реальном времени и т. Д. Он также может пересылать сохраненные видеоданные в другие системы хранения по сети [13] (пример показан на рисунке 1).


Система CSVS (хранилище видеонаблюдения в кампусе), предложенная в этом документе, расположена на задней стороне сетевого видеорегистратора.Он обеспечивает массивное хранилище видео для системы мониторинга, а также обеспечивает быстрое и точное извлечение видео на основе содержимого.

Цели реализации системы CSVS заключаются в следующем: масштабируемость, когда система должна поддерживать массивное хранилище данных и масштабируемость дискового пространства, безопасность, где требуется поддержка резервного копирования, хранения и восстановления потерянных данных, Быстрый запрос, где информация метаданных и видеоданные отдельно хранятся в системе, а индекс видеокадров генерируется асинхронно.Поддерживается функция запроса на основе видеоконтента.

3.1. Архитектура системы CSVS

Система CSVS состоит из трех частей: клиента, кластера метаданных и кластера хранения данных. Кластер метаданных включает центр индекса ключевых кадров видео. Структура системы показана на рисунке 2.


Клиент системы отвечает за запуск задач и сбор операционных результатов. Клиент предоставляет внутренние и внешние API-интерфейсы, а также функции импорта и экспорта видеоданных на основе запросов метаданных и видеоконтента и других операций.Все эти операции запускает клиент.

Кластер метаданных отвечает за хранение информации метаданных, которая описывает видео, отправленное клиентом. Данные изображения, сгенерированные задачей извлечения ключевого кадра, связаны с информацией метаданных. Он также предоставляет клиенту функцию поискового запроса. Кластер обеспечивает балансировку нагрузки, чтобы все серверы в кластере выполняли задачи вместе.

Кластер хранения данных отвечает за чтение и запись видеоданных.В форме томов хранилища репликации данных хранятся на разных узлах сервера, чтобы обеспечить резервное копирование и автоматическое восстановление в случае отклонения от нормы. Весь кластер состоит из нескольких томов хранения, а том хранения состоит из нескольких узлов службы хранения. Когда один сервисный узел выходит из строя, остальные по-прежнему гарантируют обслуживание. Линейное расширение пространства может быть достигнуто за счет увеличения объемов хранения.

3.2. Масштабируемость системы и безопасность данных

Кластер метаданных реализован на основе базы данных MongoDB, а информация метаданных видео организована в формат Bson для хранения [14].Поскольку метаданные представляют собой в основном текст, они занимают очень мало места для хранения по сравнению с видеоданными, поэтому основная нагрузка возникает в кластере хранения данных.

Кластер хранения данных реализован на базе распределенной файловой системы GlusterFS [15]. В соответствии с этим сценарием применения видеонаблюдения мы выбираем конкретные функции для обслуживания нашей системы. Мы используем функцию реплики для автоматического резервного копирования данных и функцию ленточной ленты для повышения производительности записи.Функция ленточной ленты, аналогичная методике RAID0, заставляет разные диски одновременно записывать разные части, что увеличивает скорость записи.

3.3. Организационная форма данных

Чтобы обеспечить быстрый и точный поиск, мы сохраняем метаданные и видеоданные отдельно. Мы сохраняем метаданные в кластере базы данных Mongodb в форме «ключ-значение».

Поле метаданных включает идентификатор видео, имя видео, позицию съемки, время начала, время окончания, продолжительность видео, размер видеофайла, путь хранения видео, флаг ключевого кадра и ключ путь хранения кадров, как показано на рисунке 3.


Поле ID — это уникальный идентификатор метаданных в базе данных. Video_name — это имя файла видеоданных. Позиция — это информация о позиции, в которой записаны видеоданные; Start_time — время начала записи видеоданных. End_time — время окончания съемки видеоданных. Time_length — это продолжительность видеоданных, которая равна времени окончания съемки минус время начала съемки. Video_file_size — размер файла видеоданных. Поле Video_file_path сохраняет путь к хранилищу видеофайла.Он состоит из двух частей: первая часть — это каталог пути хранения, который представляет количество томов хранения в кластере данных, а вторая часть — это каталог видеофайла, в котором будет храниться.

Поле Frame_generate используется для определить, была ли сгенерирована группа ключевых кадров. Поле Frame_path содержит путь хранения группы ключевых кадров видео. Этот путь хранит файлы изображений, сгенерированные задачей асинхронного извлечения ключевых кадров, и обеспечивает индекс для видео на основе извлечения контента.

3.4. Извлечение ключевых кадров видео наблюдения

Видео наблюдения отличается от других видео. Угол видеосъемки стабилизирован. Так что фон видео не сильно меняется. В соответствии с этой функцией разница между кадрами в видео сравнивается со способом вычисления расстояния гистограммы, и извлекается ключевой кадр видео [16]. Поскольку в университетском городке установлен фиксированный график жизни, контент видеоданных также является регулярным.

Перед классом и во время обеда в школьной столовой видеоконтент является наиболее распространенным, но во время уроков и в ночное время содержание видео не меняется.Если мы извлекаем видеоконтент через человеческий глаз, это неизбежно увеличит ненужную рабочую нагрузку. Если мы сопоставляем контент в каждом кадре видео с помощью машин, это также требует огромных вычислений. Чтобы решить эту проблему, в сочетании с вышеуказанными характеристиками, мы вычисляем разность гистограмм как правило для извлечения ключевого кадра видео [17] и построения индекса содержимого видео.

При операции извлечения ключевого кадра формула для вычисления расстояния гистограммы [18] имеет четыре метода: CORREL, Chi-Square, Bhattacharyya и INTERSECT.

Метод CORREL определяется как где и представляет две гистограммы и определяется следующим образом: где — количество интервалов.

Формула хи-квадрат выглядит следующим образом:

Бхаттачарья определяется как

Наконец, метод ПЕРЕСЕЧЕНИЯ имеет следующую формулу:

Наша стратегия извлечения ключевых кадров состоит в том, чтобы использовать как можно меньше кадров для суммирования всего видеоконтент. Чтобы повысить вычислительную эффективность, мы используем метод INTERSECT, который является минимальным и самым быстрым методом вычисления расстояния гистограммы.

