Камерная установка: как нейросети будут искать детей и бездомных
В Новосибирской области заявили о внедрении сервиса по розыску пропавших детей с применением искусственного интеллекта — еще до обращения в полицию можно будет загрузить в систему «Безопасный город» фотографию пропавшего, что позволит не терять драгоценное время и сразу начать поиски. А в Казани камеры городского видеонаблюдения решили использовать для поиска людей, оказавшихся в сложных жизненных ситуациях, в том числе бездомных, — искусственный интеллект будет анализировать нехарактерное поведение человека на улице. Нейросети уже сейчас берут на себя функции по поиску человека, оказавшегося в беде, но развиты эти системы пока далеко не везде хорошо. Подробнее — в материале «Известий».
Как используют ИИ в Новосибирске и Казани
В правительстве Новосибирской области заявили, что регион первым в России внедрил сервис по розыску пропавших детей с применением средств искусственного интеллекта. Программа, разработанная региональным минцифры, уже прошла апробацию операторами служб 112 и 102 и сотрудниками ГУ МВД по Новосибирской области.
Работает она так: при обращении по номеру 112 оператор предлагает сразу загрузить фотографию пропавшего ребенка. После этого заявитель получает на телефон уникальный номер карточки информационного обмена по его обращению и СМС со ссылкой. Фото поступает в защищенный контур аппаратно-программного комплекса «Безопасный город». Уже после этого необходимо зарегистрировать заявление в отделе полиции, чтобы сотрудники могли оперативно приступить к розыску, в том числе с использованием средств биометрической аналитики.
Руководитель ассоциации «Поиск пропавших детей» Дмитрий Второв рассказал «Известиям», что идея Новосибирской области уникальна именно в части загрузки фотографии в систему «Безопасный город» еще до подачи заявления в полицию.
— Плюс в том, что информация сразу же будет проходить через систему, но другой вопрос — не будет ли злоупотребления ее функционалом со стороны заявителей, — сказал он. — С другой стороны, это, безусловно, повышает оперативность реагирования на факты пропажи людей. Мы понимаем, что всё равно так или иначе человеку надо будет прийти в полицию и написать заявление, но это может сократить время на поиски, особенно в экстренных случаях. Тогда подобная система будет крайне эффективной.
А в Татарстане городские камеры наблюдения и искусственный интеллект решили использовать, чтобы искать бездомных и людей, оказавшихся в трудной жизненной ситуации. Это — часть проекта «Урам» от Центра цифровой трансформации Республики Татарстан, в который включился благотворительный проект «Приют человека». Нейросети обучат сценариям поведения бездомных и людей, оказавшихся в трудной жизненной ситуации: ИИ будет анализировать картинку с камер видеонаблюдения. Проект «Урам» действует уже несколько лет. С помощью ИИ анализируются различные события: падение людей, распознавание «закладчиков», драк, бездомных собак и т.д.
Директор «Приюта человека» Александр Суханов пояснил, что организация предложила минцифры Татарстана адаптировать искусственный интеллект, который уже способен отслеживать бродячих собак, для обнаружения бездомных на улицах города.
— И такой алгоритм разработали: информация с камеры будет обрабатываться и если под определенные параметры будет подпадать поведение конкретного человека, то данные об этом сразу поступят к нам, а на место выедет социальный патруль, — сказал он «Известиям». — Обсуждаем также, чтобы информация, например, о том, что человеку плохо, сразу дублировалась в экстренные службы. Программа должна быть запущена до июня этого года.
Исполнительный директор АНО «Благотворительная больница» (Санкт-Петербург) Сергей Иевков отмечает, что идея обнаружения таким образом бездомных людей на улицах вполне рабочая.
— Если за технологиями «Безопасного города» будет выстроена реальная система помощи людям в беде, когда к бездомному человеку будут выезжать на улицу и предлагать помощь, маршрутизировать в приют, в душ, больницу, а не принудительно увозить, например, в отделение полиции или трудовые дома, тогда это будет работать, — сказал он «Известиям». — Чтобы охватить помощью крупные города-миллионники, такие как Москва, Санкт-Петербург или Казань, участия одних НКО недостаточно — ни у одной некоммерческой организации нет столько ресурсов: заявки должны поступать в государственный центр помощи бездомным людям.
У самой «Благотворительной больницы», к слову, пока что есть Telegram-бот ISeeHomelessBot, с помощью которого жители Санкт-Петербурга могут передать информацию о бездомных людях.
Помогает ли ИИ в поиске людей уже сейчас
Искусственный интеллект в системах городских камер видеонаблюдения используется уже давно, отмечает Дмитрий Второв. В Москве технология применяется как на улицах, так и в общественном транспорте, она автоматически уведомляет службы при распознавании разыскиваемых лиц. Такие системы значительно упрощают работу полиции, сказал эксперт.
Директор бизнес-направления «Госсектор» компании «Рексофт» Татьяна Изутина называет развитие технологий ИИ в системах «Безопасного города» достаточно зрелым. По ее словам, в 2025 году Минцифры РФ запланировало работу по созданию сервиса обработки с помощью искусственного интеллекта видеопотоков, поступающих с камер наблюдения из российских регионов, что позволит создать единый центр хранения данных.
