Никто не уйдет незамеченным: Москва входит в число мировых лидеров по уровню наблюдения за жителями

Мэрия Москвы провела первую закупку серверов для городской системы распознавания лиц. Контракт на 1,15 млрд руб. выиграла компания «МаксимаТелеком», известная как оператор Wi-Fi в метро Москвы и Санкт-Петербурга, пишет «Коммерсантъ» со ссылкой на портал госзакупок.

По уровню наблюдения за жителями Москва входит в число мировых лидеров: «Система видеораспознавания, которая охватит более 200 тыс. видеокамер в Москве, будет одной из крупнейших в мире, соперничая, может быть, только с китайскими системами», — заявил мэр Сергей Собянин. Система с распознаванием лиц будет работать в режиме реального времени и интегрируется с базами данных МВД.

Тендер для городской системы видеоаналитики изначально был объявлен на сумму 1,2 млрд руб. В техническом задании фигурируют 258 серверов, в том числе 90 для СУБД и 105 вычислительных серверов с 16 графическими ускорителями Nvidia Tesla T4 (8 терафлопс). В заявке упоминается хранилище данных на 1300 дисков (по 6–10 терабайт); ёмкость массива — почти 9 петабайт.

«МаксимаТелеком» предложила исполнить контракт за 1,15 млрд руб. Другие участники конкурса — системный интегратор Tegrus (входит в группу Merlion) и разработчик систем хранения данных НПО Baum — предлагали исполнить контракт за 1,17 млрд руб. и 1,16 млрд руб, соответственно. Таким образом, победителем стала «МаксимаТелеком».

В первую очередь к системе распознавания подключат общественный транспорт, видеокамеры метрополитена и вокзалов: «Встроенная в светофоры система позволит определять пешеходов, понимать, что водители делают за рулём, пристёгнуты они, разговаривают ли по телефону», — рассказал собеседник «Коммерсанта». — Чтобы покрыть все потребности города, закупаемых серверов будет недостаточно, это только первая очередь закупки».

Гендиректор сети московских дата-центров 3data Илья Хала считает, что мощный серверный кластер способен обеспечить скоростную аналитику по заданным параметрам: «Например, для вычисления конкретного лица из нескольких миллионов, — говорит он. — Можно онлайн отслеживать любые перемещения объектов, например, по номеру автомобиля. А по фотографии, загруженной в систему, можно найти человека по всему городу, да ещё система проанализирует архив за последние 30 дней».

«В тендере в большом количестве фигурируют графические ускорители, что указывает на то, что будут решаться задачи анализа. Это может быть как распознавание лиц и поведения людей, так и анализ дорожного трафика», — сказал ещё один источник издания.

В российском представительстве Nvidia от комментариев отказались.

Дата-центры

В 2019 году делегации ДИТа и департамента региональной безопасности побывали в Китае: «Они изучали системы видеонаблюдения и аналитические системы обработки данных», — рассказал заместитель главы столичного департамента внешнеэкономических связей Илья Кузьмин. По его словам, власти «скоро смогут осуществлять мониторинг не только транспортных, но и людских потоков». В бюджете Москвы на 2019 год на городскую систему видеонаблюдения выделено 7,5 млрд руб., еще 6 млрд руб. заложено на общегородские центры обработки данных.

На сайте АО «Электронная Москва» указаны адреса двух таких объектов в Москве: ЦОД «Нагорная» и ЦОД «Нижегородский». Их общая мощность составляет 7,8 МВт, а емкость рассчитана на 373 стойки. По оценке специалистов, закупленное на первом тендере оборудование потребует 30–50 стандартных серверных стоек.

Сейчас записи со всех видеокамер Москвы поступают в единый центр хранения и обработки данных (ЕЦХД).

Любой житель Москвы может запросить видеоматериалы, позвонив на горячую линию городской системы видеонаблюдения по телефону: +7 (495) 587-00-02 и зарезервировав запись с камер на 30 суток. Оператор сообщит номер заявки, который затем нужно передать в полицию. Сотрудник правоохранительных органов выгрузит архив, либо используя свой персональный доступ к единому центру хранения и обработки данных, либо обратившись с запросом в Департамент информационных технологий.

