Главное Свежее Вакансии   Проекты
Разместить своё объявление
😼
Выбор
редакции
948 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

«Хакнуть» умный город: раскрываем карты бизнеса и государства

Какие технологии уже сегодня реально делают города «умнее»? Спойлер — не те, о которых вы подумали. Зачем умный город бизнесу и государству? Рассказывает Михаил Марков, менеджер международных продуктов Ivideon, сервиса облачного видеонаблюдения и видеоаналитики для бизнеса.

b_5cfe14e73dc75.jpg

Есть два взгляда на умный город — из будущего и из настоящего. В будущем это — супер-технологичный мегаполис, не просто разумный, но предчувствующий и устраняющий неудобства и опасности для жителей до их возникновения. Такие города уже проектируются с нуля: арабский город без автомобилей Масдар или созданный Китаем и Сингапуром экологично-технологичный Тяньцзинь.

В настоящем крупные города также стремительно умнеют. К 2020 году объём рынка умных городских услуг составит порядка $400 млрд в год. Москву ставят в один ряд с Сингапуром, Гонконгом и Нью-Йорком по степени развития умных городских технологий. Сергей Собянин отмечает качество и количество электронных услуг для бизнеса, на ВДНХ открыт целый павильон, посвящённый умному городу, РБК в качестве аргумента приводит популярность умных городских сервисов, таких, как такси.

Чтобы «взломать», то есть «понять», что такое умный город и как использовать его преимущества себе на пользу, нужно для начала разобраться, что это вообще такое. Корректны два определения (вполне неожиданных):

  1. Умный город для государства — это данные и управление городской инфраструктурой на основе данных.
  2. Умный город для жителей и бизнеса — это совокупность «умных» услуг.

«Умные» городские услуги — вроде транспорта и других городских сервисов, также основаны на сборе данных и их обработке. Один из наиболее релевантных и объективных источников данных — видео, а инструмент для их сбора (один из самых обсуждаемых, пожалуй) — система городского видеонаблюдения. Эта система стремительно превращается в многофункциональный аналитический инструмент.

В больших городах устанавливаются сотни тысяч камер. Например, в Пекине (население 22 млн) — 500 тысяч камер, а в Лондоне (население 9 млн) количество камер приближается к 400 тысячам. В Москве уже более 167 тысяч, но главная особенность новой системы — качество работы аналитического центра за счет технологии распознавания лиц (благодаря ей полиция уже повысила процент раскрываемых преступлений, а приставы ищут неплательщиков алиментов).

Видеоаналитика — это целый комплекс технологий на стыке видеонаблюдения и AI, позволяющий контролировать работу городских систем и оптимизировать бизнес-процессы. Например, полиция Чикаго обнаруживает противоправные действия в реальном времени, в Китае и вовсе развивается система национальной безопасности, в Эквадоре правительству удалось значительно снизить уровень преступности.

1-bEBv-H3mFz1gx01IM4n5JgaMPm0tM_kvFwGRi-

Бизнесу «умное» видеонаблюдение помогает персонализировать программы лояльности в магазинах и противодействовать кражам и мошенничеству, но это лишь верхушка айсберга.

Одна из самых заметных и резонансных технологий умного города, безусловно, — распознавание лиц. В Москве еще с 2017 года применяется система распознавания лиц, помогающая обнаруживать террористов и преступников в метро. Она позволяет распознавать лица с точностью до 80% в базе объемом до 500 млн изображений, а если речь идет о поиске небольшого количества людей (то есть по базе до 1000 изображений), результат будет гарантирован на 97%. Найти и сопоставить фото с камеры с образцами миллиарда лиц система может всего за 0,5 секунды.

Сложнее распознавать людей, которые прикрывают лицо или находятся на открытом пространстве. Например, ученые из университетов Индии и Великобритании создали алгоритм, которому удается распознать 67% людей, которые надели шарф на лицо, нацепили бороду или как-то еще изменили свою внешность.

В апреле Минстрой поддержал идею оснастить российские жилые комплексы биометрическими системами распознавания лиц. Однако сегодня есть больше шансов установить систему распознавания лиц в строящихся жилых комплексах, чем в уже заселенных зданиях, и вот почему. В домах, где люди живут давно, согласование подобных решений — процедура сложная. Кроме того, нужно помнить про стоимость внедрения технологии.

