В татарстане систему видеонаблюдения оснастят технологией распознавания лиц

Узнать всех. В Татарстане создают систему биометрического мониторинга в общественных местах

05.04.2018 Общество

В Татарстане внедряют видеонаблюдение с функцией распознавания лиц. Система из 25 таких камер в порядке эксперимента уже два месяца действует в Альметьевске и, как отмечают местные чиновники, не имеет аналогов в России.

Они убеждены, что биометрические камеры необходимо устанавливать повсеместно — на домофоны подъездных дверей, на магнитные рамки, «если проходит большой митинг или большое скопление». Власти ссылаются на то, что система обеспечит населению безопасность, однако правозащитники считают, что она грозит «тотальной слежкой за гражданами».

Вчера на совместном заседании региональных Совета безопасности, Координационного совещания по обеспечению правопорядка и антитеррористической комиссии под председательством президента Татарстан Рустама Минниханова обсудили перспективы применения системы видеонаблюдения в общественных местах. Сейчас в регионе установлено около 55 тыс. видеокамер — по одной на каждые 70 жителей республики. Из них, как сообщил первый заместитель премьер-министра Татарстана Рустам Нигматуллин, 24,5 тыс. устройств подключены к единому геопорталу Татарстана, а 4 тыс. — позволяют наблюдать за происходящим в режиме онлайн. «В 2018 году мы планируем сделать доступным просмотр изображения со всех камер, установленных в местах массового скопления людей и на территориях многоквартирных домов», — сообщил господин Нигматуллин.

Обратите внимание

Сумма инвестиций в создание глобальной системы видеонаблюдения в республике на заседании не называлась.

Между тем из официальных источников известно, что только в Набережных Челнах к концу 2016 года на создание «муниципальной среды безопасного проживания граждан» было потрачено 460 млн руб.

При этом основным инвестором является само население — на эти цели направляются платежи жителей многоквартирных домов за обслуживание домофонов и коллективных антенн.

Созданием так называемого единого аппаратно-программного комплекса «Безопасный город» в Татарстане занимаются в рамках утвержденной в январе прошлого года правительством республики «Концепции развития системы видеомониторинга в Республике Татарстан».

Согласно ей, к декабрю 2020 года в регионе видеокамерами должны быть оснащены все многоквартирные дома, все торгово-развлекательные центры и «иные организации».

Согласно концепции, системой видеомониторинга должны обеспечиваться также «специально отведенные или приспособленные для коллективного обсуждения общественно значимых вопросов и выражения общественных настроений, а также для массового присутствия граждан для публичного выражения общественного мнения по поводу актуальных проблем, преимущественно общественно-политического характера».

Вчера на заседании было заявлено о намерении развивать в регионе видеонаблюдение с функцией распознавания лиц. Пилотный проект с 7 февраля реализуется в Альметьевске. Здесь, как доложил глава города Айрат Хайруллин, АО «Таттелеком» и N.tech.

Lab «при поддержке МВД и УФСБ республики» установили 25 камер на входе в многоквартирные дома и детские сады. Господин Хайруллин назвал эту сеть «системой лицевой биометрии, у которой нет аналогов в России».

«Система распознавания лиц на основе искусственного интеллекта почти мгновенно в режиме онлайн определяет личность человека», — сказал он и заметил, что городу для большей эффективности необходимо еще 500 таких камер. «Камеры надо ставить фронтальным образом: либо в домофонную дверь.

Либо, если проходит большой митинг или большое скопление, где мы рамки ставим, ставить под рамку, чтобы фиксировать», — поделился своим видением Айрат Хайруллин. При этом он оговорился, что «мониторить» надо «не всех лиц, а лиц, которые находятся в уголовном розыске, федеральном розыске».

Важно

Рустам Минниханов в связи с этим задался вопросом «надо ли распознавать все лица», устанавливая, например, камеры на входе в подъезд. «Никто друг к другу ходить не будет на самом деле! Зачем так людей ограничивать в конституционных правах? Кто-то куда-то хотел зайти, а там камера стоит», — сказал он, но затем добавил, что «так пошутил». Впрочем, в итоге призвал «не увлекаться».

«Мы должны главную задачу решить», — сказал он, отметив, что уже существующая сеть видеонаблюдения позволила «существенно улучшить показатели раскрываемости преступлений, особенно с учетом сокращения численности сотрудников органов внутренних дел». На заседании было заявлено, что в 2017 году с помощью камер видеонаблюдения были раскрыты 669 преступлений и выявлены 5,5 тыс.

административных правонарушений.

Между тем намерения властей развивать видеонаблюдение собеседники „Ъ“ считают угрозой для гражданских свобод. Депутат Госсовета Татарстана Артем Прокофьев полагает, что вложение средств в дорогостоящие камеры, которые распознают лица, вряд ли будет «прорывом в безопасности», но «может поставить под угрозу частную жизнь граждан».

Правовой аналитик международной правозащитной группы «Агора» Дамир Гайнутдинов считает это проявлением «тотальной слежки за гражданами». Он отмечает «абсолютную бесконтрольность» такой системы видеонаблюдения. Например, в Москве, по его словам, к системе видеонаблюдения из 160 тыс. камер имеют доступ 16 тыс. сотрудников правоохранительных органов.

«Камеры стоят в подъездах, на остановках транспорта, в метро… никаких гарантий от злоупотреблений нет». При этом, указывает эксперт «нет и никаких доказательств того, что эти системы помогают бороться с преступностью»: «В той же Москве, сообщали, что с помощью системы CCTV смогли задержать аж шесть человек, находившихся в розыске.

Получается, что нам предлагают заплатить гигантские деньги за то, чтобы за нами следили, при том что никакой общественной пользы от этой системы нет».

Ольга КУДРИНА, Кирилл АНТОНОВ
Татпресса.ру № — | 05.04.2018

Источник: http://www.tatpressa.ru/news/339999.html

Система событийного видеонаблюдения, АКТИВНОЙ охраны, ИНФОРМАТИВНОЙ безопасности и ЭКСТРЕМАЛЬНОЙ надежности

Событийное видеонаблюдение EVENT SECURITY

Мы разрабатываем, производим и продаем, а что-то и бесплатно отдаем, только то, чего нет у других. Полезное и очень нужно оборудование и ПО, что долго искали по всему миру и не нашли, мы разработали и сделали сами.