Подрядчик системы распознавания

Подрядчика для внедрения распознавания лиц выберут на тендере. Один из претендентов — компания NTechLab и технология FindFace, с которой проводился эксперимент два года назад. Тогда эксперимент признали успешным.

Кроме неё, в тендере участвует IVA Cognitive и несколько других компаний. «Осталось несколько претендентов, в том числе мы. Возможно, выберут одного или организуют что-то вроде консорциума из нескольких компаний. Поделят камеры и посмотрят, кто как справляется. Таким образом, сохранится конкуренция, технология будет развиваться», — говорил в мае 2019 года Алексей Цессарский, генеральный директор компании IVA Cognitive, разрабатывающей систему видеоаналитики IVA CV.

«Тема Face Recognition (распознавания лиц) стоит в правительстве Москвы очень остро. Мы собираемся запустить эту систему в полном объёме в следующем году, — сказал Илья Кузьмин. По его словам, в этом году властями российской столицы тестируются пять производителей. — Среди них как российские, так и иностранные компании. Поэтому довольно скоро мы сможем осуществлять мониторинг не только транспортных, но и людских потоков. Не могу пока сказать, что нам удалось найти компанию, которая идеально решает все вопросы в этой сфере. Не только в Китае, но и в целом по всему миру нет такой компании, которая исполняет весь процесс в комплексе».

Точность распознавания

Участники тендера на поставку программного обеспечения для системы распознавания лиц дают разные оценки точности своих систем. В ЦРТ (Центр речевых технологий) ранее поясняли, что современный софт может идентифицировать граждан издалека, даже с уличной камеры, висящей под углом до 30 градусов. В NtechLab говорили, что «углы подвеса и освещённость не играют роли»: якобы их софт с точностью 95% узнает человека при съемке камерой с разрешением 720х576 точек (и изображением лица — 60х60 точек).

Система распознавания лиц тестируется в Москве с 2017 года. Эксперимент был признан успешным: МВД с ее помощью удалось задержать 200 преступников. «Одна из задач системы — обеспечение безопасности горожан. Уже сейчас она помогает расследовать порядка 70% правонарушений», — сообщили в пресс-службе департамента информационных технологий (ДИТ) Москвы.

Но независимые эксперты поясняют, что точность систем оценивается по разным параметрам и здесь производители могут лукавить: «Распознать одного человека, который прямо смотрит на близко стоящую камеру, довольно просто, и тут качество всех систем далеко за 99%. Однако в толпе появляется большое количество людей, у которых лицо скрыто, закрыты глаза, длинные волосы, загораживающие лицо», — поясняет руководитель группы машинного обучения «Инфосистемы Джет» Николай Князев. Как будет работать система в таких условиях — пока неизвестно.

Артём Кухаренко, основатель компании NtechLab, говорил, что в текущих настройках вероятность ложных срабатывания системы — 0,00001%, то есть один на десять миллионов. Цессарский приводит оценку точности до 99% (о путанице в метриках и некорректном использовании терминов читайте статью «Правда и ложь систем распознавания лиц» на Хабре).

Эффективность нейросети NTechLab подтверждена независимыми сравнительными тестами систем распознавания лиц, которые проводили Министерство торговли США и Вашингтонский университет (конкурс FaceScrub). «Наша технология считается лучшей в мире по качеству работы с самой сложной по метрике NIST базой изображений wild exploration. Она включает фото людей, снятые в стихийных условиях и с разным разрешением, причём лица могут быть частично закрыты», — пояснил Кухаренко.

Но в камерах видеонаблюдения точность распознавания гораздо ниже, чем в тестах: «Камеры городского видеонаблюдения динамические: они двигаются вправо-влево, приближаются и удаляются. В таких условиях добиться даже распознавания 60–70% изображений крайне сложно. Результат в 30% уже космический», — говорил руководитель Департамента информационных технологий Москвы Артём Ермолаев в комментарии для РБК два года назад.

