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.

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).

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.

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.

«>