Мы не повторяем чужого, создаем своё! Поэтому в каждом продукте заложена фундаментальность: разработка от знания азов теории до наработки практики на сотнях тысячах своих клиентов.

Да, этот сайт, как и сама фирма, не сильно подходит для продаж, но нам не нравится заниматься маркетингом, мы любим лишь свое дело – это работа с людьми, которым нужна безопасность и создание действенных аппаратно-программных систем, обеспечивающих реальную защиту людей, а не рекламное спокойствие.

Система МОМЕНТального видеонаблюдения, ИНФОРМАТИВНОЙ безопасности, комплексного ПРОСЧЕТА угроз, ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ несанкционированных действий, АКТИВНОЙ охраны, АДЕКВАТНОГО противодействия, МОБИЛЬНОГО оповещения, ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО управления и ЭКСТРЕМАЛЬНОЙ надежности.

В этой системе видеонаблюдения важные МОМЕНТЫ, даже если они скоротечны, не уходят с экрана, а переводятся в режим постоянного показа на мониторе в виде зацикленных видеороликов. Оператор видеонаблюдения, как бы ни отвлекался чем-то другим (даже сном) все равно не пропустит эти подозрительные МОМЕНТЫ.

Если охранник, хозяин дома или директор офиса вообще отсутствует на объекте, то эти видео МОМЕНТЫ передаются ему на мобильное устройство в виде тех же видеороликов – понятной исчерпывающей информации с возможностью оперировать видеоархивами – также удаленно.

Мобильная связь стала доступна, огромный объем трафика почти всеми операторами связи предлагается бесплатно, поэтому дешевой телефон легко превращается в полноценную систему видеонаблюдения. Разработанные в Спецлабе технологии идеально тонко подогнаны под физиологию человека с его режимами работы, отдыха, занятостью и желаниями.

Совет

Круглосуточная многоканальная видеозапись и огромное число других событий типов регистрации, наполняющих жесткие диски гигабайтами информации, больше не отнимают у пользователя сто жизней на этот просмотр. Потенциально опасные моменты, критические ситуации, подготовка несанкционированных действий не теряются в видео архивах.

Человеческий фактор перестал быть решающим, теперь хозяин может спать спокойно. Системы видеонаблюдения с технологиями Спецлаб вышли на принципиально новый информативный уровень – краткой передачи смысла, это вторая революция после появления видеонаблюдения, изначально требовавшего постоянного внимания.

В системе безопасности видеоаналитика стала составной частью АНАЛИТИЧЕСКОГО комплекса, производящего анализ при помощи видеокамер, микрофонов, датчиков ОПС, данных из СКУД, даже сканов мониторов и нажатий клавиатур – все оборудование заведено в общую логику обработки данных и принятия решений.

Разрабатываемые в компании «Спецлаб» технологии уникальны! Ничего не копируются у других. Подобного вы нигде не найдете. Здесь то, что вынесли наши эксперты из реальной жизни и воплотили с помощью программистов в прикладной продукт для защиты личности и имущества, а главное – для профилактики криминальных ситуаций.

Спецлаб – первая в России компания, которая начала изготавливать платы оцифровки видео (еще на советской элементной базе), писать программное обеспечение для видеонаблюдения (еще под DOS и Windows 3.1), собирать контроллеры датчиков и ключей (еще на GAME-порте, когда он был). С тех пор наработан огромный опыт, воплощенный в передовых системах безопасности.

В отличие от других систем, называемых интеллектуальными, мы предлагаем лишь удобный, такой же, как телефон или хороший автомобиль, ИНСТРУМЕНТ для предотвращения криминальных проблем. Тем не менее, в отличие от искусственного интеллекта, он РЕАЛЕН и помогает. При этом обладают экстремальной надежностью и живучестью.

Даная система видеонаблюдения интегрирована со всем комплексом охранных устройств: налоговыми CCTV- и цифровыми IP-камерами, телевизионными камерами нового поколения HD-SDI, поддерживает IP-сервера, DVR-ы, охранно-пожарное оборудование большого числа фирм, системы контроля доступа, устройства GSM-охраны и другого оповещения, бытовые и промышленные контроллеры, датчики контроля окружающей среды… Все это по распределено-сетевой технологии заводится в общую логику взаимосвязанных событий и контролируется на любых расстояниях, включая построение таких крупных проектов как «Безопасный город». GOALcity – это мощный инструмент, который может с успехом применяться как для охраны отдельного дома с всеобъемлющей безопасностью каждого члена семьи, так и для предотвращения уличной преступности в рамках программы «Безопасный город» или «Безопасный регион», которых установлено Спецлабом уже много по стране и миру.И все эти же технологии может себе позволить обычный человек для охраны дома или квартиры, директор для организации безопасности в офисе, руководитель завода, начальник железнодорожного или аэровокзала, служба безопасности банка, сотрудники МВД, ФСБ, ГИБДД, ЦАФАП…Дилерские центры Спецлаб расположены во многих городах России и за рубежом.Такие сетевые системы цифровой многоканальной аудио- и видеозаписи, аналитического видеонаблюдения, «интеллектуальные» алгоритмы, охранные сигнализации, комплексы контроля нарушений ПДД, специальное оборудование и программное обеспечение, технологии видеоанализа, автоматического слежения, многоуровневой логики, автоматические принципы противодействия несанкционированным действиям, устройства GSM-оповещения, оборудование СКУД, ОПС, представленные на этом сайте,

разрабатываются т о л ь к о  в  С п е ц л а б!

Сначала была людская охрана. Затем стало видеонаблюдение. И только ВИДЕОСЕМАНТИКА сделала его эффективным.

Источник: https://www.goal.ru/videonabludenie/video_videoanalitika/

Библиотека | Secuteck.Ru

Ни в одном виде деятельности невозможно достичь абсолютной безопасности, и в местах массового скопления людей степень риска существенно возрастает.

