Геометрическая видеоаналитика: посчитать всех медведей на Камчатке и проконтролировать соблюдение социальной дистанции

Разработчики из BDLab ― дочерней компании Фонда развития интернет-инициатив (ФРИИ) — анонсировали разработку технологии контроля за соблюдением социальной дистанции. В ее основе ― искусственный интеллект, который будет анализировать движение людей в конкретных пространствах и определять, находятся ли они на безопасном расстоянии друг от друга. Разработка будет полезна не только в коронавирусные времена: ее можно использовать и городским службам, и транспортным компаниям, и промышленным предприятиям. Создатели умной технологии рассказали Daily Storm о том, как создавалась разработка, где она уже применяется и как с ее помощью посчитать всех медведей на Камчатке. За последние несколько месяцев социальная дистанция стала своеобразным трендом ― на радость всем, кто трепетно относится к своему личному пространству. Но в первую очередь это все-таки необходимость и вопрос безопасности. Кажется, что в супермаркетах и аптеках посетители уже привыкли организованно стоять в очереди, не заходя за разметку, но что делать, когда откроются все возможные виды магазинов и предприятий? Соблюдать безопасное расстояние необходимо будет еще какое-то время, но контролировать ситуацию чисто человеческими ресурсами станет сложнее. Там, где не справятся люди, поможет искусственный интеллект, тем более что в России уже три года существует технология, которая помогает обеспечивать безопасность людей на самых разных предприятиях. Речь о так называемой геометрической видеоаналитике, которая рассматривает перемещение объектов в тех или иных условиях и не имеет ничего общего с распознаванием лиц. «Во ФРИИ есть направление, которое занимается разработкой прорывных технологий для решения точечных проблем крупного бизнеса. Мы досконально изучаем и глубоко погружаемся в технологические тренды, основанные на экспертном мнении авторитетных специалистов. До этого у нас «в портфеле» была компания Vision Labs, которую мы к тому моменту уже продали, ― она тоже занималась видеоаналитикой, но там речь шла о распознавании лиц. Сейчас эта компания очень известна на рынке, они — одни из лидеров этой технологии Параллельное ей направление, которое только начинало развиваться, ― это как раз геометрическая видеоаналитика. Она анализирует пересечение линий, движение, скорость объектов. Так что изначально это не про социальную дистанцию, а про трекинг вообще всего», ― рассказывает заместитель руководителя ФРИИ Сергей Алимбеков. Задолго до коронавирусных времен технологию опробовали на всевозможных пилотных проектах, в том числе в сфере транспорта: «Мы, например, измеряли скорость потока машин. Мы также идентифицировали спецтехнику, которая въезжала на закрытый периметр, а обычную технику мы туда не пускали. Скажем, въезжали только грузовики и уборочная техника, а остальные на эту территорию попасть не могли». По словам Алимбекова, системе в этом смысле без разницы, какие объекты отслеживать и какие расстояния и скорости анализировать. Все, что связано с измерением, под силу данной технологии. Контроль за соблюдением социальной дистанции в этом случае ― одно из ее возможных применений: «Почему мы подумали именно об этом? Пандемия коронавируса, в условиях которой мы все внезапно оказались, заставила задуматься о безопасности людей, вынужденных приближаться к другим и не понимающих, что они нарушают социальную дистанцию и могут кого-то заразить или сами заразиться». Изначально проект создавался с прицелом на обеспечение безопасности на производстве. Система предназначалась для отслеживания несчастных случаев и их предотвращения: «Зачастую бывает так, что люди ходят там, где нельзя ходить, не используют средства индивидуальной защиты и нарушают технику безопасности. К сожалению, у нас много несчастных случаев на объектах повышенной опасности, и мы хотели предложить вот такое решение корпоративным заказчикам, которым нужно снизить эту печальную статистику. Например, по данным Росстата, в 2018 году от несчастных случаев на промобъектах пострадало более 20 тысяч человек, а погибло более тысячи. Технология видеоаналитики позволяет такие случаи предупредить». Учитывая, что все предприятия, которые возобновили свою работу в условиях пандемии коронавируса, обязаны соблюдать целый ряд правил для обеспечения безопасности сотрудников, к необходимости предотвращения несчастных случаев добавляется и вопрос соблюдения дистанции. Соответственно, промышленность сейчас больше всего заинтересована в технологии геометрической видеоаналитики. Причем все это доступно не только в столице, вопреки расхожему мнению, что все подобные новшества тестируются и применяются только в Москве. «Конечно, не Москвой одной. Все основные производственные предприятия находятся в регионах ― например, если мы говорим о добывающей промышленности. Все переговоры о применении нашей разработки ― все ведется там. При этом основные решения для «Умного города» мы стараемся отрабатывать в столице», ― отмечает директор компании DBLab Дмитрий Фадин. Помимо промышленности, технологией вполне мог бы воспользоваться ретейл, но, по словам Фадина, торговые сети пока не выразили особого интереса. Тем не менее специалисты готовы помочь любой сфере деятельности, ведь от запроса до реализации на практике проходит не так уж много времени: «Все зависит от задачи и от наличия у нас готового решения. Все индивидуально: кто-то хочет отслеживать белые каски, кто-то красные, кто-то жилеты, кто-то перчатки. Вопрос, есть ли у нас отобранные под это видеоролики, на которых мы обучаем свою нейросеть. Это может быть и две недели, и около месяца». Больше может потребоваться только на «хитрые» запросы, с которыми разработчики так или иначе сталкиваются. Дмитрий Фадин вспоминает, что однажды пришлось думать, как подсчитать количество медведей в Камчатском крае. Оказалось, что для региона это серьезная проблема. Медведи совершенно без опаски приходят в населенные пункты, как если бы они там были полноправными хозяевами. То, что невозможно представить себе в Москве, ― обычная ситуация на другом конце страны. Но привычное ― не значит безопасное, и поэтому ситуацию необходимо держать на контроле: знать, что в городе есть опасный зверь и он куда-то идет. И геометрическая видеоаналитика как раз приходится кстати: медведей можно не только подсчитать, но и контролировать их передвижение. Приходил в DBLab и запрос на подсчет «черных лесорубов». Для системы и это не проблема: ее можно настроить на что угодно ― животных, людей, автомобили и так далее. Самое главное ― это наличие видео и охват территории. Фотографии тоже могут помочь, но они будут менее эффективны. Именно поэтому такую технологию проще реализовать в Москве: сотни тысяч камер способны обеспечить специалистов достаточным количеством материала для работы. Искусственному интеллекту, равно как и человеку, тоже свойственно ошибаться, но так как нейросеть постоянно обучается, огрехов становится все меньше. Здесь, опять же, многое зависит от качества видеопотока и ракурсов. Что касается вопросов безопасности самой технологии, то, по словам замдиректора ФРИИ, сама по себе она вряд ли может представлять интерес для злоумышленников: «В этом смысле вопрос безопасности решается прежде всего компаниями, которые интегрируют комплексное решение. Наша технология ― часть большого программно-аппаратного комплекса, где есть и видеонаблюдение, и распознавание лиц и так далее. Так что безопасность должен обеспечивать тот разработчик, который все это вместе соединяет. Мы решаем аналитикой определенную задачу».