Камеры видеонаблюдения стали привычными инструментами обеспечения «начального уровня безопасности» службами охраны коттеджей, офисов, квартир, территорий торговых и промышленных предприятий, частных и государственных организаций.
До недавнего времени столичная общегородская система видеонаблюдения, камеры которой установлены в местах больших скоплений людей (на вокзалах, стадионах, в метро, аэропортах) обладала практически той же функциональностью, что и типичная домашняя, отличаясь от нее разве что масштабом: камер, выдающих «потоковое видео» в УВД Москвы около трех тысяч. А всего в столице видеокамер (с учетом размещенных на улицах, площадях и в подъездах домов) сегодня насчитывается более 170 тысяч, и подавляющее их большинство используется местными (локальными) службами охраны зданий, автостоянок и других объектов. (Стоит отметить, что плотность размещения видеокамер на территории Москвы составляет почти 55 единиц/кв. км, что больше, чем, например, в Барселоне или Нью-Йорке.)
Полицию же интересует не только то, что происходит в толпе, но и личности, потенциально опасные для находящихся поблизости от них людей. То есть важно выявлять в непрерывно движущихся массах народа разыскиваемых преступников и отслеживать их текущее место нахождения. Но кто сумеет «выхватить» в реальном времени на экране системы видеонаблюдения лицо разыскиваемого полицией персонажа? - Очевидно, что никаких человеческих способностей на это не хватит. И вот недавно столичную систему видеонаблюдения подключили к нейросети, которая обеспечивает распознавание лиц в движущихся массах людей, сравнивая их с фотографиями, имеющимися в полицейской базе данных преступников, с помощью ПО FindFace, разработанного московской компанией NtechLab.
ПО FindFace вместе с десятками аналогичных по функциональности продуктов компаний из разных стран мира прошло независимое тестирование в Вашингтонском университете. Это исследование показало, что вероятность распознавания лиц ПО FindFace в «предъявленных» ему группах людей с использованием предварительно внесенных в базу данных больших фотографий составила 73,3%, а с использованием небольших фотоснимков - 52, 218%. В мировом рейтинге систем распознавания лиц, составленном учеными университета, ПО FindFace заняло 17-е место.
А по результатам исследований, проведенных в Национальном институте стандартов и технологий США, ПО FindFace признано самым эффективным в мире по качеству работы с самой сложной базой изображений wild exploration, содержащей фотоснимки людей с различным разрешением, полученных в «стихийных условиях», а также фотографии частично закрытых лиц.
Нейросеть, созданная NtechLab, работает с изображениями лиц, отснятых с любых ракурсов при любых уровнях освещения. В ходе двухмесячного тестирования в столичной системе видеонаблюдения она «указала» московским сыщикам на шестерых разыскиваемых в течение нескольких лет преступников, которые были задержаны группами захвата.
Нейросеть будет обслуживать только три тысячи (из 170-ти тысяч) видеокамер, которые установлены для полицейского наблюдения. Подключение же дворовых и подъездных видеокамер к ней пока не планируется, поскольку для этого нужно нейросеть существенно расширить, что приведет к увеличению расходов городского бюджета на видеонаблюдение, по крайней мере, втрое (а уже сегодня эти затраты составляют несколько миллиардов рублей).
Комментарии
Отправить комментарий