Описание реализации алгоритма извлечения ключевого кадра см. В алгоритме 1.

INPUT :;
ВЫХОД :;
( ) ;
если , то
;
конец, если
( ) ;
если , то
( ) ;
конец, если
( ) ;
( ) ;
( ) ;
а ( ) до
( ) ;
(,
) ;
( ) ;
если , то
( ) ;
( ) ;
конец, если
( ) ;
( ) ;
( ) ;
конец, а

Порог — это переменная с плавающей запятой между 0 и 1.Чем ближе порог к 1, тем больше ключевых кадров записывается. Именование ключевых кадров — это длинное целое число + формат расширения. Длинное целое число — это порядковый номер кадров в видео. Порядковый номер кадра может использоваться для определения момента времени, в котором кадр появляется в видео.

Например, если продолжительность видео составляет 1000 секунд и 25 кадров в секунду (frame_rate), видео состоит из 25000 кадров. Если запрашиваемый ключевой кадр — это 1024-й кадр (число), этот кадр может быть сопоставлен в 41 секунду видео в соответствии с (6).

3.5. Запись и получение данных
3.5.1. Запись данных

Запись видеоданных инициируется клиентом. Клиент получает видеоданные от сетевого видеорегистратора. Он генерирует информацию метаданных на основе видеоданных и начинает операцию записи.

Процедура записи следующая: (i) Получить видеоданные от NVR. (Ii) Прочитать файл видеоданных, проанализировать видеофайл, положение видеокамеры, время начала и окончания видео, вычислить продолжительность видео, проанализируйте размер видеофайла, сгенерируйте путь к видеофайлу, установите флаг как 0, что означает, что требуется извлечение ключевых кадров, и сгенерируйте путь хранения ключевых кадров.(iii) Вставить данные в базу метаданных. (iv) Записать видеоданные в соответствии с путем хранения и продолжить обработку следующих видеоданных. (v) Запустить задачу асинхронного извлечения ключевого кадра и проверить, какой флаг ключевого кадра равен 0. (vi) Извлечь ключевые кадры и записать их в путь хранения и установить флаг в 1; операция записи закончена.

3.5.2. Извлечение видеоданных

Извлечение видеоданных делится на обычное извлечение и извлечение видеоконтента. Обычный поиск должен работать только с базой данных метаданных.Поиск видеоконтента основан на индексе ключевого кадра.

Обычный процесс поиска (i) В соответствии с условиями поиска, такими как время начала, время окончания, продолжительность, точка съемки или комбинация этих условий, запрос к базе метаданных может быть инициирован операцией поиска. ( ii) База метаданных возвращает все записи данных, которые соответствуют условиям. (iii) Анализировать путь хранения видео из всех записей данных. (iv) Чтение видеофайла непосредственно на основе пути хранения видео.

Процесс поиска видеоконтента (i) Поиск в базе данных на основе условий метаданных (тот же процесс, что и обычный процесс поиска). (Ii) База метаданных возвращает все записи данных, соответствующие условиям. (Iii) Анализ ключа пути хранения кадров из возвращенных элементов один за другим. (iv) Сравните видеоконтент с группой ключевых кадров, сохраненной в пути хранения. (v) Верните ближайший ключевой кадр, проанализируйте путь хранения видео для кадра и вычислите время появляется в видео.(vi) Найдите видео в зависимости от пути к хранилищу и времени его появления.

4. Эксперимент и оценка производительности
4.1. Экспериментальная среда

Система CSVS опирается на систему видеонаблюдения кампуса. В нашей системе мы используем 11 HD-камер Hikvision DS-2CD5026XYD и 1 сетевой видеорегистратор Hikvision DS-8632N-I8. Мы используем 5 виртуальных машин для построения кластера метаданных и центра хранения. Каждая машина оснащена процессором Intel Xeon 2,5 ГГц Core4, процессором, 12 ГБ памяти и жестким диском на 100 ГБ.

4.2. Пороговое значение и ключевые кадры

Согласно нашему алгоритму извлечения ключевых кадров, параметр порога определяет количество ключевых кадров, сгенерированных из видео. Содержание каждого кадра видео медленно меняется со временем. Для вычисления степени различия между каждым из кадров мы используем расстояние гистограммы для их измерения. Порог — это критерий для определения того, какое расстояние гистограммы достаточно велико для представления кадра, который необходимо сохранить. Чем больше порог, тем больше кадров будет сохранено.

На рисунке 4 мы используем видео трех разных размеров, чтобы проверить взаимосвязь между порогом и количеством ключевых кадров. Размер тестового видео составляет 256 МБ, 512 МБ и 1024 МБ. Мы выбираем пять числовых значений порога от 0,915 до 0,955 для генерации ключевых кадров. Результат показывает, что количество ключевых кадров будет увеличиваться при увеличении порогового значения. Показанный как видеофайл размером 1024 МБ, количество ключевых кадров увеличивается со 113 до 1018. Большое количество ключевых кадров делает индекс более точным, но занимает больше места для хранения.Поэтому очень полезно настроить пороговое значение, чтобы взвесить объем памяти и эффективность индекса.


4.3. Эффективность поиска контента

Мы выполнили несколько упражнений, чтобы проверить эффективность работы функции индексации ключевых кадров. Время извлечения является критерием для сравнения нашего метода с методом индекса GOP без индекса ключевого кадра. Мы получили результат, показанный на рисунке 5.


Мы сохраняем группу видеофайлов в нашей системе хранения CSVS и системе DVSS.Размер этих файлов составляет от 64 МБ до 2048 МБ. Мы выбираем кадр видео в качестве цели для извлечения в этих двух системах. Разница во временных затратах между двумя методами будет становиться все больше и больше при увеличении размера видеофайлов. Время поиска обычного метода резко возрастет. Напротив, метод индексации по ключевым кадрам плавно поднимет границу временных затрат.

