В Беларуси создали систему распознавания лиц. Ею пользуются для поиска протестующих?

Несколько дней назад, 13 октября, в одном из Telegram-каналов появился пост, где утверждалось, будто компания Synesis, которая занимается системой умного видеонаблюдения, помогает силовикам «идентифицировать участников протеста» с помощью разработанной ими платформы Kipod. Назавтра Synesis опубликовала заявление, где подчеркнула, что ее система видеоаналитики предназначена «исключительно для поиска предварительно заданных лиц в видеопотоке с подключенных онлайн-камер». 42.TUT.BY спросил у сооснователя Synesis Александра Шатрова, почему система видеонаблюдения для «умного города» не может использоваться для анализа фото и видео из соцсетей, мобильных телефонов и видеокамер, и какие именно задачи выполняет «умное» видеонаблюдение.

Но сначала — что такое Kipod?

Платформа Kipod — флагманский продукт компании Synesis. На сайте продукта указано, что это облачная платформа для «умного города» на основе технологий AI и Big Data.

«Kipod производит мгновенный поиск в больших массивах видеоданных, мгновенно уведомляет о правонарушениях с использованием передовых алгоритмов машинного обучения», — говорится в описании.

В 2018 году в интервью dev.by проектный менеджер Synesis пояснил, что «это как Google, только для видеонаблюдения», а затем добавил, что Kipod используется в четырех столицах — Минске, Москве, Баку и Астане. Так, в московском метрополитене подключено более шести тысяч камер. И осенью 2019 года Synesis сообщила об открытии офиса продаж в Кремниевой долине — специально для продвижения системы в США.

В Беларуси технология Kipod стала основой для внедрения Республиканской системы мониторинга общественной безопасности — техническими моментами, в том числе установкой камер, занимается ООО «24×7 Паноптес», «дочка» Synesis.

Напомним, что с 2017 года в Беларуси создается Республиканская система мониторинга общественной безопасности — она должна объединить на одной платформе камеры видеонаблюдения, датчики дыма, пламени, взрывчатых, наркотических и радиоактивных веществ, тепловизоры и другие специальные детекторы, каналы связи, центр обработки данных, а также иные системы и информационные ресурсы. В составе системы мониторинга станет функционировать и программное обеспечение видеоаналитики — с ее помощью можно будет автоматически распознавать в числе прочего регистрационные знаки транспортных средств, а также лица прохожих.

Основные правовые акты, которые регулируют вопросы создания и функционирования системы мониторинга: указ Президента РБ от 28 ноября 2013 г. № 527 «О вопросах создания и применения системы видеонаблюдения в интересах обеспечения общественного порядка»; указ Президента РБ от 25 мая 2017 г. № 187 «О республиканской системе мониторинга общественной безопасности»; постановление Совета министров от 10.11.2017 № 841 «Об утверждении Положения о республиканской системе мониторинга общественной безопасности и порядке подключения к ней».

Почему Kipod связывают с участниками протестов?

Снимок носит иллюстративный характер. Источник: Miłosz Klinowski / Unsplash
Снимок носит иллюстративный характер. Источник: Miłosz Klinowski / Unsplash

1 октября некоторым абонентам из Минска стали приходить СМС-сообщения от МВД Беларуси. В них говорилось, что получатель «установлен как нарушитель порядка проведений массовых мероприятий» и что «его действия зафиксированы посредством фото- и видеозаписи».

Позже пресс-секретарь МВД Ольга Чемоданова пояснила, что «список абонентов, которым направили СМС, был сформирован с использованием технических возможностей правоохранителей по идентификации личности».

Эта довольно туманная формулировка может заставить считать, будто список людей, которым пришло СМС, составлялся при помощи системы уличного видеонаблюдения.

И впоследствии в одном из Telegram-каналов появилось утверждение, что технология для распознавания лиц, разработанная Synesis, используется для «идентификации участников протестов».

