«Умные» камеры поставят на колеса
Москва арендует новые приборы для контроля придорожной инфраструктуры и поиска угнанных авто
Столичный Центр организации дорожного движения (ЦОДД) установит на служебных машинах и коммунальной технике новые камеры, способные с помощью нейросети искать угнанные автомобили. В перспективе новая система будет использоваться и для поиска преступников — функция распознавания лиц прохожих в радиусе 5 м заложена в техзадании, там же упоминается про «контроль правопорядка». Новая система обойдется городу в 70 млн руб.
ЦОДД Москвы проводит тендер на 70 млн руб. по поиску подрядчика, который сдаст городу в аренду 55 «умных» комплексов, работающих в паре с «интеллектуальной нейронной сетью», говорится на сайте госзакупок. Из пояснений ЦОДД следует, что приборы будут установлены на служебных машинах ЦОДД (в том числе пикапах «Дорожного патруля» и так называемых парконах), машинах ремонтных бригад, автокранах.
Комплексы будут фиксировать события как внутри салона машины, так и снаружи.
Так, номера автомобилей, зафиксированных камерами, будут передаваться в «автоматизированную систему фотовидеофиксации нарушений интеллектуальной транспортной системы Москвы». Таким образом в потоке будут выявлять угнанный транспорт, пояснили “Ъ” в пресс-службе ЦОДД. Нарушения ПДД новое оборудование отслеживать не будет. Ранее, напомним, представители страховых компаний прогнозировали возможный рост числа автоугонов в связи с перебоями поставок комплектующих из-за санкций (“Ъ” рассказывал об этом 21 марта).
В функции системы входит также анализ видео на предмет наличия в кадре дорожных знаков. Если указатель загрязнен либо на нем появились объявление, реклама, граффити или иные «инородные объекты», снимок с координатами отправится на сервер. «В перспективе камеры будут следить, чтобы все знаки и таблички были на своих местах, а еще распознавать загрязненные или сломанные объекты дорожной инфраструктуры,— пояснили в ЦОДД.— Так мы сможем оперативнее узнавать о проблеме и реагировать на нее».
Камера в салоне при этом будет наблюдать за поведением водителя: курение, пользование мобильным телефоном, засыпание, использование ремня безопасности, присутствие посторонних. Лица водителя и пассажиров будут распознаваться и передаваться в систему Face Traffic. «Нейросеть по заданным алгоритмам будет анализировать состояние водителей, выявлять уровень усталости и поможет не допустить потенциально опасных ситуаций на дороге»,— пояснили в ЦОДД. В протоколе по передаче данных в Face Traffic упоминается такой параметр, как «оценка похожести эмоции лица на улыбку». Это необходимо для оценки «эмоционального состояния водителя и контроля степени его усталости / отвлечения», пояснили “Ъ” в ЦОДД.
Из техзадания следует, что оборудование будет распознавать также личности граждан вокруг — на расстоянии 5 м от автомобиля.
«Система анализирует видеопоток информации на наличие лица человека при повороте головы 45 градусов от фронтальной плоскости лица, детектирует и вырезает изображение из общего кадра с последующей отправкой в систему Face Traffic с присвоением даты, времени и географических координат фиксации»,— говорится в техзадании. «В перспективе будет проработана возможность розыска преступников»,— пояснили “Ъ” в ЦОДД. Отметим, в задании подрядчику упоминается возможность «фиксации событий специальных типов, например нарушение правопорядка», но конкретные виды нарушений не указаны.
Отечественные решения видеоаналитики уже позволяют определять температуру тела и подсчитывать количество присутствующих, говорит директор по продуктам и технологиям «Группы Т1» Александр Рожков. Сейчас тестируется российская разработка, позволяющая распознавать с помощью камер до десяти различных действий человека: софт определяет, например, когда человек начинает бежать, курить, ехать на велосипеде, стоять, пить, говорить по телефону или драться. Точность — от 80% до 95%. По прогнозам компании Gartner, отмечает господин Рожков, уже в 2022 году каждый десятый гаджет будет оснащен технологиями распознавания эмоций. Ведущие производители систем видеонаблюдения, говорит эксперт, анонсировали функцию определения эмоций в момент распознавания лица с фиксированием трех вариантов: «позитивные», «нейтральные» и «негативные». «Она может быть полезна в рамках обеспечения безопасности для предупреждения насилия как в общественных местах (школах и других учреждениях), так и дома»,— говорит Александр Рожков.
Системы распознавания лиц, напомним, активно используются столичными властями. В общей сложности в школах, во дворах и подъездах жилых домов Москвы установлено свыше 205 тыс. камер. В январе стало известно о планах мэрии Москвы установить камеры с распознаванием лиц на территориях ГБУ «Жилищник», в том числе, как считают эксперты, для контроля привлечения нелегальных мигрантов.