Важно понимать механизмы возникновения риска, как он влияет на процесс появления и развития опасностей, которые, в свою очередь, приводят к тем или иным нежелательным последствиям и ущербуАлександр Пресняков
Операционный менеджер по безопасности компании Castorama

– В чем специфика массового скопления людей в гипермаркетах? Каковы отличия от объектов транспорта или спорта?
– Такие события, как несчастный случай, пожар, конфликты, массовые беспорядки и террористические акты, потенциально возможны в любых местах массового скопления граждан. Что касается отличий, то на крупных объектах спорта и транспорта большую опасность могут представлять экстремистские группы, фанаты. и, конечно, для обеспечения безопасности этих объектов привлекается значительный ресурс правоохранительных органов, существуют обязательные требования для допуска на территорию, проводится тщательный досмотр.

В повседневной работе гипермаркетов доступ для посетителей существенно проще, иначе обычный поход в гипермаркет был бы затруднен, но это не значит, что меры безопасности в гипермаркетах отсутствуют.

Читайте также:  Роботы-дельфины помогут решить экологическую проблему

большое внимание уделяется системам видеонаблюдения и жизнеобеспечения, надлежащей подготовке сотрудников, отвечающих за безопасность, а также проведению специальных тренировок для охранных организаций на этих объектах и взаимодействию с правоохранительными органами.

– Сколько людей может одновременно находиться в гипермаркете? Что может пойти не так в торговом центре как месте массового скопления людей? – в часы пик одновременно в гипермаркете может находиться несколько тысяч посетителей, численность зависит от площади гипер-маркета и его месторасположения.

Обратите внимание

Операторы видеонаблюдения уделяют значительное внимание анализу поведения людей и выявлению в их поведении подозрительных признаков. Это позволяет не только обнаруживать посягательства на кражу или другие преступные деяния, но и на ранней стадии локализовы-вать конфликты, возможные драки или ЧС.

С учетом развития ситуации по специальным средствам связи передается короткий зашифрованный код, значение которого известно только сотрудникам магазина.

далее благодаря отработанному на тренировках сценарию каждый сотрудник знает, какая роль ему отводится в зависимости от услышанного кода, от вызова специальных служб до организации и проведения эвакуации, если это необходимо.

Таким образом, в зависимости от сценария развития событий определенные группы сотрудников и представителей подрядных организации выполняют в строгом соответствии с правилами свою непосредственную задачу, и вместе это работает как единый механизм.

в одном из наших гипермаркетов был такой случай: в тележке на парковке была обнаружена сумка, и в соответствии со сценарием действий при обнаружении подозрительного предмета были проведены все необходимые мероприятия.

в результате выяснилось, что в сумке находилась значительная сумма денег. Через некоторое время нашелся и счастливый владелец сумки, который не верил, что удастся вернуть пропажу.

Эта ситуация – хороший пример эффективной работы всей команды, когда в штатной ситуации с момента обнаружения предмета до финальной части каждый ответственный сотрудник выполнил строго отведенную ему задачу.

– Какие технические системы являются наиболее значимыми в “управлении толпой”?
– Одним из самых значимых направлений является применение специальных средств аварийной эвакуации в безопасную зону, при использовании которых сокращается время воздействия опасных факторов на человека.

именно на объектах с массовым пребыванием людей могут создаваться скопления потоков, приводящих к увеличению времени эвакуации, что подвергает людей более длительному воздействию опасных факторов.

Важно

наиболее важной составляющей таких систем выступают средства оповещения, которые обеспечивают своевременную передачу информации, указывают наиболее безопасные пути эвакуации, снимают в ЧС эмоциональную напряженность у людей, подверженных панике.

в моей профессиональной практике была ситуация с пожаром в крупном ТЦ, которому был присвоен четвертый номер сложности по пятибалльной шкале; в ТЦ находился один из гипермаркетов нашей сети.

благодаря своевременно сработавшим системам оповещения и слаженным, отработанным действиям сотрудников гипермаркета и охраны удалось без паники, в кратчайшие сроки эвакуировать людей в безопасную зону таким образом, что никто из посетителей и сотрудников нашего магазина не пострадал.

– Каково ваше отношение к технологиям видеоанализа? В чем их практическая ценность? – Системы видеонаблюдения, оснащенные современными интеллектуальными модулями, могут многое, например: с помощью уникальных математических расчетов обнаруживать в поле зрения камеры открытое возгорание, подсчитывать посетителей, проходящих через заданную границу, автоматически информировать о пустых полках или отсутствии покупательских корзин и тележек, автоматически осуществлять выявление случаев расфокусировки камеры, изменения поля зрения, закрытия объектива или засветки, обрыва связи, потери сигнала и т.д. модуль анализа движения дает построение “кинетических” (линий траекторий) и “тепловых” карт активности посетителей в кадре, тем самым позволяет оптимизировать выкладку товаров и размещение рекламы. Система автоматического контроля кассовых операций является эффективным инструментом по выявлению и предотвращению фактов мошенничества и воровства. Система автоматического распознавания государственных регистрационных знаков автомобилей позволяет автоматически организовать доступ в специально отведенные зоны для погрузки/разгрузки только авторизованному транспорту с последующей генерацией отчетов и ведением журнала проезда. Система распознавания лиц автоматически информирует о людях, ранее совершивших противоправные действия или находящихся в розыске; может быть интегрирована с системой контроля управления доступом.

– Какие алгоритмы видеоанализа могут быть или уже оказываются полезными в работе служб безопасности в розничной торговле? В чем проблема распознавания лиц в гипермаркетах?
– Современные технические возможности способны сближать системы видеонаблюдения с другими системами безопасности, такими как система охранной сигнализации, система контроля доступа, противокражная система, что позволяет автоматически обнаруживать инциденты, осуществлять просмотр состояния, а также объединять сложные разрозненные системы в единую глобальную схему. Такого рода интеграция и объединение систем позволяет создавать удаленные ситуационные и аналитические центры, способные обеспечивать централизованный мониторинг.

Одним из направлений подобных мониторинговых центров является распознавание объектов, попадающих в поле зрения систем видеонаблюдения. Системы распознавания принято делить на две категории: двухмерные изображения 2D и трехмерные 3D.

в системах распознавания лиц используются устойчивые антропометрические точки, расположение которых характеризует индивидуальные особенности лица. важным отличием 2D- от 3D-технологий является устойчивость к изменению лица, и 2D-распознавание значительно хуже работает при сильных отклонениях ракурса от фронтального вида.