Synesis в ответ выпустила заявление, сообщив, что «система видеоаналитики Synesis предназначена исключительно для поиска предварительно заданных лиц в видеопотоке с подключенных онлайн-камер. Она не может быть использована для анализа фото и видео из любых других источников, не подключенных к платформе, включая мобильные телефоны, видеокамеры, социальные сети».

Используется ли система умного видеонаблюдения, чтобы устанавливать личности обычных прохожих?

  • Имя
    Александр ШатровСооснователь Synesis

Может ли система умного видеонаблюдения использоваться, чтобы устанавливать личность обычных прохожих, в том числе участников протеста? Нет, так как у нее иные функции, утверждает сооснователь Synesis Александр Шатров.

Прежде всего, такие технологии не являются чем-то эксклюзивным и существующим в единичном экземпляре. В этом можно легко убедиться, вбив в Google на английском «нейронные сети для распознавания лиц» — вы получите множество результатов, причем часть из них будет open source.

Так, NIST — Национальный институт стандартов и технологий США — с помощью собственных тестов составляет рейтинг разработчиков алгоритмов распознавания лиц и регулярно его обновляет.

По сути, говорит Александр Шатров, сейчас лидеры рынка борются за сотые процентов точности. Поверх базового алгоритма «надстраиваются» собственные технологии, но принцип остается тем же.

В этом случае применяются два базовых алгоритма: вначале на некой картинке детектируется лицо, а затем оно распознается. Видео, по сути, является просто набором картинок, так что в случае с системой видеонаблюдения технология вначале должна будет детектировать лица, потом выбрать из них лучшие варианты и заняться их распознаванием.

— Примеров использования подобных технологий — масса, начиная от Facebook и Instagram и заканчивая Google Фото, — говорит Александр Шатров. — Система видеонаблюдения для «умных городов» предназначена для обеспечения правопорядка, безопасности, раскрытий преступлений. Когда у вас есть огромный массив камер — десятки и сотни тысяч — вы можете в реальном времени детектировать и распознавать лица, встречающиеся в видеопотоках, а затем сравнивать их со списком разыскиваемых лиц (причем это могут быть не только преступники, но и дети, и пропавшие без вести взрослые без криминальной составляющей). В случае совпадений подается сигнал уполномоченным органам.

Распознать все лица в видеопотоках является обратной задачей, утверждает Александр.

— В нашем случае есть ограниченный набор разыскиваемых лиц и огромный массив камер, позволяющих установить, где и когда эти лица находились. Но наша система не предназначена для того, чтобы, допустим, детектировать все лица в видеопотоке, а затем сравнивать их с какой-то базой, например базой паспортов. Это просто не имеет смысла, так как не отвечает задачам системы видеонаблюдения — установить местоположение конкретного лица.

Да, технология по детектированию лиц, попавших на видео, возможна. Но обычно она не имеет смысла для обеспечения правопорядка. Допустим, у вас есть система «умного города». Она установлена в мегаполисе, где постоянно передвигаются миллионы людей. И если система будет распознавать каждого прохожего, попавшего в объектив, то это создаст бесполезный и бессмысленный информационный шум, который к тому же очень дорого стоит — и с точки зрения вычислительных ресурсов, и с точки хранения всех этих данных.

Поэтому умные системы видеонаблюдения решают иную задачу: они не пытаются постоянно идентифицировать всех, а, наоборот, помогают найти конкретного человека в этом массиве. У нашей системы концептуально другие задачи.

Александр Шатров добавляет, что сейчас к платформе Kipod подключены онлайн-камеры в таких публичных местах, как железнодорожный вокзал и метрополитен.

— Да, камеры нашей системы есть и на минских улицах, но, скорее, на уровне «пилотов». Например, мы ставили камеры на парковке на Советской, но это буквально единицы. Другие места, где установлены камеры, непубличные, допустим, это аэродром, — говорит собеседник. — По сути, сегодня наша система способна помочь с одной задачей: установить, ездит ли разыскиваемое лицо в метро и заходил ли этот человек на вокзал.
Причем это необязательно должен быть преступник. Так, недавно две маленькие девочки решили отправиться в путешествие, и их разыскали как раз с помощью нашей системы.

Похожие статьи