4.4. Сравнение с относительной работой

Учитывая функцию поиска контента, наша система хранения имеет преимущества по сравнению с другими существующими системами.Результаты статистической функции представлены в таблице 1.


Exist / наша работа Модель хранения Отказоустойчивость Масштабируемость Скорость поиска Извлечение содержимого

THNVR SQLite + FS Плохое Плохое Низкое Нет
DSFS CSM SPOF Плохое
DVSS Redis + логический том Strong Strong High Нет
CSVS Key-frame + GlusterFS Strong Strong High Да

4.5. Оценка производительности

Наша система хранения видеонаблюдения построена в университетском городке и управляется нашей командой. Он работает хорошо, но рабочая нагрузка невелика. Как оценить производительность при длительных пробежках, если рабочая нагрузка увеличивается?

Для оценки производительности предлагается метод переходных классов стохастического состояния [19]. Авторы предлагают подход к анализу переходных процессов с непрерывным временем. Транзитивное замыкание переходов идентифицирует временный стохастический граф. Для анализа классов удобно отобразить временное стохастическое дерево.Подход применим для любого обобщенного полумарковского процесса. Он также подходит для оценки производительности в системах реального времени. Хотя этот метод сложен, Бальзамо и его коллеги обеспечивают мощный, общий и строгий путь к формам продукта в больших стохастических моделях [20]. Они представляют собой концепцию строительных блоков, состоящую из группы логически связанных мест и переходов. Вероятность состояния строительного блока равна сумме вероятностей состояния мест в группе. Этот метод может эффективно избежать проблемы взрыва в пространстве состояний.Если модель сложна и ее трудно решить, мы можем применить этот метод для решения проблемы взрыва в пространстве состояний. Наша цель — получить вероятность стационарного состояния. Поэтому мы применяем обычные стохастические сети Петри (SPN) для моделирования и оценки производительности.

Стохастические сети Петри — мощный инструмент для оценки производительности системы [21–23]. В этой статье основная теория стохастических сетей Петри применяется для моделирования и оценки производительности систем хранения. Согласно [24], мы предполагаем, что частоты срабатывания переходов являются независимыми случайными величинами с (отрицательными) экспоненциальными распределениями и представляют частоту обработки данных для каждой функции в нашей системе.Изоморфная связь между стохастической сетью Петри и цепью Маркова используется для вычисления вероятности стационарного состояния, и предоставляется оценка эффективности запросов в системе хранения.

Согласно процессу поиска в системе CSVS, стохастическая модель сетей Петри устанавливается с помощью инструмента PIPE (независимый от платформы редактор сетей Петри) [25]. Как показано на рисунке 6, он состоит из 8 позиций,,,,,,,, и, и 7 переходов,,,,,,, и.


представляет условия запроса на основе метаданных, представляет результат запроса на основе видеоконтента, представляет результат запроса, возвращенный метаданными, 3 представляет путь хранения видео, представляет путь хранения ключевых кадров, 4 представляет время ключевой кадр в видео представляет собой обычный поиск и получение результатов, а также представляет извлечение видеоконтента путем сопоставления группы ключевых кадров и поиска результатов.

В таблице 2 показано значение каждого перехода в системе CSVS.


Переход Значение

Поиск из центра метаданных
Результат синтаксического анализа для получения пути 90 Получение данных по пути
Соответствие ключевых кадров
Получение данных по ключевым кадрам
Возврат видео по пути хранения
Возврат видео и точки времени по ключам кадры

Обратной величиной скорострельности является время обслуживания.Мы устанавливаем время обслуживания. Мы сравниваем каждое время затрат на функции обработки данных в CSVS, которые представляют время обслуживания переходов. Затем мы получаем их соотношение,,, и затрат одной единицы времени на обработку того же количества данных. Получение данных по пути (т. Е.) Будет стоить десять единиц времени. Соответствие ключевых кадров (т. Е.) Будет стоить две единицы времени. Превыше всего, . Все данные о единичных временных затратах получены из нашей системы-прототипа. Потом ; скорострельность.

В соответствии со временем работы функции, которое соответствует переходу в нашей подсистеме поиска, мы устанавливаем частоту срабатывания переходов,,,,,, и как временные стохастические параметры, подверженные экспоненциальному распределению.Предполагая начальную маркировку одного токена в местах 0 и 1 и отсутствие токенов в остальных местах, мы можем получить матрицу состояний:

Пусть — матрица вероятности перехода, а — вероятность стационарного состояния для вышеуказанного,,,, , а также . Согласно марковским процессам, существуют следующие линейные уравнения:

Решите уравнения, чтобы получить вероятность маркировки стационарного состояния [26]:. . .

В то же время, мы можем вывести вероятность стационарного состояния каждого места:.. . . . . . .

Мы ориентируемся на и; представляет собой обычный поиск и представляет собой поиск видеоконтента и почти равен. Анализ показал, что количество совпадений при поиске видеоконтента в пять раз больше, чем при обычном поиске за тот же промежуток времени.

Путем моделирования и оценки производительности стохастической сети Петри можно сделать вывод, что система CSVS, основанная на функции индекса ключевого кадра, может эффективно повысить эффективность поиска видео.

5. Выводы

Мы предлагаем систему хранения видео (CSVS) для решения проблемы низкой эффективности поиска видеоконтента в системе хранения видео; в этой статье предлагается система хранения видеонаблюдения (CSVS) для приложений в университетском городке. При достижении масштабируемости пространства хранения и высокой доступности данных технология извлечения ключевых кадров применяется к функции индексации хранилища системы CSVS. В операции поиска на основе содержимого мы находим видео по ключевому кадру и определяем время в секундах, когда этот кадр появился в видео.Система CSVS моделируется и оценивается с помощью стохастических сетей Петри. По характеристикам изоморфизма стохастических сетей Петри и марковских процессов получена стационарная вероятность разметки. Вероятность предоставляет доказательства для анализа эффективности работы системы. В свете приведенного выше количественного анализа мы можем обнаружить, что система CSVS с индексом ключевых кадров может повысить эффективность запросов на основе видеоконтента.