В марте глава министерства Максут Шадаев сообщал, что в России каждая третья камера видеонаблюдения из более 1 млн установленных в рамках «Безопасного города» подключена к системе распознавания лиц.
Заместитель гендиректора по научной работе АО «СиСофт Девелопмент» Михаил Бочаров отмечает, что ИИ может быть настроен на поиск и идентификацию большого количества ситуаций. Причем нейросети могут анализировать и степень важности произошедшего события.
— Например, искусственный интеллект через камеру увидел, что в зоне наблюдения упал человек. Если он встал и пошел дальше, то на видеозаписи это может быть отмечено как инцидент и не более того, — сказал он «Известиям». — Но могут быть определены обстоятельства, которые помогут идентифицировать происшествие как более опасное. Например, падение нескольких человек при отрицательной температуре — тогда может быть сделан вывод об участке с повышенным гололедом, или упавший не может самостоятельно подняться, или при его падении другой человек убежал и т.д.
Как обстоят дела с камерами в регионах
Руководитель ИИ-направления IT-компании SimbirSoft Илья Фомичев отмечает, что в Москве способны распознавать лица свыше 270 тыс. камер, в которых внедрены алгоритмы определения нехарактерного поведения. Столица остается лидером по охвату и технологичности. Другие регионы вслед за Москвой также начинают внедрять и применять современные решения.
— Например, в Самарской области работает единая сервисная платформа видеоаналитики на основе ИИ, объединившая более 5 тыс. устройств — от камер видеонаблюдения до умных домофонов и пультов экстренной связи, — рассказал собеседник «Известий». — В Ямало-Ненецком автономном округе алгоритмы ИИ анализируют данные с камер во дворах и подъездах, распознают лица и силуэты, помогают искать подозреваемых и пропавших людей, умеют восстанавливать картину происшествий.
Подобные проекты разрабатываются для внедрения в Рязанской, Ярославской, Тюменской, Нижегородской и Архангельской областях.
Ведущий CV-инженер Softline Digital (ГК Softline) Владимир Валеев отметил, что московская система распознавания лиц уже протестирована в 10 крупных российских городах, но есть ограничения: в других мегаполисах, в том числе в Новосибирске и Казани, камер видеонаблюдения значительно меньше. И если технически распознавание лиц там возможно, то вот отследить передвижение человека по городу уже сложнее.
Руководитель лаборатории искусственного интеллекта Школы управления «Сколково» Александр Диденко отмечает, что Россия занимает третье место в мире после Китая и США по количеству камер, но покрытие очень неравномерное. Год назад это подтвердил аналитический центр GS Group, который провел исследование по числу городских систем видеонаблюдения и составил рейтинг 85 регионов (имеется в распоряжении «Известий»). По количеству камер на 1 тыс. жителей в лидерах оказались Москва (22,13 камеры на тысячу человек), Санкт-Петербург (18,76), Московская область (15,14), Липецкая область (12,09) и Республика Татарстан (11,99). В пятерке аутсайдеров оказались Республика Дагестан (0,49), Иркутская область (0,43), Еврейская автономная область (0,24), Камчатский край (0,23) и Забайкальский край (0,10). Причем регионов, в которых указанное значение меньше единицы, больше 20.
Ведущий инженер-аналитик лаборатории стратегического развития продуктов кибербезопасности аналитического центра кибербезопасности компании «Газинформсервис» Екатерина Герлинг отмечает, что Москва и Санкт-Петербург покрыты камерами на 80–90%, крупные мегаполисы — Казань, Екатеринбург, Сочи и Новосибирск — менее чем на 60–70%. В средних городах, таких как Тула, Иваново и т.д., покрытие составляет 30–40%.
— А в малых городах зачастую используются устаревшие модели камер и даже аналоговые, которые категорически не подходят для анализа нейросетями, — рассказал «Известиям» эксперт в области ИИ Алексей Оносов. — Для детального анализа выражения лица, особенностей походки или других мелких деталей желательно иметь камеры с разрешением 4К. Другая проблема — ночная съемка, далеко не все городские камеры оснащены качественной инфракрасной подсветкой, а это означает, что в темное время суток эффективность ИИ-систем заметно снижается.
Александр Диденко подчеркивает, что для мониторинга основных схем движения — а поиск бездомных можно отнести именно к таким задачам — высокие разрешения могут и не потребоваться: современные нейронные сети умеют работать с картинкой низкого и даже сверхнизкого качества.
— Но для задач типа розыска пропавшего ребенка по фотографии требования к системам намного выше, — подчеркивает он. — Помимо качества камеры и типа задачи важно, чтобы настройки давали картинку, похожую по характеристикам на те, которые использовались для обучения модели.
Руководитель проектов LUIS+ Сергей Дьяченко отмечает, что высокое разрешение не всегда является решающим. Главное — правильная установка камер и настройка сцены съемки, которая позволяет аналитике распознавать те или иные события.
Алексей Оносов подчеркивает, что еще одна проблема — каналы передачи данных, серверные мощности для обработки видеопотока и пропускная способность сетей передачи данных. Он считает, что для полноценного внедрения ИИ в системы «Безопасный город» по всей России потребуется масштабная поэтапная модернизация инфраструктуры видеонаблюдения.
