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.

Камеры снаружи подъездов жилых домов

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.

Камеры в метро

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».

Массовые мероприятия

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

Разработчики

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.