В ходе дальнейшей работы над системой CSVS метод извлечения ключевых кадров будет постоянно изучаться.Мы усовершенствуем алгоритм на основе расчета расстояния гистограммы и найдем более точный метод извлечения ключевых кадров. Мы также планируем оптимизировать алгоритм для процесса сопоставления запросов ключевых кадров. И нам нужно еще больше повысить эффективность поиска на основе видеоконтента.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Работа поддержана: Национальным фондом естественных наук Китая (№№61370065 и 61502040), Национальная программа исследований и разработок ключевых технологий Министерства науки и технологий Китая (№ 2015BAK12B03-03) и Пекинская муниципальная программа по продвижению отличных учителей (№ PXM2017_014224.000028).

Может ли искусственный интеллект обеспечить безопасность вашего дома?

Г-н Силва сказал, что любой план безопасности начинается с основ — хорошие замки, прочные двери, система сигнализации — и может быть расширен до полного периметрального экранирования с помощью мониторинга, усиленного искусственным интеллектом, или более традиционных детекторов движения и сигнализации.По его словам, знаменитости и другие известные люди могут захотеть построить безопасную комнату в своих домах или иметь свои собственные командные центры.

«Прежде чем вы начнете выписывать лекарства, вам необходимо диагностировать заболевание», — сказал г-н Силва. «Оценка риска действительно имеет решающее значение».

Кристофер Фалькенберг, бывший агент секретной службы и президент Insite Risk Management, сказал, что с учетом того, что угрозы так легко распространяются через социальные сети, ему необходимо помочь клиентам контролировать свою личную информацию и тех, кто имеет к ней доступ.

Он сказал, что его фирма использовала существующие технологии и создала несколько собственных программ для отслеживания того, что говорят о клиентах в Интернете.

«Раньше нас интересовал небольшой круг людей, имеющих информацию о вас — садовники, люди, которые были на участке», — сказал г-н Фалькенберг. «Мы не можем проверять всех людей в Интернете так, как раньше проверяли садовника. Мы должны поговорить с клиентами о том, чтобы контролировать информацию, которую они лично публикуют ».

Как минимум, любая программа безопасности надеется сделать дом менее привлекательным для преступников.

«Мы никогда не снизим уровень преступности в Ист-Хэмптоне или Гринвиче», — сказал г-н Фалькенберг. Но, добавил он, «если мы сможем значительно усложнить задачу нацеливания на наших людей, мы добьемся своей цели».

Несколько месяцев назад дом г-на Манганьелло и г-жи Вергара снова подвергся нападению. Но на этот раз их новая система от Эджворта с технологией геозон и камерами с поддержкой искусственного интеллекта обнаружила трех мужчин, прежде чем они смогли приблизиться к дому.

«Пока они пытались выяснить, куда войти, командный центр проводил полицию к нашему дому», — сказал г-н.- сказал Манганьелло. «Они смогли задержать их и их скрытого водителя, прежде чем они смогли даже прикоснуться к дому».

Всеобщего охвата услугами здравоохранения лучше всего добиться с помощью государственных систем

Расширение охвата за счет привлечения частного сектора приводит к неравенству в доступе, утверждают Рамия Кумар и Анн-Эмануэль Бирн

В этом году Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) отметила свое 70-летие, проведя Всемирный день здоровья в Шри-Ланке на тему «Всеобщий охват услугами здравоохранения: все и везде.«Мероприятие высокого уровня было сосредоточено на достижениях в области доступа к широко известной недорогой, финансируемой государством и предоставляемой системе здравоохранения Шри-Ланки. [1] Тем не менее, в ходе разбирательства отсутствовали какие-либо ссылки на продолжающуюся приватизацию этой системы, ее последствия и актуальность для цели всеобщего охвата услугами здравоохранения (ВОУЗ).

По мере того, как ВОЗ работает над достижением ВОУЗ посредством «защиты от финансовых рисков, доступа к качественным основным медицинским услугам и доступа к безопасным, эффективным, качественным и недорогим основным лекарственным средствам и вакцинам для всех», она обходит реальность, заключающуюся в том, что расширение охвата за счет вступления в частный сектор приводит к неравенству в доступе и увеличению расходов на здравоохранение.

Руководствуясь политикой «Бесплатного здравоохранения» (1951 г.), принятой после обретения независимости, система общественного здравоохранения Шри-Ланки включает государственные медицинские учреждения, в которых работают наемные медицинские работники. На систему приходится около 50% амбулаторных посещений, более 90% госпитализаций, большая часть профилактических услуг и остается бесплатной в момент использования. ВОЗ правильно оценивает исторический путь Шри-Ланки к всеобщему общественному здравоохранению, однако страна, к сожалению, меняет направление.Инвестиции в государственную систему резко упали с 1980-х годов, что привело к нехватке кадров и переполненности медицинских учреждений, которые парализованы длительным временем ожидания и нехваткой основных медицинских материалов и услуг [2].

Сегодня быстрорастущий частный сектор здравоохранения процветает, стимулируемый дерегулированием и субсидиями поставщиков услуг, с появлением грибов коммерческих больниц, частных клиник и диагностических центров. [2] В настоящее время более 50% общих расходов на здравоохранение приходится на частный сектор, причем две трети из них финансируются за счет наличных средств, а оставшаяся часть покрывается работодателями и индивидуально приобретаемыми схемами медицинского страхования.Приняв смешанную модель общественно-частного ВОУЗ ВОЗ, в 2017 году правительство внедрило финансируемую государством схему медицинского страхования для возмещения в определенных пределах частных расходов на здравоохранение учащихся в возрасте от 5 до 19 лет, высасывая столь необходимые ресурсы из государственного сектора.

Реформы здравоохранения все чаще продвигаются от имени ВОУЗ в странах с низким и средним уровнем доходов (СНСД), многие из которых при участии Всемирного банка, выступают за расширение охвата за счет государственного медицинского страхования с проверкой нуждаемости.Проблема с медицинским страхованием состоит в том, что оно разделяет закупочную и обеспечивающую функции системы здравоохранения. Разделение между покупателем и поставщиком обычно оправдывается во имя повышения рентабельности, хотя эффекты обычно противоположны, поскольку правительства доверяют, хотя и в разной степени, закупки и поставки частным коммерческим организациям, что облегчает выход на рынок.