Кроме того, системы 2D-распознавания очень чувствительны к условиям освещенности, и при неравномерном освещении лица достоверность распознавания значительно падает. но и 3D-распознавание не является идеальным, однако требует гораздо больше вычислительных ресурсов, поэтому стоимость используемого оборудования очень высокая.

в публичных местах, включая гипермаркеты, сложность создания идеальных условий для распознавания лиц в людском потоке и высокая стоимость оборудования пока не позволяют широко применять эту технологию.

Уверен, что появление на рынке видеосерверов высокого разрешения и более доступных по цене видеокамер с высокой частотой кадров, имеющих объективы с высоким оптическим разрешением и малыми искажениями, будут стимулировать развитие технологии распознавания лиц.

Источник: http://secuteck.ru/articles2/security-director/sblizhenie-lyudey-i-tehnologiy-evolyutsiya-kompleksa-mer-bezopasnosti-v-gipermarketah

Видеоаналитика и распознавание лиц

МЕТОДЫ – ПРИНЦИП ДЕЙСТВИЯ – ПРОГРАММЫ

Функциональные возможности систем видеонаблюдения получают все больше средств для автоматического анализа видеоинформации.

Качественная современная система видеонаблюдения должна не только производить запись и выводить изображение на экран, но и осуществлять ряд аналитических функций. Одной из наиболее востребованных является распознавание и идентификация людей (лиц) в зоне контроля.

Функция распознавания лиц широко применяется в следующих случаях:

Система контроля управления доступа (СКУД).

В этом случае видеонаблюдения интегрировано в систему безопасности и управляет контроллерами на турникетах. Она может использоваться как дублирующая система пропуска и как основная. Преимуществом такого применения является минимизации влияния человеческого фактора и повышение трудовой дисциплины.

Противодействие кражам в гипермаркетах.

Совет

Проблема систематических хищений стоит перед каждым магазином, особенно перед организациями с большими торговыми площадями. Классическая система видеонаблюдения, установленная в магазине, не сможет в полной мере обезопасить магазин от воровства. К тому же, она обычно используется “post factum” для получения доказательств уже совершенной кражи, когда ущерб уже нанесен.

Зачастую, мелкие противоправные действия, которые приносят не только финансовый урон, но и снижение репутации магазина, осуществляют одни и те же люди.

Введение их изображения в особую базу данных и использование средств видеоаналитики поможет выявить потенциального злоумышленника еще на входе в магазин и более тщательно контролировать его действия в помещении.

Фейс-контроль в развлекательных заведениях и ночных клубах.

Использование системы распознавания лиц с выведением тревожной информации на удаленное устройство владельца клуба (планшет, смартфон и т.п.) поможет снизить или полностью пресечь злоупотребления персонала.

Методы распознавания лиц

На данный момент широко используется несколько эффективных алгоритмов распознавания лица в системах видеонаблюдения.

Гибкое сравнение на графах.

Метод относится к 2D моделированию. Его суть заключается в сопоставлении графов, которые описывают изображения лиц. Само лицо представлено в виде сетки с индивидуальным расположением вершин и ребер.

Процедура распознавания происходит следующим образом – эталонный граф, характеризующий основной параметр распознания, остается неизменным, в то время как другие деформируются под влиянием структура лица с привязкой к основным антропометрическим точкам: расстояние между глазами, ушами, линия носа, ширина губ и т.п.

Чем больше этих точек используется, тем точнее будет система распознавания, но и существенно увеличится время на обработку одного объекта.

Недостатки метода:

  • сложность алгоритма распознания приводит к необходимости использования значительных вычислительных мощностей;
  • низкая технологичность и сложная процедура введения новых эталонов в базу;
  • быстродействие аналитической системы обратно пропорционально размерам баз данных:

Нейронные сети.

Довольно распространенный метод, который использует около десятка различных алгоритмов. Наиболее совершенным на данный момент является Convolutional Neural Network, который позволяет проводить быстрое и эффективное распознание и использует многослойное сканирование, позволяющие быстро классифицировать полученное изображение.

Недостатки:

  • существенные сложности с добавлением нового эталона в базу данных, фактически внесение любого изменения требует полного переобучения сети;
  • довольно сложная процедура внесения изменений, в зависимости от количества выбранных параметров по которым производится распознание может занять от нескольких часов до нескольких дней;
  • неупорядоченный выбор основных параметров алгоритма распознавания. архитектура сети и количество сканируемых слоев фактически не формализированы и для оптимизации этой функции распознания требуется привлечение специалиста довольно высокого уровня.

Скрытые Марковские модели.

Метод основан на статистическом сравнении объекта с базой эталонов.

Недостатки:

  • дополнительные подбор модели для базы данных (низкая скорость срабатывания);
  • низкая различающая способность и не оптимальный алгоритм обучения;
  • система может оптимизировать только время обработки данных и отклика на собственную модель, но не может минимизировать время перебора других моделей.

В начало

Принцип действия системы распознания лиц

Независимо от выбранного алгоритма видео аналитики программная функция распознавания лиц работает по принципу сравнения отсканированного изображения с эталонами, имеющимися в базе.

Хорошим показателем эффективности и быстродействия считается, если комплекс идентифицировал человеческое лицо с расстояния не менее 10 метров от видеокамеры.

При этом, узнавание должно происходить даже при изменении определенных физических параметров: изменение прически, появление бороды, наличие или отсутствие очков и т.п.

Период, за который осуществляется опознание и дается команда отклика на исполнительные устройства, не должен превышать определенного времени, например подхода объекта видеоконтроля от входной двери турникетам.

Камеры для распознавания лиц.

Обратите внимание

Для реализации различных функциональных возможностей систем видеоаналитики используются системы ip видеонаблюдения. В зависимости от решаемых задач используется несколько типов ip камер, обладающих соответствующими характеристиками:

Обнаружение.Разрешение от 1 Мpix, фокусное расстояние от 1 мм. Фиксирует проникновение объекта на подконтрольную территорию, может использоваться для панорамного сканирования и получения общего изображения ситуации на объекте.

Не распознает лица, а только наводит на объект более совершенные дорогостоящие IP видеокамеры, которые производят сканирование основных биометрических параметров.Опознание.Разрешение от 2 Мpix, фокусное расстояние от 6 мм.

Может использоваться в системах идентификации со слабыми алгоритмами, которые производят распознание 3-4 ключевым параметрам.Идентификация.Разрешение от 5 Мpix, фокусное расстояние 8-12 мм. Качество получаемого изображения достаточное для использования сложных алгоритмов распознавания.

Кроме основных эксплуатационных параметров видеокамеры на эффективность системы распознания оказывает значительное влияние место установки видеокамеры, то есть угол обзора и расположение источников освещения.

В начало

Обзор популярных программ распознавания лиц

«Face Интеллект» от компании House Control.

Компания занимается монтажом, поставкой и обслуживанием систем безопасности высокого уровня сложности для промышленных объектов. Программа работает на основе алгоритма распознавания лиц от компании Cognitec. Данный алгоритм применяется уже несколько лет и имеет открытый код.

Читайте также:  Samsung открывает свои технологии "умного" дома другим производителям

Часто используется только небольшими производителями инсталляторами систем безопасности и видеонаблюдения. Совместим с большинством аналоговых и цифровых видеокамер с соответствующим уровнем разрешения.

Имеет довольно высокий коэффициент распознания, но при установке следует особое внимание уделить правильности расположения видеокамер. Для увеличения эффективности функционирования программы, камеры рекомендуется устанавливать позади турникета, чтобы человек притормаживал на несколько секунд в поле зрения камеры.

Face director от компании Синезис.

Компания занимается разработкой интеллектуальных систем видеонаблюдения, а также программ бизнес-аналитики на их основе. Программа Face director может не только обнаруживать и идентифицировать лицо, которое попало в поле зрения камер, но и организовать сопровождение объектов по всему пути следования.

Основные преимущества:

  • программа поддерживает широкий диапазон углов поворота (90 в горизонтальной и 30 в вертикальной плоскости);
  • срабатывание тревожного сигнала при попытке прикрыть лицо;
  • вероятность идентификации при обнаружении совпадение 99%.

VOCORD FaseControl от компании VOCORD.

Компания основана в 1999 году, занимается разработкой и установкой систем безопасности с нестандартными характеристиками. Программа VOCORD FaseControl является собственной разработкой компании на основе оригинального алгоритма.

Основные функциональные возможности:

  • выделение лиц людей в плотном пешеходном потоке;
  • распознание в режиме реального времени;
  • может формировать несколько типов предупреждений оператору в зависимости от того какой статус присвоен идентифицированному объекту;
  • аналитический поиск в архиве по базе сохраненных лиц;
  • распознает пол и возраст объекта;
  • имеет широкие возможности в составлении аналитических отчетов.

В начало

  *  *  *

© 2014-2019 г.г. Все права защищены.
Материалы сайта имеют исключительно ознакомительный характер и не могут использоваться в качестве руководящих и нормативных документов.

Источник: https://video-praktik.ru/st_videoanalitika.html

Внедрение китайскими властями системы распознавания лиц

Внедрение китайскими властями системы распознавания лиц bmpdOctober 5th, 2017На веб-сайте Московского Центра Карнеги опубликована небезынтересная статья Леонида Ковачича “Система распознавания лиц.

Как в Китае готовятся арестовывать за будущие преступления”, в которой сообщается, что китайские власти уверены, что с помощью системы видеонаблюдения, распознавания лиц и анализа больших данных можно делать достоверные прогнозы о возможных преступлениях и находить потенциальных преступников.

Нет ничего криминального, если человек купил, например, кухонный нож. Но если вместе с ножом он еще купил мешок и молоток – такой человек для системы считается потенциально опасным.

(c) China Daily

В Москве начала работать система видеонаблюдения с функцией распознавания лиц, сообщает Департамент информационных технологий Москвы. Пока к системе подключено около трех тысяч камер, но в будущем планируется оснастить этой функцией все городские камеры, а их более 160 тысяч.

Важно

Такая аналитическая система должна помочь правоохранительным органам ловить преступников, а значит, существенно повысить безопасность граждан.Система работает на основе искусственного интеллекта и глубокого обучения нейросетей. Нейросети по определенному алгоритму анализируют видеозаписи с городских камер. Лица на записях сканируются и сравниваются с различными базами данных.

Так, например, видеокамеры могут за короткое время сами найти преступника, объявленного в розыск. Департамент информационных технологий Москвы уже рапортует об успехах: во время пилотных испытаний система помогла найти более половины нарушителей закона, которых не могли разыскать несколько лет.

А мировой опыт показывает: дальнейшее развитие технологий распознавания лиц с помощью искусственного интеллекта открывает перед правоохранительными органами фантастические возможности.

От штрафов и выше

В начале года в полицию китайского города Шэньчжэнь (深圳) обратился молодой мужчина. Он сообщил, что его трехлетняя дочь пропала. Случаи похищения детей в Китае не редкость, а раскрываемость таких преступлений раньше была крайне низка. Убитый горем отец никого не подозревал, совершенно не понимал, что могло случиться и куда могла пропасть его дочь.

Зацепок у полицейских не было практически никаких.Но на счету была каждая минута. Полицейские взяли у отца фотографию девочки, и поиск начался. Фотография была загружена в базу данных, нейросети стали ее сравнивать с данными районных видеокамер.

В течение нескольких минут была обнаружена запись с уличной камеры, на которой видно, как неизвестная женщина идет по улице с пропавшим ребенком на руках.Система распознала лицо похитительницы, предоставила ее паспортные данные. Полиция тут же выяснила, что на этот паспорт был куплен билет на поезд до города Ухань (武汉), что в тысяче километров от Шэньчжэня (深圳).

Ориентировка была передана местным полицейским, которые и встретили преступницу прямо на перроне в Ухани. Ребенок был спасен. Вся операция длилась не более 15 часов.Китай – лидер в области внедрения технологии искусственного интеллекта и развития умных систем видеонаблюдения.

Если в России такая система работает пока в пилотном режиме в столице, то в Китае уже 20 миллионов камер слежения умеют распознавать лица и взаимодействовать с обширной базой данных.Развитию технологии способствует два фактора. Во-первых, китайское законодательство в области защиты личных данных крайне неразвито.

Совет

По сути, власти страны могут совершенно беспрепятственно собирать и использовать как угодно биометрические и другие личные данные своих граждан. Во-вторых, огромная численность населения страны позволяет скормить системе большой массив данных.