В целом системы распознавания лиц делятся на два типа:

  • автономные, где вы один раз покупаете некоторое «железо» и ПО
  • и системы, которые используют облачные сервисы для вычислений

Автономные системы не требуют платы за сервис, но стоят в несколько раз дороже, чем облачные. Установка системы распознавания лиц, которая использует распределенные вычисления в облачных сервисах, на один обычный дом из двух-трех подъездов обходится ориентировочно в 150 тысяч рублей вместе с работами. Далее необходимо регулярно оплачивать обслуживание по тарифу — в среднем 5,5 тысячи рублей в месяц за одну установленную на входе камеру.

Если какая-то компания или государство соберется массово использовать распознавание лиц в жилых домах и захочет внедрить эти системы максимально просто, не отправляя в каждый дом высококвалифицированного специалиста для настройки, услуги которого также стоят немало, то точно будет использовать облачную инфраструктуру. Это в сумме получится экономичнее (эффект экономии на масштабе) и проще.

Видеоаналитика и дополненная реальность для безопасности в умном городе

Алгоритмы распознавания лиц предоставляет особые возможности для анализа ситуации в общественных местах. В Китае уже несколько лет системы видеонаблюдения позволяют проводить глубокий анализ и фиксировать, например, нетипично большую концентрацию молодых людей мужского пола в черной одежде. А в метро Шэньчжэня успешно прошло тестирование моментальной оплаты входа на станции с использованием распознавания лиц.

Полиция Чикаго имеет доступ более чем к 30 тысячам камер и аналитике видеоданных со служебных смартфонов. Камеры с высоким разрешением и технологией ночного видения идентифицируют лица преступников практически при любых погодных условиях и освещении, а система автоматически оповещает полицейских о происходящих на улицах конфликтах (алгоритмы распознают движения людей и позы, характерные для драк и конфликтов, такие, как удушение, удары руками и предметами, стрельба из оружия). Наличие встроенных в камеры микрофонов позволяет определить драку или перестрелку по звуку.

В Москве тестируют очки дополненной реальности — полицейский видит, как система выделяет из толпы одного или несколько человек. Преимущество заключается в том, что сотруднику полиции не нужно обращаться к базе данных и фотороботу — через очки он сможет сразу понять, где находится потенциальный преступник или нарушитель.

Зачем «умные» технологии бизнесу

В бизнесе на первый план выходит инструменты для повышения эффективности и оценки рентабельности. Распознавание лиц позволяет проводить оценку удовлетворенности клиентов на основе анализа эмоций, собирать данные для более точного определения портрета ЦА и формирования стратегии продвижения, управления digital-витринами, вывесками и табло.

Видеоаналитика для бизнеса только лишь распознаванием лиц не исчерпывается: благодаря интеграции с другими технологиями она помогает предотвращать очереди и другие скопления людей, вести учёт рабочего времени сотрудников, предотвращать мошенничество в банкоматах и на кассах, внедрять программы лояльности с персонализированным подходом. Всё вышеперечисленное уже используется на практике и способствует «интеллектуализации» городов.

Новые технологии создают условия для бурного роста рынка и развития сервисов, как в государственной, так и в коммерческих сферах. Возможности идентификации по фотографии активно используют в ресторанах, фитнес-клубах, а также в банках, чтобы экономить время и противодействовать мошенничеству. Неудивительно, что в таких условиях технологическая ниша интеллектуального видеонаблюдения переживает бурный рост: по данным MarketsandMarkets рынок технологий распознавания лиц уже к 2021 достигнет $6,84 млрд.

Значительные средства уже сегодня направляются на развитие алгоритмов, помогающих обнаруживать лица, детектировать подозрительные действия. Углубленное изучение данных с камер позволяет строить более сложные аналитические модели. И хотя каждая страна создает системы видеоаналитики со своими особенностями, уже сейчас новые технологии помогают повысить уровень комфорта и безопасности для жителей городов во всем мире.

Автор — Михаил Марков, менеджер международных продуктов Ivideon, сервиса облачного видеонаблюдения и видеоаналитики для бизнеса.

+1
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.