На самом деле параметры точности распознавания можно изменять по желанию заказчика. Если мы хотим минимизировать количество ложноположительных срабатываний, то у нас будет много ложноотрицательных, то есть система будет пропускать (не узнавать) многих реальных преступников. И наоборот, если мы хотим на 100% распознавать всех преступников, то есть минимизировать количество ложноотрицательных ошибок, то неизбежно вместе с преступниками задержим множество невиновных граждан за счёт максимизации ложноположительных ошибок.

После интеграции всех уличных камер в единую сеть эффективность работы системы значительно увеличится: «Видеопоток со всех подключённых камер анализируется, лица распознаются и сохраняются некоторое время в базе. Далее фото человека из списка разыскиваемых загружается в систему и выполняется поиск среди накопленной истории, — объяснил Алексей Цессарский один из сценариев работы системы. — Программа показывает, какие камеры и когда видели этого человека. Можно восстановить его маршрут, определить, где и когда он был в последний раз, загрузить видео оттуда и посмотреть, что он там делал». По другому сценарию, система в реальном времени сравнивает картинку со всех видеокамер с фотографиями из базы — и в случае положительного срабатывания в полицию поступает мгновенное уведомление.

До конца текущего года в Москве будет работать более 174 000 камер. Сеть видеонаблюдения объединяет подъездные видеокамеры (95% подъездов жилых домов в столице), камеры на территории и в зданиях школ и детских садов, на станциях МЦК, стадионах, остановках общественного транспорта и автовокзалах, в парках, подземных переходах, сообщает официальный портал мэра и правительства Москвы. «Внедрение видеоаналитики является мощным драйвером повышения эффективности как частных, так и городских систем видеонаблюдения. У жителей города появился дополнительный уровень защиты, — заявил руководитель Департамента информационных технологий Москвы Артём Ермолаев. — Разумеется, все эти возможности должны внедряться очень ответственно. Наш приоритет — баланс между конфиденциальностью и безопасностью, и мы придерживаемся строгой внутренней политики контроля, гарантирующей соблюдение прав граждан».

Распознавание лиц людей по всему городу предоставляет уникальные возможности сотрудникам правоохранительных органов. Они могут ввести в поиск фотографию человека — и узнать, где он сейчас находится, по какому маршруту передвигается и т.д.

По словам Еромолаева, мощности системы пока не хватает для тотальной слежки и распознавания всех горожан в реальном времени. То есть система не может составлять пофамильные списки всех, кто входит в каждый подъезд каждого дома: для этого требуется слишком много ресурсов. Пока что она может только найти на всех видеокамерах отдельных людей, чьи лица загружены в базу данных.

На общегородском расширенном совещании по обеспечению правопорядка в Москве мэр Сергей Собянин пожаловался, что большое количество — около 60% всех преступлений — совершается не москвичами, а приезжими. В то же время число преступлений, совершаемых мигрантами из дальнего и ближнего зарубежья, сократилось с 25 до 14 процентов».

Похожая проблема есть в Китае, и она решается. Например, местный производитель Hikvision освоил выпуск уличной видеокамеры наблюдения DS-2CD7A2XYZ-JM/RX с функцией распознавания и отслеживания уйгуров.

Сейчас доступ к системе городского наблюдения Москвы имеют около 16 тыс. пользователей — это сотрудники правоохранительных органов, государственных и муниципальных организаций. 10 тыс. сотрудников органов исполнительной власти и 6 тыс. представителей правоохранительных органов могут просматривать видео в реальном времени и изучать архивы записей на рабочих местах и с мобильных устройств. У каждого из них свой уровень доступа, что «позволяет сохранить конфиденциальность жителей города», сказали в департаменте информационных технологий Москвы.

Однако, доступ к системе 16 000 человек делает практически неизбежными случаи злоупотреблений со стороны людей, имеющих доступ к конфиденциальной информации.

Вполне вероятно, что скоро за небольшие деньги можно будет заказать слежку за любым человеком или «пробить» его перемещения в любую дату (за последние 30 дней).

источник

Оставить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *