Распознать и доложить. Калужская компания учит нейросети работать вместо сторожей

— По периметру здания посольства установлены камеры видеонаблюдения, — Даниил расстилает на столе чертеж. — Мы нашей системе говорим, что вот эта линия должна охраняться. При пересечении этой линии чем-то похожим на человека нужно бить тревогу. Если пересекает птичка, лисичка, или еще какая-нибудь чебурашка — ничего не происходит. Система реагирует только на человека. При этом охранникам не нужно напряженно вглядываться в экран в ожидании нарушителя, система сама его заметит, сфотографирует, проследит за его перемещениями по территории. Хотя алгоритм реагирования на нарушителя может быть каким угодно — срабатывание сигнализации, рассылка сообщений, вызов полиции или отправка на перехват боевого квадрокоптера, если такой имеется в наличии. У нас пока нет…

— Много у вас клиентов в Калуге?

— Только один.

Производственная компания «Система» , которой руководит Даниил Никитин, — это еще один в обширном ряду примеров того, как медленно и трудно современные технологии приживаются на калужской земле. В нашей городе много компаний, готовых решать современные задачи современными методами, но все или почти все их клиенты из Москвы или других крупных городов.

Из названия это не очень понятно, но ПК «Система» — это IT-компания, а не просто монтажники слаботочных систем. У них в офисе можно увидеть один старенький детектор дыма, как напоминание о былых временах, когда монтажникам достаточно было повесить прибор и протянуть к нему кабель. Сейчас 30% штата компании — инженеры, которые разрабатывают и обучают комплексные системы безопасности.

— Простые монтажники, которые проложат кабель и повесят камеры, уже никому не нужны. Нужно разработать систему, установить оборудование, настроить, обучить персонал и запустить в работу. Чаще всего мы начинаем работу с застройщиком на этапе возведения здания, а заканчиваем уже со службой эксплуатации и персоналом заказчика. Мы давно сделали ставку на «умные» системы, потому, когда появилась возможность создавать интегрированные системы безопасности на базе нейросетей, мы эту тему сразу подхватили. Мы же живем в XXI веке — нужно соответствовать.

Против чужих и своих

ПК Система предлагает многофункциональный программный комплекс, позволяющий создавать распределенные интегрированные системы безопасности любого масштаба. Охранно-пожарную сигнализацию, систему контроля доступа, видеонаблюдение и другие системы безопасности — можно собрать в одну, согласованно работающую, инфраструктуру. Представьте «Умный дом» только круче и вместо дома завод, торговый центр, склад или здание посольства Малайзии в Российской Федерации — это реальный клиент.

Программный комплекс в данном случае означает нейросеть. Самообучающуюся программу, которую можно натренировать сортировать и обрабатывать информацию, поступающую со всех датчиков и камер, и в нужных случаях принимать нужные меры.

На самом деле современному бизнесу чаще угрожают собственные сотрудники, чем грабители или ФНС. Невнимательный бухгалтер, кассир с липкими руками, предприимчивые работники торгового зала или грузчики могут принести больше вреда, чем банальные воры.

Завод по производству одноразовых шприцев Pascal в подмосковной Дубне на основе системы безопасности предложенной «Системой» организовал учет рабочего времени. Турникет отслеживает время прихода и ухода сотрудников и автоматически отгружает данные в бухгалтерию. За перемещениями рабочих по территории следит нейросеть, распознавая их по лицам и разрешая или запрещая доступ в некоторые помещения.

В рамках этой же системы можно реализовать контроль соблюдения техники безопасности — зашел в цех без каски — срабатывает сирена, или автоматический доступ на парковку — нейросеть сможет распознать не только номер, марку и цвет автомобиля, но и лицо водителя и только при совпадении всех пунктов поднимет шлагбаум.

Но, судя по отзывам на сайте поставщика софта для этих систем, очень многие заказчики видят выгоду от установки в том, что она эффективно борется с воровством. Вернее помогает быстро обнаружить преступника. Обычно понять, что со склада пропала продукция, можно только после инвентаризации, и прокручивать запись видеонаблюдения, не зная точного времени совершения преступления, — занятие утомительное и близкое к бессмысленному. Но, если навострить нейросеть обращать внимание на людей, что-то уносящих со склада, находить вредителей становится гораздо проще.

Больше вклад — больше отдача

Из калужских предприятий на внедрение нейросети решился пока только Калугаоблводоканал. На одном из объектов предприятия нейросеть взяла под охрану весь периметр. Если система видит, что вторгшийся на территорию объект похож на человека, все его перемещения берутся под контроль поворотной камеры, а на пульт Росгвардии поступает сигнал и на место выезжает отряд.

Единовременно такая система обошлась дороже найма нескольких охранников, которые посменно дежурили бы на самом объекте или сидели бы у монитора видеонаблюдения в центральном офисе. Но в перспективе установка окупится и за счет отсутствия фонда оплаты труда, и за счет более вероятного предотвращения ущерба в случае, если кто-то проникнет на объект.

— В руководстве Калугаоблводоканала поняли то, чего не понимают многие калужские предприниматели, — заплатив больше на старте, вы увеличите отдачу от системы в будущем. А пытаясь сэкономить, наняв много охранников на маленькую зарплату, вы в итоге потратите столько же или больше, чем стоит современная охранная система, и при этом будете иметь существенно меньший функционал.

Красный, желтый, зеленый

Системы контроля доступа с видеоаналитикой могут полностью автоматизировать процесс проезда автомобилей на парковку в офисном здании или во двор жилого комплекса, безошибочно отличая машины, которым можно проехать, от машин, которым нельзя. Но если эти нейросети такие умные, то почему они не считают трафик, как во всех нормальных городах?

Они как раз сейчас учатся. Процесс обучения нейросети долгий и не тривиальный, особенно в части анализа видео. В Москве и Петербурге есть светофоры, на которых движение контролирует компьютер, выбирая оптимальный режим переключения сигналов, но данные там поступают не от камер, а от датчиков встроенных в асфальт. Там по скорости и весу, расстоянию между колесами и т.д. нейросеть отделяет общественный транспорт и грузовой транспорт от остальных авто и помогает автобусам ехать быстрее. Именно так система устроена потому, что в интенсивном потоке физические датчики эффективней собирают статистику — они не могут не заметить машину, из-за плохой видимости. А видеокамеры, даже с аналитикой — могут, так что создать систему, регулирующую светофоры в зависимости от интенсивности движения основанную только на видеонаблюдении, — задача не из простых. И ПК «Система» над ней работает.

(Правда это обстоятельство не мешает использовать видеонаблюдение для фиксации правонарушений. Но там речь идет о сборе денег с населения — так что это другая история)

Сейчас режим работы светофора на одной из площадей Калуги определяется следующим образом. Специалисты Центра безопасности дорожного движения включают записи с 8 камер, расположенных на перекрестке, и считают машины, проехавшие по нему в разных направлениях за две недели. Из полученных цифр выводится как бы усредненный режим переключения сигналов светофора, который будет наиболее эффективен для постоянного потока, но окажется слишком медленным или быстрым, если значения потока будут отличаться от средних.

— Ничего не решаемого в этой задаче нет, но на данном этапе она требует времени и труда нескольких инженеров, занятых еще и в других проектах. Учить нейросеть распознавать объекты — очень интересный, но сложный процесс. Она должна научиться считать машины так, как это делает человек с карандашом, сидящий перед монитором. Когда это произойдет, и автомобилистам, и пешеходам станет в нашем городе гораздо комфортнее.