А технология искусственного интеллекта работает таким образом, что чем больше ей предоставлено различных параметров и вариантов, тем лучше она обучается и более совершенной становится.Хотя китайская система успешно себя показала в раскрытии тяжкого преступления с похищением ребенка, в основном она пока что используется для наказания за легкие правонарушения.

В том же Шэньчжэне технология распознавания лиц помогает привлекать к ответственности пешеходов, которые переходят дорогу в неположенном месте. Даже если в поле зрения нет полицейского, камера все равно узнает нарушителя.Денежных штрафов за такие нарушения пока не предусмотрено.

Однако власти решили сыграть на чувстве стыда и столь важном исторически для всех китайцев желании сохранить лицо (要脸). По всему городу установлены экраны, на которых высвечиваются лица нарушителей и их имена. О какой защите личных данных может идти речь?Высокие технологии позволяют бороться и с недоступными для традиционных полицейских камер нарушениями ПДД.

В Шанхае (上海), Шэньчжэне и некоторых других крупных городах Китая запрещено неоправданное использование автомобильного клаксона. Но раньше такое нарушение мог зафиксировать только полицейский. А сейчас – пожалуйста. Камеры снабжены системой акустического сканирования изображений.

Проще говоря, камера наблюдения замечает исходящий от автомобиля громкий звук, оценивает дорожную ситуацию, и, если ей кажется, что сигнал был применен необоснованно, владельцу автомобиля приходит штраф.Области применения системы распознавания лиц в Китае бывают просто анекдотичными. Например, администрация парка при Храме неба в Пекине (北京天坛公园) решила многолетнюю проблему воровства туалетной бумаги из общественной уборной. Теперь при входе в туалет посетитель должен несколько секунд посмотреть на экран аппарата, который распознает его лицо и затем отматывает примерно 60 сантиметров бумаги. Если человеку этого количества не хватило – беда. Одному и тому же лицу аппарат выдает бумагу не ранее чем через девять минут.

Узнать и обезвредить

Это пока лишь первые шаги в области использования технологий искусственного интеллекта и распознавания лиц. А вообще у китайских властей на этот счет далеко идущие планы, которые сейчас кажутся фантастическими. В июле этого года Госсовет КНР опубликовал «Программу развития искусственного интеллекта нового поколения» (新一代人工智能发展规划).

Согласно этой программе, отрасль искусственного интеллекта в Китае аккумулирует $22,8 млрд до 2020 года, а к 2025 году выйдет на первое место в мире с капитализацией $60 млрд.Искусственному интеллекту отводится ведущая роль, например, в будущей судебной системе.

«Нужно стимулировать применение искусственного интеллекта для сбора доказательной базы, для расследования дел, для анализа правовых документов с целью интеллектуализации системы правосудия», – говорится в программе.

Обратите внимание

Есть еще один пункт программы, и он заслуживает особого внимания – применение искусственного интеллекта для обеспечения общественной безопасности и социальной стабильности.

В программе говорится: «Создать интеллектуализированную систему предупреждения преступлений и контроля общественной безопасности, исследовать и разрабатывать интегрированные технологии обнаружения, системы распознавания лиц, широко внедрять полицией и органами госбезопасности средства идентификации биометрических параметров для построения комплексной интеллектуальной системы контроля».Что скрывается за этими размытыми бюрократическими формулировками, вскоре пояснил руководитель Политико-юридической комиссии ЦК КПК (курирует суды, прокуратуру и полицию, осуществляет контроль над сохранением политической стабильности, обеспечивает надзор за соблюдением линии партии в исполнительной и законодательной власти) Мэн Цзяньчжу (中央政法委书记孟建柱). Он сказал, что нужно использовать искусственный интеллект для предсказания и предотвращения еще не случившихся тяжких преступлений, главным образом террористических атак и социальных беспорядков.По его словам, с помощью системы распознавания лиц, машинного обучения, анализа больших данных можно делать вполне достоверные прогнозы о возможных преступлениях и находить потенциальные источники нестабильности. «Искусственный интеллект может выполнять задачи с точностью и скоростью, недостижимой для людей. Эти технологии позволят совершить прорыв в области предсказания преступлений, точности и эффективности социального управления», – сказал Мэн Цзяньчжу.Похоже, власти КНР в разработке программ на будущее часто ищут вдохновение в произведениях западных фантастов. Система социального кредита (社会信用体系), предполагающая тотальный цифровой контроль и присвоение каждому жителю Китая индивидуального рейтинга благонадежности, невольно ассоциируется с антиутопией Джорджа Оруэлла «1984». А планы внедрить искусственный интеллект для предотвращения преступлений похожи на фильм Стивена Спилберга «Особое мнение». Но как бы фантастично сейчас ни выглядели эти планы, уже ведется реальная работа по претворению их в жизнь.Например, китайская компания Cloud Walk (云从科技) тестирует систему, которая не только распознает лица, но и анализирует походку человека, места его пребывания и его покупки. Если человек, скажем, посещает оружейные магазины, он становится подозрительным. По словам представителя Cloud Walk, нет ничего криминального, если человек, например, купил кухонный нож. Но если вместе с ножом он еще купил мешок и молоток, а также часто появляется в местах массового скопления людей, – такой человек для системы считается потенциально опасным.Прелесть системы заключается в том, что она работает автономно. Сама собирает и обрабатывает массив данных с камер видеонаблюдения. И сама сообщает о подозрительных лицах в правоохранительные органы.Пекинский университет авиации и космонавтики (北京航空航天大学) разрабатывает систему повторной идентификации – распознавания одного и того же человека в различных местах пребывания. Система может узнать одного и того же человека буквально по походке, даже если он каким-то образом изменил свое лицо.Сообщается также, что система учится распознавать карманных грабителей с помощью анализа походки и поведения людей в общественных местах. Предполагается, что в будущем нейросети будут настолько умны, что смогут составлять поведенческий портрет человека на основании его действий и мест его пребывания и предсказывать, какое именно преступление и когда он может совершить. По словам заместителя министра науки и технологий КНР Ли Мэна (科学技术部副部长李萌), использование умных систем и технологий искусственного интеллекта позволит определять заранее, кто может совершить что-то плохое, кто может быть потенциальным террористом.

Алгоритм без подробностей

Зарубежный опыт показывает, что искусственный интеллект и нейросети могут значительно облегчить жизнь правоохранительным органам и совершить революцию в области обеспечения безопасности. Однако такой прогресс несет в себе и новые риски, в первую очередь юридические. Совершенно неясно, на каком основании, например, можно судить человека за то, что он еще не совершил.Пока это лишь возможная проблема будущего. Но уже сейчас вполне резонен вопрос: как относиться к доказательной базе, собранной с помощью искусственного интеллекта? Можно ли верить машине, которая узнала лицо преступника? А если машина ошиблась? Это не такой уж праздный вопрос, если вдуматься в технологию, по которой обучаются нейросети.Для наглядности можно рассмотреть процесс обучения программы AlphaGo. Это искусственный интеллект, который учился играть в го (围棋) и в конце концов обыграл сильнейших игроков. AlphaGo сперва научилась играть на уровне профессионального игрока в го на основе 30 миллионов ходов из игр между людьми. Но затем программа стала играть против себя, используя ход каждой игры, чтобы совершенствовать свое мастерство. Таким образом нейронные сети научились выбирать из возможных ходов лучшие решения, в зависимости от текущих параметров.Проблема в том, что, когда процесс самообучения машиной запущен, человек не может отследить, на каком основании и по каким именно параметрам искусственный интеллект принимает то или иное решение. Иными словами, свое решение машина не объясняет. А значит, в случае возникновения коллизий система не сможет предоставить логическое обоснование сделанных выводов.Наконец, самый простой вопрос: насколько правомерен сбор и обработка личных данных людей? Как было уже сказано, Китай вышел в лидеры в области технологии распознавания лиц и искусственного интеллекта во многом благодаря неразвитости законодательства в области охраны личных данных и конфиденциальной информации. А что делать, если эти данные будут украдены?Такое в Китае случалось неоднократно, иногда с трагическими последствиями. Восемнадцатилетняя студентка из провинции Шаньдун (山东) умерла от сердечного приступа после того, как узнала, что перевела плату за обучение в университете мошенникам. Ей позвонили якобы из деканата и назвали номер счета, куда следует перевести деньги. Поскольку в ходе телефонного разговора мошенники называли ее по имени, знали специальность и номер группы, где она обучается, у студентки даже подозрений не возникло, что это может быть обман.Очевидно, что внедрение новых технологий требует и новых мер по охране информации. Даже московская система видеонаблюдения с функцией распознавания лиц, находясь еще в зачаточном состоянии, уже несет в себе риски злоупотреблений. Председателя координационного совета Московского профсоюза полиции Михаила Пашкина цитирует «Интерфакс»: «Конечно, злоупотребления будут. Где же злоупотреблений не бывает. Но их количество будет уменьшаться с увеличением количества посадок и увольнений. Ведь данная система будет использована лишь в тех случаях, когда это необходимо. Если кто-то среди сотрудников той же полиции самостоятельно захочет что-то сделать, его найдут, накажут и уволят. Тут недавно один товарищ решил по внутренним базам правоохранительных органов пробить товарища Путина, его сразу уволили. Другой решил по базам пробить начальника УВД, его тоже уволили».Остается надеяться, что новая система действительно пойдет на пользу обществу, а риски будут вовремя купироваться. Для самой же системы пока законодательных рисков нет. Федеральный закон №152 «О персональных данных» гласит: «Обработка биометрических персональных данных может осуществляться без согласия субъекта персональных данных в связи с реализацией международных договоров Российской Федерации о реадмиссии, в связи с осуществлением правосудия и исполнением судебных актов, а также в случаях, предусмотренных законодательством Российской Федерации об обороне, о безопасности, о противодействии терроризму, о транспортной безопасности, о противодействии коррупции, об оперативно-розыскной деятельности».

Читайте также:  Мнение экспертов: в ближайшие годы более половины рабочих мест в европе займут роботы

Источник: https://bmpd.livejournal.com/2879578.html

Российская «лучшая в мире» система распознавания лиц поймала грабителя, объявленного в розыск

С помощью системы распознавания лиц FindFace Security российского разработчика NtechLab в Кемерово был задержан преступник, подозреваемый в грабеже и в связи с этим находившийся в розыске.

Его лицо попало в зону работы камер, которыми были оборудованы магазины шаговой доступности.

Всего система насчитывает пять камер и работает в тестовом режиме, поимка преступника состоялась на четвертый день после начала тестирования.

В настоящий момент в Кемерово разворачивается проект «Цифровой город», в рамках которого и были установлены системы видеонаблюдения, подключенные к FindFace Security.

Цель проекта — изменить подход к безопасности в регионе. Куратором проекта выступает компания Good Line, местный провайдер кабельного телевидения и доступа в интернет.

Компания обеспечивает работу систем видеонаблюдения и связанной с ними инфраструктуры.

Как пояснил гендиректор Good Line Роман Жаворонков, компания установила камеры с функцией распознавания лиц в некоторых магазинах Кемерово.

Важно

Затем было запущено экспериментальное сканирование потока покупателей с целью обнаружить среди них нежелательных посетителей.

Изображение лица одного из покупателей система отождествила с фото гражданина, который находился в розыске по подозрению в грабеже. Фото имелось в базе данных правоохранительных органов.

Полиция сразу же получила уведомление по оперативному каналу связи. Прибыв на место, правоохранители задержали подозреваемого, который позднее признал свою вину. Как поясняют разработчики FindFace Security, с того момента, когда лицо нежелательного посетителя попадает в зону видеосъемки, до отправки сигнала в полицию проходит не более двух секунд.

Гендиректор NtechLab Михаил Иванов утверждает, что кроме FindFace Security на российском рынке нет решений такого рода, которые доказали бы свою эффективность при работе в реальных условиях. В пример он приводит успешную работу системы на Чемпионате мира по футболу.

Сфера применения FindFace Security

FindFace Security используется в банковской сфере, в ритейле, а также для организации видеонаблюдения на социальных и транспортных инфраструктурных объектах.

В частности, решение нашло применение в системе видеонаблюдения в Москве — в рамках пилотного проекта к системе было подключено 3 тыс. камер городского видеонаблюдения.