Более того, хотя схемы проверки нуждаемости расширяют охват, они часто делают это неравномерно и несправедливо. Разные группы населения обычно охватываются разными схемами с разными преимуществами с точки зрения количества, качества и полноты услуг, в результате чего пользователям здравоохранения приходится платить из кармана за услуги, которые не покрываются.[3] [4] Без унификации покрытия в рамках системы единого плательщика на едином уровне медицинской помощи эти схемы неизбежно приводят к неравноправному доступу и полноте, как это уже давно имеет место в большинстве стран Латинской Америки. [5]

Примечательно, что при развертывании схем расширения охвата услугами здравоохранения наблюдаются различия в сопутствующем увеличении расходов на здравоохранение в зависимости от степени участия частного сектора в закупках и предоставлении услуг. На Мальдивах, где с 2012 года все граждане имеют один и тот же годовой лимит в долларах (около 6500 долларов США) через национальную схему медицинского страхования, которая включает государственно-частное партнерство между правительством и частной страховой компанией, национальные расходы на здравоохранение выросли с 8.С 1% ВВП до 11,5% в период с 2011 по 2015 год.

Напротив, схема всеобщего охвата в Таиланде 2001 года, в которой сохраняются закупки и большая часть услуг в государственном секторе, смогла обеспечить всеобщий доступ для городской и сельской бедноты страны, сохранив при этом расходы на здравоохранение на уровне ниже 4% ВВП.

Продвигая UHC как платформу для поддержки смешанных систем здравоохранения, где «все поставщики, государственные и частные», обслуживают пользователей «рентабельно и эффективно», ВОЗ сегодня избегает традиционных моделей налогового финансирования или социального медицинского страхования, которые все еще используются в большинстве стран. страны с высокими доходами.«Функциональный» (прагматический) подход, одобренный ВОЗ, предполагает, что все системы финансирования здравоохранения, «независимо от прикрепленного ярлыка», выполняют один и тот же набор функций. Действительно, индикаторы ВОЗ по мониторингу ВОУЗ измеряют охват населения, наличные расходы и комплексность услуг, но не измеряют вторжение частного сектора и его последствия для систем здравоохранения в СНСД.

Пропаганда смешанных систем здравоохранения под видом всеобщего здравоохранения не остановит демонтаж сильных систем общественного здравоохранения и не позволит создать новые справедливые и комплексные.В символической демонстрации ВОЗ системы здравоохранения Шри-Ланки упускается из виду тот факт, что ее исторические достижения в области доступа обусловлены отсутствием важнейших элементов ВОУЗ, как рекламируется ВОЗ: государственное финансирование и доставки. ВОЗ должна переосмыслить свою позицию и выступать за действительно всеобщее и справедливое здравоохранение — цель, которой лучше всего можно достичь, сохранив здравоохранение в руках государства.

Рамья Кумар — врач и преподаватель кафедры общинной и семейной медицины медицинского факультета Университета Джафны, Шри-Ланка.Она является автором различных статей о политике в области здравоохранения и реформе здравоохранения в Шри-Ланке.

Анн-Эмануэль Бирн — историк и профессор исследований в области критического развития и глобального здравоохранения в Университете Торонто, а также опубликовала множество публикаций о глобальной политике и политике в области здравоохранения. Она является ведущим автором Учебника глобального здравоохранения Oxford University Press (4-е издание, 2017 г .; 3-е издание, 2009 г.) и членом Независимой группы экспертов по глобальному управлению в интересах здоровья.

Конкурирующие интересы: Мы прочитали и поняли политику BMJ в отношении декларирования интересов и заявляем о следующих интересах: Нет.

Благодарность

Мы благодарим Марияхозе Агилера и Лауру Нерви за их проницательные предложения.

Ссылки
[1] Halstead SB, Walsh JA, Warren KS, Eds. Хорошее здоровье по невысокой цене. Нью-Йорк: Фонд Рокфеллера, 1985.
[2] Кумар Р. Необходимость приватизации: женщины обсуждают вопросы здравоохранения в Канди, Шри-Ланка.PhD [диссертация]. University of Toronto, 2018.
[3] Birn AE, Pillay Y, Holtz TH. Учебник глобального здравоохранения . 4-е изд. Oxford University Press, 2017.
[4] Global Health Watch. Global Health Watch 5 . Zed Books, 2017.
[5] Бирн А.Е., Нерви Л., Сикейра Э. Редукс неолиберализма: повестка дня глобальной политики здравоохранения и политика сотрудничества в Латинской Америке и за ее пределами. Dev Change 2016; 47 (4): 734-59.

Кировская областная клиническая психиатрическая больница и академика В.М. Бехтерев. Когбузская организация «Кировская областная клиническая психиатрическая больница им.

».

Руководитель:
Главный врач: Набатов Игорь Федорович
— руководитель 5 организаций (действующих — 4, бездействующих — 1).
— учредитель 2-х организаций.

Компания с полным наименованием «КИРОВСКОЕ ОБЛАСТНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ЗДОРОВЬЯ» КИРОВСКАЯ ОБЛАСТНАЯ КЛИНИЧЕСКАЯ ПСИХИАТРИЧЕСКАЯ БОЛЬНИЦА АКАДЕМИЧЕСКИЙ В.М. БЕХТЕРЕВ «» зарегистрирован 08.08.2014 в Кировской области по юридическому адресу: 610029, Кировская область, город Киров, село Ганино.

Регистратором присвоено компании ИНН 4345393078 ОГРН 1144345018894. Регистрационный номер в Пенсионном фонде: 053002111583. Регистрационный номер в ФСС: 434509418543001. Количество лицензий, выданных компании: 6.

Основной вид деятельности по ОКВЭД: 86.10. Дополнительные мероприятия по ОКВЭД: 82.19; 86,90; 86.90.2; 88.10.

