Мэрия Москвы выбрала технологии для системы поиска и распознавания лиц

Московская система видеоаналитики с 1 января внедрена «в массовом порядке», объявил 23 января мэр Москвы Сергей Собянин на расширенном заседании коллегии ГУ МВД по Москве. Важный элемент городской системы видеонаблюдения с функцией распознавания лиц – технология их поиска в видеопотоке. Ее департамент информационных технологий (ДИТ) Москвы приобрел у компании Ntechlab (12,5% контролирует «Ростех», 25% – фонд Рубена Варданяна, остальное – у пятерых основателей и миноритария первого раунда инвестиций). Сведения о покупке видеодетектора есть на сайте госзакупок, стороны подтвердили «Ведомостям» факт сделки.

Закупку исключительных прав на детектор Ntechlab проводила принадлежащая мэрии компания «Электронная Москва», она переадресовала запрос в ДИТ. Начальная конкурсная цена на разработку составляла 200 млн руб., сумму контракта стороны не назвали.

Процесс распознавания лица на видео состоит из двух частей, объясняет представитель Ntechlab: поиска лица в кадре (детектирования) и непосредственно его распознавания – сверки с базами данных. Камера формирует видеопоток из огромного числа кадров, детектор в каждом ищет и фиксирует изображения лиц, передает их другому алгоритму – тот преобразует изображение в уникальный цифровой код и сравнивает его с кодами изображений из нужных баз данных. Например, если алгоритм устанавливает достаточную степень схожести двух изображений – детектированного и из базы розыска, сотрудник правоохранительных органов получает оповещение, где искать возможного правонарушителя, говорит представитель ДИТа. Детектор выделяет деперсонифицированные снимки, а личность граждан устанавливают лишь сотрудники правоохранительных органов в соответствии с законом, подчеркивает он.

Ntechlab разрабатывала детектор для Москвы с нуля как отдельное техническое решение, исходный код своего основного продукта FindFace Security компания не продавала, уточнил представитель Ntechlab. Компания разработала детектор, учитывая опыт запуска сложных высоконагрузочных проектов в интересах Москвы, продолжает он, продукт адаптирован для использования одновременно на сотнях тысяч камер и уже успешно работает в системе распознавания лиц. В самом процессе распознавания – сличения снимков с базами – город может использовать алгоритмы разных поставщиков.

Московская система видеоаналитики мультивендорная, заявляет представитель ДИТа: в результате конкурсов определено несколько поставщиков, их алгоритмы дополняют друг друга. Всех поставщиков он не раскрыл, но, по словам одного из участников проекта, Москва купила временные лицензии на использование алгоритмов распознавания у Ntechlab, Visionlabs (входит в экосистему Сбербанка) и Tevian (принадлежит братьям Вадиму и Антону Конушиным). Сооснователь Visionlabs Александр Ханин подтвердил, что компания работает над проектом московской системы видеоаналитики, но детали не раскрыл. Представитель Tevian отказался от комментариев. Ntechlab это не комментирует.

Две технологии работают в связке, обычно детектировать лицо проще, чем распознать, но многое зависит от внешних условий, уточняет руководитель лаборатории машинного интеллекта «Яндекса» Александр Крайнов: высока ли частота потока, мощность самого устройства. Именно детектирование в видеопотоке наиболее затратно с точки зрения вычислительных ресурсов, в мультивендорной системе логично использовать единый детектор, говорит представитель Ntechlab.

Технологии распознавания образов нужны городу для разных целей, объясняет партнер KPMG Николай Легкодимов: чтобы обеспечивать безопасность горожан, оценивать нагрузку на общественные пространства, транспорт, инфраструктуру, прогнозировать потребление сервисов. Представитель ДИТа конкретизирует: они нужны для повышения безопасности детей на территории школы, розыска правонарушителей, контроля за строительством и уборкой социальных объектов, регулирования транспортных потоков и планирования развития районов. Покупая исключительные права на детектор, город получает возможность быстро и без дополнительных закупочных процедур внедрять его в любом из этих направлений, продолжает Легкодимов. Это помогает сэкономить – не докупать лицензии, а использовать купленную технологию – и дает больше возможностей окупить затраты на нее. Городские службы могут за плату предоставлять бизнесу аналитику по данным, например по числу жителей района, рассуждает Легкодимов.