facebook_pixel
  • 22 июля 2020, 11:26

    Пассажирам метро готовят камеры. Москва потратит 1,4 млрд рублей на «умную слежку» в вагонах

    Пассажиров московского метро будут различать по лицам. Специальное оборудование с системой распознавания установят в 1,5 тысячи вагонов. Документы тендера по поиску подрядчика этих работ на сайте госзакупок опубликовало правительство Москвы. На эти цели выделили 1,393 миллиарда рублей.
    Пассажирам метро готовят камеры. Москва потратит 1,4 млрд рублей на «умную слежку» в вагонах | Изображение 1
    Источник фото: РИА «Новости»

    Поиск по лицам

    В сопроводительных документах к аукциону говорится, что через считывающие лица камеры будут следить за безопасностью в вагонах и оперативно реагировать на происшествия в салоне. Все вагоны получат по восемь камер со специальным программным обеспечением.

    Новая система станет дополнением к работающей на улицах города сети регистраторов «Умный город». Эта технология считывает лица прохожих и при необходимости может быстро установить личность человека, сравнив его изображение с базой фотографий.

    Камеры на улицах Москвы работают на основе технологий российской компании NtechLab. Распознавание лиц идет при помощи нейросетей. Изначально эта технология использовалась в интернет-сервисе FindFace. С помощью его и сервиса на его базе SearchFace можно было искать профили людей во «ВКонтакте» по фотографии. В 2018 году сервис закрыли, а компания переключилась на оказание услуг для бизнеса и государства.

    Пресс-секретарь NtechLab Николай Грунин заявил «360», что к опубликованному документу компания отношения не имеет.

    «Поумневшая» «Москва

    Системы искусственного интеллекта начали подключать к камерам наружного наблюдения Москвы еще в 2017 году. Тогда власти объясняли, что это позволит сократить преступность в городе и выявлять злоумышленников за доли секунды. Как «360» рассказал управляющий партнер аналитической компании Mindsmith Руслан Юсуфов, тогда эксперимент признали успешным: систему решили использовать дальше и расширять.

    Эксперт отметил, что правительство Москвы хочет создать единое пространство, где искусственный интеллект сможет получать, хранить и анализировать данные с камер, установленных в подъездах и на улицах. Сейчас в городе около 105 тысяч таких регистраторов.

    Метро — просто еще один, но очень важный элемент большой мозаики интеллектуальной системы видеонаблюдения

    Руслан Юсуфовуправляющий партнер аналитической компании Mindsmith.

    Он отметил, что сумма почти 1,4 миллиарда рублей на оборудование камерами 1538 вагонов не вызывает вопросов. При расчете восемь штук на один салон цена одного регистратора составит 113 тысяч рублей.

    «Принимая во внимание, что стоимость одной специализированной камеры с системой распознавания лиц вполне может доходить до сотни тысяч рублей, сумма выглядит вполне адекватно», — отметил он. Юсуфов добавил, что в каждом вагоне будут коммутаторы, а в головном еще и сервер с обнаружением лиц. Так что сумма точно не завышена.

    Как работает система распознавания лиц

    Система распознавания лиц действует по автоматическим алгоритмам. Еще в 2001 году появился метод Виолы — Джонса. Система проводит анализ ярких и темных участков на снимке лица. Но при помощи макияжа или актуальной сегодня маски на лице этот алгоритм легко обмануть. В последние годы система серьезно усовершенствовалась.

    Университет Бредфорд в Великобритании в конце 2019 года представил алгоритм, с которым распознавание достаточно надежно выполняется по половине лица или по области глаз. Например, по половине лица уровень успешного распознавания доходит до 90%

    Руслан Юсуфовуправляющий партнер аналитической компании Mindsmith.
    Пассажирам метро готовят камеры. Москва потратит 1,4 млрд рублей на «умную слежку» в вагонах | Изображение 2
    Источник фото: РИА «Новости»

    По его словам, особенную роль в создании новых систем сыграла пандемия коронавируса. Китайские компании SenseTime, FaceGo и Minivision внедрили технологии, которые не только могут распознавать людей в масках, но в шарфах или с фальшивыми элементами лица.

    «Алгоритм SenseTime анализирует 240 ключевых точек лица вокруг глаз, рта и носа и находит соответствия, используя только те части лица, которые видны», — объяснил Руслан Юсуфов.

    База личностей

    Человека мало снять на умную камеру. Нужно еще как-то установить его личность. По лицу можно определить только пол и возраст. Но, как отметил эксперт, сегодня это не такая большая проблема.

    То же ФБР имеет доступ к 21 государственной базе данных и вполне может узнать о человеке, который просто прошел по улице. Другой пример открытой базы данных — это Facebook. Любые фотографии, где отмечен пользователь, становятся частью общей базы.

    Технология определяет соответствия ваших точных данных тому, что представлено в базе. Результатом этого становится идентификация человека с предоставлением дополнительной информации: фамилия, имя, отчество, дата рождения, адрес

    Руслан Юсуфовуправляющий партнер аналитической компании Mindsmith.

    Ранее «Коммерсантъ» со ссылкой на неназванный источник сообщал, что система «Умный город» интегрирована с базами данных МВД.

    По словам Руслана Юсуфова, несмотря на то, что эта технология новая, есть уже целый ряд успешных примеров по ее использованию. Так, прилетевший из Сан-Паулу в США пассажир предъявил паспорт гражданина Франции. Система обнаружила незаметные отличия. При этом крупные компании США отзывают у полиции свои технологии по распознаванию лиц из-за массовых протестов.

    В Китае подозреваемого в преступлении смогли вычислить на концерте, где были 50 тысяч зрителей.

    В России таких громких случаев пока нет. Но во время пика распространения коронавирусной инфекции власти Москвы заставляли находящихся на карантине людей устанавливать на свои смартфоны приложение «Социальный мониторинг», которое отслеживало их перемещение по GPS. Так как система не была отлажена, многим приходили штрафы даже за выход на балкон. По словам сооснователя NtechLab Александра Кабакова, всех зараженных, кто находился на карантине, вносили в базы камер, и если человек действительно выходил на улицу, то его очень быстро вычисляли.