Реквизиты

ОГРН 1144345018894
ИНН 4345393078
КПП 434501001
Организационно-правовая форма (ОПФ) Государственные бюджетные учреждения субъектов Российской Федерации
Полное наименование юридического лица КИРОВСКОЕ ОБЛАСТНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ «КИРОВСКАЯ ОБЛАСТНАЯ КЛИНИЧЕСКАЯ ПСИХИАТРИЧЕСКАЯ БОЛЬНИЦА ИМЕНИ АКАДЕМИКА В.М. БЕХТЕРЕВ «
Сокращенное наименование юридического лица КОГБУЗ «КИРОВСКАЯ ОБЛАСТНАЯ КЛИНИЧЕСКАЯ ПСИХИАТРИЧЕСКАЯ БОЛЬНИЦА ИМЕНИ АКАДЕМИКА В.М. БЕХТЕРЕВА», КОГБУЗ «КОКПБ»
Регион Кировская область
Юридический адрес 610029, Кировская область, город Киров, село Ганино
Регистратор
Имя Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы №14 по Кировской области, № 4350
Адрес 610020, г. Киров, ул. Профсоюзная, 69
Дата регистрации 08.08.2014
Дата присвоения ОГРН 08.08.2014
Бухгалтерский учет в ФНС
Дата регистрации 08.08.2014
Налоговый орган
Информация о постановке на учет в ПФР
Регистрационный номер 053002111583
Дата регистрации 12.08.2014
Название территориального органа Государственное учреждение — Управление Пенсионного фонда РФ в Октябрьском районе г. Кирова, № 053002
Регистрационная информация в ФСС
Регистрационный номер 434509418543001
Дата регистрации 12.08.2014
Наименование исполнительного органа Государственное учреждение — Кировское региональное отделение Фонда социального страхования Российской Федерации, №4300

Лицензии

  1. Номер лицензии: LO-43-03-000042
    Дата лицензии: 01.09.2014
    11.09.2014

    — Оборот наркотических средств, психотропных веществ и их прекурсоров, выращивание наркотических растений в условиях оборот наркотических средств и психотропных веществ, осуществляемый организациями оптовой торговли лекарственными средствами и аптеками федеральных организаций здравоохранения, а также оборот прекурсоров и выращивание наркотических растений (в части осуществления деятельности, связанной с обращением наркотических и психотропных средств). вещества, включенные в списки I — III списка (за исключением деятельности, связанной с оборотом наркотических средств и в части психотропных веществ, осуществляемой Федеральной службой по надзору в сфере здравоохранения и социального развития).

  2. Номер лицензии: LO-43-02-000743
    Дата лицензии: 01.09.2014
    Дата начала лицензии: 11.09.2014
    Название лицензируемого вида деятельности, на который выдана лицензия:
    — Фармацевтическая деятельность (за исключением деятельности, осуществляемой организациями оптовой торговли лекарственными средствами для медицинского применения и аптечными организациями федеральных медицинских организаций, а также деятельности, осуществляемой в области обращения лекарственных средств для ветеринарного применения)
    Наименование органа лицензирования, выдавшего или продлившего лицензию:
    — УПРАВЛЕНИЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ КИРОВСКОЙ ОБЛАСТИ
  3. Номер лицензии: LO-43-03-000061
    Дата лицензии: 29.04.2015
    Дата начала действия лицензии: 29.04.2015
    Наименование лицензируемого вида деятельности, на который выдана лицензия:
    — Оборот наркотических средств, психотропных веществ и их прекурсоров, выращивание наркотических растений
    Наименование органа лицензирования, выдавшего или продлившего лицензию:
    — Департамент здравоохранения Кировской области
  4. Номер лицензии: LO-43-01-001730
    Дата лицензии: 01.09.2014
    Дата начала действия лицензии: 01.09.2014
    Наименование лицензируемого вида деятельности, на который выдана лицензия:

    Наименование лицензирующего органа, выдавшего или продлившего лицензию:

  5. Номер лицензии: KIR 01914 VE
    Дата лицензии: 13.06.2016
    Дата начала лицензии: 13.06.2016
    Срок действия лицензии: 06.07.2029
    Название лицензируемого вида деятельности для выдана лицензия:
    — Разведка и добыча полезных ископаемых, включая использование отходов горнодобывающей промышленности и связанных с ними перерабатывающих производств
    Наименование лицензирующего органа, выдавшего или продлившего лицензию:
    — Департамент недропользования Приволжского федерального Район
  6. Номер лицензии: LO-43-01-003075
    Дата лицензии: 06.11.2019
    Дата начала действия лицензии: 06.11.2019
    Наименование лицензируемого вида деятельности, на который выдана лицензия:
    — Медицинская деятельность (кроме указанной деятельности, осуществляемой медицинскими организациями и другими организациями, входящими в частной системы здравоохранения на территории инновационного центра «Сколково»)
    Наименование органа лицензирования, выдавшего или продлившего лицензию:
    — Минздрав Кировской области

Коды ОКВЭД

Подразделения

Филиалы:
  1. Наименование: СОВЕТСКИЙ ФИЛИАЛ
    Адрес: 613340, Кировская область, г. Советск, ул. Ленина, 57
  2. Наименование: КОТЕЛЬНИЧСКИЙ ФИЛИАЛ
    Адрес: 612600, Кировская область, г. Котельнич, ул. Советская, 31
  3. ФИО: МАЛМЫЖСКИЙ ФИЛИАЛ
    Адрес: 612920, Кировская область, город Малмыж, улица Володарского, 1