Такой же проект стартовал в городе Альметьевске и в будущем должен быть реализован во всех крупных городах Республики Татарстан. FindFace Security используется в пилотных проектах «Безопасный город», которые «Ростех» реализует в ряде регионов России.

FindFace Security распознает лицо, сравнивая его с базой данных, за несколько секунд

С помощью FindFace Security можно повысить безопасность госучреждений, промышленных объектов, спортивных и развлекательных мероприятий, игорных заведений и так далее, отмечают разработчики.

Кроме того, система может применяться в маркетинге, где используется, например, для показа персонализированной рекламы или сбора данных о том, какие товары наиболее интересны покупателям разных возрастных групп.

Для распознавания лица можно использовать обычные камеры. Идентификация успешно проходит даже при плохом освещении или попадании в кадр посторонних объектов, на точность не влияет поворот головы или изменения во внешности, утверждают разработчики. FindFace Security имеет масштабируемый архитектуру, поэтому количество подключаемых к системе камер и серверов практически не ограничено.

Мировое признание

NtechLab отмечает, что FindFace Security базируется на алгоритме биометрической идентификации, точность которого была подтверждена исследованиями Национального института стандартов и технологий США (NIST) и конкурсом американского Агентства передовых исследований в сфере разведки (IARPA).

IARPA, которое в США занимается технологиями обеспечения безопасности под руководством Агентства национальной безопасности (АНБ), организовало конкурс решений в сфере распознавания лиц.

Участие в конкурсе приняли несколько десятков компаний из разных стран мира, среди них были как американские разработчики, так и фирмы из Китая и Европы.

Совет

Решение NtechLab стало победителем в двух номинациях — самый точный алгоритм и самый быстрый.

Согласно результатам тестирования, проведенного в 2017 г. NIST при Министерстве торговли США, мировой рейтинг технологий распознавания лиц возглавил алгоритм FindFace от NtechLab. В исследовании Facial Recognition Vendor Test приняло участие 14 алгоритмов от компаний из разных стран. NtechLab представила на тестирование две версии своего алгоритма.

Кроме NtechLab, в рейтинге NIST также приняли участие алгоритмы российских компаний 3DiVi и Vocord, немецкой Dermalog, индийской Samtech InfoNet, американских Rank One Computing и VCognition, китайской TongYi Transportation Technology, литовской Neurotechnology и других.

По результатам тестирования NIST, первое и третье места заняли алгоритмы FindFace, второе место получило решение от компании 3DiVi.

Источник: http://safe.cnews.ru/news/top/2018-11-22_rossijskaya_luchshaya_v_mire_sistema_raspoznavaniya

Видеоаналитика: распознавание лиц, детектор очередей, поиск объектов на видео

Тайваньская компания 42Ark и американский производитель «умных» кормушек CatFi Box используют камеры видеонаблюдения для распознавания кошачьего лика Немецкий электротехник Вальтер Брух в 1941 году установил CCTV-систему (Сlosed Circuit Television — система телевидения замкнутого контура) на полигоне, где испытывали ракеты «Фау-2». Это первый известный в истории случай использования видеонаблюдения на практике. Оператор должен был неотлучно сидеть перед монитором. Так продолжалось до 1951 года, пока не появились первые VTR (VideoTape Recorder) устройства, записывающие изображение на магнитную ленту. Запись на носитель не избавила оператора от необходимости участвовать в процессе. Опознание лиц, определение местоположения объектов, даже детекция движения – все эти функции выполнял человек, сидящий перед монитором в режиме реального времени или изучающий постфактум архив видео.

Колесо прогресса катится дальше. Видеонаблюдение получило видеоаналитку, полностью изменившую процесс работы с системой. Помните историю про кота и нейросеть глубокого обучения? Да, это тоже часть видеоаналитики, но крохотная. Сегодня расскажем о технологиях, которые кардинально меняют мир CCTV-систем.

Детекция очередей и бета-тест

Первая IP-камера в мире Neteye 200, созданная в 1996 году компанией Axis Видеонаблюдение зарождалось как охранная замкнутая система, предназначенная только для решения вопросов безопасности. Ограничения аналогового видеонаблюдения не позволяли использовать оборудование как-то иначе. Интеграция видеонаблюдения с цифровыми системами открыла возможность автоматизировано получать различные данные, анализируя последовательность изображений. Важность трудно переоценить: в обычном случае после 12 минут непрерывного наблюдения оператор начинает пропускать до 45% событий. И до 95% потенциально тревожных событий будет пропущено уже после 22 минут непрерывного наблюдения (по результатам исследования IMS Research, 2002). Появились сложные алгоритмы анализа видео: подсчет посетителей, подсчет конверсии, статистика кассовых операций и многое другое. В этой системе исчезает оператор наблюдения – мы оставляем компьютеру возможность «смотреть» и делать выводы.

Самой простой пример умного видеонаблюдения – детекция движения.

Не так важно есть ли встроенный детектор в самой камере – если вы установите на компьютер, к примеру, софт Ivideon Server, то детекор движения будет использоваться программный.

Один детектор способен заменить сразу несколько операторов видеонаблюдения. А уже в 2000-е начали появляться первые системы видеоаналитики, способные распознавать объекты и события в кадре.

У Ivideon сейчас в разработке несколько модулей видеоаналитики – с тех пор, как мы выпустили OpenAPI, дело пошло быстрее за счет интеграции с партнерами. Часть проектов пока в закрытом тестировании, но кое-что уже готово. Это, во-первых, интеграция с кассами для контроля за кассовыми операциями (пока на базе iiko и Штрих-М). Во-вторых, разработан детекор очередей.

У нас был счетчик Ivideon Counter, определявший количество клиентов в зале. Аналитика позволила уйти от специального оборудования в сторону облачных вычислений.

Теперь нам не нужна специфическая камера – подойдет любая камера видеонаблюдения с разрешением 1080p+. Сейчас мы хотим не просто считать людей, а определять очереди.

Поэтому готовы любому магазину, ТЦ или офису, где ходят и стоят люди, образуя очереди, предоставить бесплатную камеру для теста детекции очереди. Напишите нам, чтобы принять участие в проекте.

Кроме того, Ivideon работает с технологиями распознавания лиц.

Кто и как распознает

Источник: https://habr.com/post/401765/

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector