Система распознавания лиц в москве

Как известно, в Москве планируется развернуть единую систему видеонаблюдения с распознаванием лиц. В этом году власти собираются подключить к системе распознавания лиц 200 000 уличных видеокамер, сообщали государственные СМИ.

Читайте также  Серверная платформа что это такое

Насколько эффективны такие системы? Каковы результаты тестов? Вчера МВД раскрыло результаты тестового внедрения систем распознавания лиц в метро и на улицах Москвы. В целом система весьма эффективна. Благодаря распознаванию лиц удалось задержать свыше 100 человек, а большинство из них действительно оказались преступниками в розыске.

За последние два года проведено несколько экспериментов с системами распознавания лиц от нескольких разработчиков.

Представитель ГУ МВД по Москве рассказал, что в эксперименте были задействованы 1000 камер снаружи подъездов жилых домов. Благодаря им сотрудники правоохранительных органов задержали 90 человек.

Вероятно, количество камер ограничено мощностями серверного оборудования. Если к системе подключат абсолютно все камеры, то объём вычислений вырастет на несколько порядков. Реальная сеть видеонаблюдения Москвы объединяет камеры на 95% подъездов жилых домов в столице, камеры на территории и в зданиях школ и детских садов, на станциях МЦК, стадионах, остановках общественного транспорта и автовокзалах, в парках, подземных переходах, сообщает официальный портал мэра и правительства Москвы.

Пока серверной мощности не хватает, чтобы распознавать всех людей на видео.

При достаточных вычислительных ресурсах можно было бы реализовать такой сценарий: «Видеопоток со всех подключенных камер анализируется, лица распознаются и сохраняются некоторое время в базе. Далее фото человека из списка разыскиваемых загружается в систему и выполняется поиск среди накопленной истории, — так описывал один из сценариев работы системы Алексей Цессарский, генеральный директор компании IVA Cognitive, разрабатывающей систему видеоаналитики IVA CV. — Программа показывает, какие камеры и когда видели этого человека. Можно восстановить его маршрут, определить, где и когда он был в последний раз, загрузить видео оттуда и посмотреть, что он там делал».

По другому сценарию, система в реальном времени сравнивает картинку со всех видеокамер с фотографиями из базы — и в случае положительного срабатывания в полицию поступает мгновенное уведомление.

Судя по всему, прошедшие испытания были организованы по второму сценарию. Система сопоставляет лица из видеопотока с базой лиц, находящихся в розыске, и в случае совпадения уведомляет находящихся поблизости сотрудников полиции. Представитель ГУ МВД сказал, что поиск разыскиваемых существенно упростился, «хотя раньше многие относились к системе скептически».

На сайте департамента информационных технологий (ДИТ) Москвы указано, что на городской инфраструктуре эксперимент стартовал в 2017 году, в метро — в марте 2018 года, а для тестирования в городе заявлено 1500 камер.

По данным ДИТ, благодаря наружной городской системе видеоаналитики с августа 2017 года задержано 39 человек.

В метро системы видеоаналитики тестируются на нескольких станциях. Без видеонаблюдения раньше на этих станциях никогда не задерживались разыскиваемые лица, а теперь ежемесячно удаётся задерживать от 5 до 10 человек.

Гендиректор компании VisionLabs Александр Ханин рассказал, что их система помогла задержать около сотни человек, из которых 62 находились в федеральном розыске, остальные проходили по другим контрольным базам.

Благодаря интеллектуальному видеонаблюдению и другим мерам количество правонарушений в метро сократилось вдвое за последние 2,5 года.

Вероятно, тесты в метро проводят и другие компании. Представитель ДИТ сообщил, что «с транспортным комплексом будет работать от трёх до пяти компаний одновременно».

В прошлом и текущем году департамент информационных технологий протестировал систему на 17 массовых мероприятиях. Благодаря распознаванию лиц полиция задержала 152 человека (очевидно, часть из них оказались преступниками).

Читайте также  Программа для создания макияжа

Точность распознавания — относительный показатель. Артём Кухаренко, основатель компании NtechLab, говорит, что в текущих настройках вероятность ложных срабатывания системы — 0,00001%, то есть один на десять миллионов. Цессарский приводит оценку точности до 99%. На самом деле все параметры регулируются. Если мы хотим минимизировать количество ложноположительных срабатываний, то у нас будет много ложноотрицательных, то есть система будет пропускать (не узнавать) многих реальных преступников. И наоборот, если мы хотим на 100% распознавать всех преступников, то есть минимизировать количество ложноотрицательных ошибок, то неизбежно вместе с преступниками задержим множество невиновных граждан за счёт максимизации ложноположительных ошибок. Разумеется, для городских систем видеонаблюдения предпочтительнее первый вариант.


Демо-зона Городской системы видеонаблюдения Москвы в павильоне «Умный город» на ВДНХ

В этом году московская мэрия и МВД планируют завершить конкурс на внедрение системы распознавания лиц в городском масштабе на 200 000 камер. В нём участвуют те же компании, которые задействованы в последних тестах с МВД и ДИТ (похоже, эти тесты являются частью конкурса). Нужно заметить, что системы распознавания лиц в России — чрезвычайно конкурентная область. Здесь есть несколько разработок очень высокого мирового уровня при том, что Россия составляет всего 1% мирового рынка систем распознавания лиц.

Один из претендентов — компания NTechLab и технология FindFace, с которой проводился эксперимент полтора года назад. Тогда эксперимент признали успешным.

Кроме неё, в тендере участвует IVA Cognitive и несколько других компаний. «Осталось несколько претендентов, в том числе мы. Возможно, выберут одного или организуют что-то вроде консорциума из нескольких компаний. Поделят камеры и посмотрят, кто как справляется. Таким образом, сохранится конкуренция, технология будет развиваться», — рассказал Алексей Цессарский, генеральный директор компании IVA Cognitive, разрабатывающей систему видеоаналитики IVA CV.

Ещё два потенциальных участника — «Центр речевых технологий» (ЦРТ; специализируется на биометрии, 51% принадлежит Сбербанку) и VisionLabs (25,07% принадлежит Сбербанку). Последняя тоже предоставила свои технологии для тестирования в городе, рассказал гендиректор компании Александр Ханин.

Если власти объединяет в сеть все 200 000 городских видеокамер, то Москва станет одним из первых мегаполисов с распознаванием лиц в городском масштабе. По данным PwC, в Москве плотность видеокамер составляет 54,6 штуки на квадратный километр. В данной технологической области Россия может приблизиться к Китаю, который считается мировым лидером по внедрению таких систем.

Современные системы компьютерного зрения позволяют настроить алгоритм не только на распознавание лиц, но и на распознавание конкретных действий. Таким образом, в будущем можно эффективно реализовать запрет на курение в общественных местах или запрет на другие противоправные действия с автоматическим выписыванием штрафа распознанному лицу, как это сейчас делают полицейские спид-камеры с распознаванием автомобильного номера.

Лента новостей

Все новости »

Эти планы озвучил министр внутренних дел Владимир Колокольцев. По его оценкам, модернизируют более 150 тысяч столичных камер в школах, детсадах, метро, подъездах, на стадионах и других местах массового скопления людей

Фото: depositphotos.com –>

Системой распознавания лиц оснастят все московские камеры. О таких планах заявил министр внутренних дел Владимир Колокольцев на Международном полицейском саммите в Сеуле, сообщает «Интерфакс». Конкретные сроки он не назвал.

По оценкам министра, модернизируют более 150 тысяч столичных камер, размещенных в школах, детсадах, метро, подъездах, на стадионах и в прочих местах массового скопления людей. Камер, которые уже могут распознавать лица, пока не более 3 тысяч.

Читайте также  Расшифровка моделей телевизоров sony

Система активно тестируется по всему миру с переменным успехом. Например, ученые Эссекского университета заявили, что алгоритмы, встроенные в камеры, ошибаются в 80% случаев. Все зависит от технической оснащенности — в Москве цифры совсем другие, отмечает руководитель проектов АО «ЭР-Телеком холдинг» Дмитрий Смиркин.

Дмитрий Смиркин руководитель проектов АО «ЭР-Телеком холдинг» «Для того чтобы система распознавания работала эффективно, необходимо три компонента: камеры высокой точности, программное обеспечение, способное проводить собственное распознавание того или иного объекта, и волоконно-оптические линии связи, то есть те каналы связи, которые доставляют изображение, большие объемы данных до сервера, ну и, собственно говоря, там, где это все и распознается. Все три компонента в Москве достаточно активно развиты, хорошо представлены. Сегодня можно говорить о том, что в целом система распознавания объектов дает результативность на уровне более чем 90%. И я могу сказать, что более 70% правонарушений сегодня так или иначе расследуются или рассматриваются в том числе с помощью систем видеонаблюдения, в том или ином виде представленных на рынке».

За два года с помощью столичной сети камер задержали около 300 подозрительных лиц. В одном только метро «засветились» 62 человека, находящиеся в федеральном розыске.

При этом все еще не ясно, насколько применение таких камер законно. Ранее в Савеловский суд обратилась одна из активисток. Она посчитала, что обработка биометрических данных без согласия граждан нарушает их право на частную жизнь, а также закон о персональных данных.

Здесь есть «правовая вилка», говорят юристы. В законе под персональными данными понимаются только те видео и фото, которые используются для определения личности. Обычная, никому не нужная запись такими данными не является. Ситуацию комментирует руководитель практики интеллектуального и информационного права юридической группы «Яковлев и партнеры» Анна Никитова.

Анна Никитова руководитель практики интеллектуального и информационного права юридической группы «Яковлев и партнеры» «Я полагаю, что данные внедрения будут осуществляться именно в интересах безопасности в общественных местах и в целях противодействия терроризму либо предупреждения каких-либо общественно опасных последствий, будь то хулиганство, мошенничество или еще что-то такое. В потоковом режиме, когда камеры осуществляют съемку, порой они могут и не идентифицировать лицо, потому что персональными данными являются те данные, которые позволяют с точностью, без дополнительных технических средств определить личность субъекта. Вот поэтому я думаю, что там будут различные уровни обработки, и искусственный интеллект, конечно, впоследствии сможет определять, устанавливать личность, но я думаю, что это будет осуществляться физическими операторами, которые в случае, если возникает подозрение, что может совершиться какое-либо противоправное действие в общественном месте, у них будет система реагирования на девиантное поведение. И тогда уже будет устанавливаться личность».

Ранее мэр Москвы Сергей Собянин говорил, что в столице установят около 200 тысяч камер с системой распознавания лиц. По его словам, это будет одна из крупнейших в мире сетей, которая сможет конкурировать с китайской.

При этом в некоторых городах, например в американском Сан-Франциско и новозеландском Окленде, такие технологии запретили. А во время протестов в Гонконге демонстранты использовали мини-проекторы, которые накладывали чужие лица на настоящие, — так они избегали идентификации.

“>

Ссылка на основную публикацию
Adblock detector