прочая информация

История изменений в Едином государственном реестре юридических лиц

  1. Дата: 08.08.2014
    ГРН: 1144345018894
    Налоговый орган: Инспекция Федеральной налоговой службы по г. Кирову № 4345
    Причина изменения: Создание юридического лица путем реорганизации в форме присоединения
    Документы:
    — ЗАЯВЛЕНИЕ НА ГОСУДАРСТВЕННУЮ РЕГИСТРАЦИЮ ЮРИДИЧЕСКОГО ЛИЦА, СОЗДАННОЕ ЧЕРЕЗ РЕОРГАНИЗАЦИЮ В ФОРМЕ СЛИЯНИЯ
    — РЕШЕНИЕ О РЕОРГАНИЗАЦИИ ЮРИДИЧЕСКОГО ЛИЦА
    — ПРИКАЗ
    — АКТЕР
    — УСТАВ
  2. Дата: 08.08.2014
    ГРН: 2144345200954
    Налоговый орган: ИФНС по г. Кирову, № 4345
    Причина изменения: Подача сведений о постановке на учет юридического лица в налоговом органе
  3. Дата: 14.08.2014
    ГРН: 2144345210612
    Налоговый орган: ИФНС по г. Кирову, № 4345
    Причина изменения: Подача информации о регистрации юридическое лицо в качестве застрахованного в исполнительном органе Фонда социального страхования Российской Федерации
  4. Дата: 11.09.2014
    ГРН: 2144345228872
    Налоговый орган: ИФНС по г. Кирову, № 4345
    Причина изменения:
  5. Дата: 11.09.2014
    ГРН: 2144345228883
    Налоговый орган: Инспекция Федеральной налоговой службы по г. Кирову, № 4345
    Причина изменения: Предоставление информации лицензирующим органом о выдаче лицензии
  6. Дата: 11.09.2014
    ГРН: 2144345228894
    Налоговый орган: Инспекция Федеральной налоговой службы по г. Кирову № 4345
    Причина изменения: Подача лицензирующим органом информации о выдаче лицензии
  7. Дата: 08.05.2015
    ГРН: 2154345104604
    Налоговый орган: ИФНС по г. Кирову, № 4345
    Причина изменения:
  8. Дата: 23.05.2015
    ГРН: 2154345120015
    Налоговый орган: Инспекция Федеральной налоговой службы по г. Кирову, № 4345
    Причина изменения: Подача лицензирующим органом информации о переоформлении документов, подтверждающих наличие лицензии (информация о продлении срока действия лицензии)
  9. Дата: 24.05.2015
    ГРН: 2154345122590
    Налоговый орган: Инспекция Федеральной налоговой службы по г. Кирову, ул.4345
    Причина изменения:
  10. Дата: 10.07.2015
    ГРН: 2154350036212
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы № 14 по Кировской области, № 4350
    Причина изменения: Подача лицензионных документов орган информации о продлении документов, подтверждающих наличие лицензии (сведения о продлении срока действия лицензии)
  11. Дата: 17.08.2015
    ГРН: 2154350067177
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы № 14 по Кировской области, № 4350
    Причина изменения:
    Документы:

    — РЕШЕНИЕ ПО ИЗМЕНЕНИЯМ В КОНСТИТУЦИОННЫЕ ДОКУМЕНТЫ
    — ИЗМЕНЕНИЯ В УСТАВ LE
    — АДВОКАТ

  12. Дата: 27.08.2015
    ГРН: 2154350076880
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы №14 по Кировской области, № 4350
    Причина изменения: Подача лицензирующим органом информации о переоформлении документов, подтверждающих наличие лицензии (информация о продлении срока действия лицензии)
  13. Дата: 26.12.2015
    ГРН: 2154350228745
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы № 14 по Кировской области, № 4350
    Причина изменения: Внесены изменения в государственную регистрацию к учредительным документам юридического лица о внесении изменений в сведения о юридическом лице, содержащиеся в Едином государственном реестре юридических лиц, на основании заявления
    Документы:
    — Р13001 ЗАЯВЛЕНИЕ ОБ ИЗМЕНЕНИЯХ В ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫЕ ДОКУМЕНТЫ
    — ПОРЯДОК
    — НЕТ КОПИЯ ДОВЕРЕННОСТИ НЕТ
    — УСТАВ ОТ ИЮЛЯ В НОВОЙ СНИЖЕНИИ
  14. Дата: 21.03.2016
    ГРН: 2164350203147
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы № 14 по Кировской области, № 4350
    Причина изменения: Государственная регистрация изменений, внесенных в учредительные документы юридическое лицо о внесении изменений в сведения о юридическом лице, содержащиеся в Едином государственном реестре юридических лиц, на основании заявления
    Документы:
    — Р13001 ЗАЯВЛЕНИЕ ОБ ИЗМЕНЕНИЯХ В ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫЕ ДОКУМЕНТЫ
    — ЗАКАЗ №69
    — ИЗМЕНЕНИЯ В УСТАВ
    — НОТАРИАЛЬНО ЗАВЕРЕННАЯ КОПИЯ АДВОКАТА
  15. Дата: 07.04.2016
    ГРН: 2164350260039
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы № 14 по Кировской области, № 4350
    Причина изменения: Признание записи внесены в Единый государственный реестр юридических лиц в отношении юридического лица, содержащие сведения, полученные от другого органа, недействительные на основании сообщения, полученного от указанного органа
  16. Дата: 07.04.2016
    ГРН: 2164350260226
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы № 14 по Кировской области, № 4350
    Причина изменения: Представление лицензирующим органом информации о признании лицензия как недействительная
  17. Дата: 16.06.2016
    ГРН: 2164350357389
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы №14 по Кировской области, №14.4350
    Причина изменения: Подача лицензирующим органом информации о выдаче лицензии
  18. Дата: 24.08.2016
    ГРН: 2164350504129
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы № 14 по Кировской области, № 4350
    Причина изменения: Подача лицензионных документов орган информации о выдаче лицензии
  19. Дата: 08.11.20172016
    GRN: 2164350609157
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы № 14 по Кировской области, № 4350
    Причина изменения: Подача информации о регистрации юридического лица в качестве застрахованный в территориальном органе Пенсионного фонда РФ
  20. Дата: 14.01.2017
    ГРН: 2174350038894
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы №14 по Кировской области, № 4350
    Причина изменения: Подача лицензирующим органом информации о переоформлении документов, подтверждающих наличие лицензии (информация о продлении срока действия лицензии)
  21. Дата: 10.07.2018
    ГРН: 2184350348500
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы № 14 по Кировской области, № 4350
    Причина изменения: Подача лицензионных документов орган информации об аннулировании лицензии
  22. Дата: 28.11.2018
    ГРН: 2184350480609
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы № 14 по Кировской области, № 4350
    Причина изменения: Изменение сведений о юридическом лице, содержащихся в Единых Государственный реестр юридических лиц
    Документы:
    — Р14001 ЗАЯВЛЕНИЕ ОБ ИЗМЕНЕНИИ ИНФОРМАЦИИ, НЕ СВЯЗАННОЙ С ИЗМЕНЕНИЕМ ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫХ ДОКУМЕНТОВ (п. 2.1)
  23. Дата: 28.05.2019
    GRN: 2194350174665
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы № 14 по Кировской области, № 4350
    Причина изменения: Подача лицензирующим органом информации об отмене лицензия
  24. Дата: 14.06.2019
    ГРН: 2194350191814
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы №14 по Кировской области, №14.4350
    Причина изменения: Государственная регистрация изменений, вносимых в учредительные документы юридического лица в части изменения сведений о юридическом лице, содержащихся в Едином государственном реестре юридических лиц, на основании заявления
    Документы:
    — Р13001 ЗАЯВЛЕНИЕ ОБ ИЗМЕНЕНИЯХ В ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫЕ ДОКУМЕНТЫ
    — ИЗМЕНЕНИЯ В УСТАВ LE
    — ЗАКАЗ № 377 от 03.06.2019
    — ATTORNEY
  25. Дата: 19.07.2019
    GRN: 2194350229368
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы № 14 по Кировской области, № 4350
    Причина изменения: Подача лицензирующим органом информации о возобновлении документы, подтверждающие наличие лицензии (сведения о продлении срока действия лицензии)
  26. Дата: 27.07.2019
    ГРН: 2194350236694
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы №14 по Кировской области, № 4350
    Причина изменения: Подача лицензирующим органом информации о переоформлении документов, подтверждающих наличие лицензии (информация о продлении срока действия лицензии)
  27. Дата: 20.11.2019
    ГРН: 2194350354493
    Налоговый орган: Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы № 14 по Кировской области, № 4350
    Причина изменения: Подача лицензионных документов орган информации о продлении документов, подтверждающих наличие лицензии (сведения о продлении срока действия лицензии)

Дата внесения оператора в реестр: 04.05.2017

Основание для внесения оператора в реестр (порядковый номер): 51

Имя оператора: Кировское областное государственное бюджетное учреждение здравоохранения «Кировская областная клиническая психиатрическая больница имени академика В.М. Бехтерева»

Адрес местонахождения оператора: 610029, Кировская область, г. Киров, г. Ганино

Дата начала обработки персональных данных: 08.08.2014

Субъекты Российской Федерации, на территории которых обрабатываются персональные данные: Кировская область

Цель обработки персональных данных: Оказание медико-медико-социальных услуг, заключение договоров гражданского характера, рассмотрение обращений граждан, обработка, регистрация информации, необходимой для оформления трудовых отношений, кадрового и бухгалтерского учета.

Описание мер, предусмотренных ст. 18.1 и 19 Закона: 1) Публикация документов, определяющих политику организации в отношении обработки персональных данных, локальных актов об обработке персональных данных, 2) осуществление внутреннего контроля и (или) аудита соответствия обработки персональных данных законодательству Российской Федерации, политика организации в отношении обработки персональных данных, локальные акты организации, 3) ознакомление сотрудников организации, непосредственно обрабатывающих персональные данные, с положениями законодательства Российской Федерации о персональных данных, документами, которые определять политику организации в отношении обработки персональных данных, локальные акты об обработке персональных данных и (или) обучении этих сотрудников; 4) применение правовых, организационных и технических мер для обеспечения безопасности персональных данных в соответствии с Изобразительное искусство.19 Закон: 1. ограничение круга должностных лиц, имеющих доступ к базе персональных данных, 2. использование паролей (кодов) для доступа к ПК, в локальную компьютерную сеть, 3. использование паролей для доступа к базе персональных данных, 4. использование специальные программы для защиты персональных данных (антивирусные программы, сети, межсетевые экраны и др.), 5. хранение информации на бумажных и (или) электронных носителях в сейфах, специально оборудованных хранилищах, специально оборудованных помещениях, 6. оснащение помещений сигнализацией. (автономная сигнализация), 7.сдача помещений под охрану (круглосуточная охрана помещений), 8. оснащение помещений системами видеонаблюдения, 9. запись материальных носителей информации путем маркировки и внесения информации о них в бухгалтерские журналы, 10. регистрация начала и окончания. работы с базой персональных данных с указанием пользовательских данных, 11. регистрации попыток доступа или случаев несанкционированного доступа к системе, 12. определения угроз безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных, 13.регистрация машинных носителей персональных данных.

Категории персональных данных: фамилия, имя, отчество, год рождения, месяц рождения, дата рождения, место рождения, адрес, семейное положение, социальное положение, имущественное положение, образование, профессия, доход, состояние здоровья, ИНН, паспортные данные, контактный телефон номера, страхование данных медицинского полиса, страховое свидетельство обязательного пенсионного страхования.

Категории субъектов, персональные данные которых обрабатываются: Пациенты (граждане РФ, иностранные граждане, лица без гражданства), сотрудники, соискатели / кандидаты на работу, физические лица, состоящие в договорных отношениях.

Список действий с персональными данными: Сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (распространение, предоставление, доступ), обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение.

Обработка персональных данных: смешанный, с передачей через Интернет

Правовая основа обработки персональных данных: Трудовой кодекс Российской Федерации, Федеральный закон от 27 июля 2006 г.152-ФЗ «О персональных данных», Федеральный закон от 21 ноября 2011 г. № 323-ФЗ «Об основах защиты граждан в Российской Федерации», Устав (положение), Гражданский кодекс РФ.

Доступность трансграничной передачи:

Подробная информация о местонахождении базы данных: Россия

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *