Толпа под лупой: как бизнес и государство используют видеонаблюдение
«Если ты долго смотришь в бездну, то бездна тоже смотрит в тебя». Слова, которые для Ницше были метафорой, превратились сегодня в прямое и точное описание работы аналитики в видеонаблюдении.
Именно так система распознавания лиц трудится, например, для Тейлор Свифт, которая не хочет пострадать от слишком назойливого внимания фанатов. Проблему пытаются решить в зародыше, не дожидаясь неприятностей. Пока поклонники, пришедшие на концерт певицы, рассматривают стенды с видеонарезками ее выступлений, стенды, в свою очередь, разглядывают поклонников. Они делают фотографии лиц и отправляют их в «командный центр», где система распознавания сравнивает изображения с базой данных тех людей, которые уже были замечены как сталкеры-преследователи. Служба безопасности Тейлор Свифт решила действовать проактивно, а не просто рассматривать толпу в ожидании, что случайно мелькнет нужное лицо. Ту же тактику может взять на вооружение и бизнес. У нас везде стоят камеры видеонаблюдения. Мы и так уже собираем эту информацию. Так почему же мы просматриваем отснятое видео только тогда, когда что-то случится? Стоит включить аналитическое программное обеспечение в уже существующие решения для видеонаблюдения – и мы сможем получать из видеоданных информацию в режиме реального времени.
Технологии по распознаванию лиц появились давно, еще в 60-е годы XX века, но лишь несколько лет назад они стали по-настоящему хороши. Достаточно вспомнить, какой ажиотаж вызвал два года назад российский сайт FindFace, где предложили пользователям найти человека в соцсети всего лишь по его фотографии. Стартап начинался как сервис знакомств, но уже к сентябрю 2018 года резко переменил стратегию. «FindFace более не оказывает услуги поиска людей по фотографии, – написано на сайте компании. – Мы сфокусировались на специализированных решениях для государства и бизнеса на базе технологии распознавания лиц». Технологией FaceN, которая лежала в основе работы сервиса FindFace, заинтересовалось, в частности, правительство Москвы. То, что начиналось как игрушка и возмущало пользователей Вконтакте, перетекло в более серьезное русло.
Жаркое японское лето
Решения по распознаванию лиц используются в банках, в сфере ритейла, для обеспечения безопасности на улице и на мероприятиях. Уже было объявлено, что Олимпийские игры 2020 в Токио станут первыми играми, которые будут очень широко использовать распознавание лиц. Дело в том, что там решили не строить специальные «олимпийские деревни», как это традиционно делает принимающая сторона. Вместо этого, многочисленные мероприятия будут проходить в разных точках города на уже имеющихся площадках. Это значит, что везде, в разных местах спортсмены и другие участники Олимпиады будут должны постоянно идентифицироваться. Без технологий распознавания лиц пришлось бы нанять сотни дополнительных сотрудников, начали бы образовываться длиннющие очереди, да и в целом ситуация была бы далека от традиционного порядка, присущего японцам. Именно поэтому олимпийские деревни были выходом для других стран. Для территориально небольшой Японии выходом стали новые технологии.
Все участники Игр будут иметь собственную уникальную идентификационную карту, которая связана с их фотографией. Повсюду будут видеокамеры, расположенные специальным образом. Система будет следить за тем, чтобы никто не прошел по чужой карте или не оказался на месте без нее. Это повысит общую безопасность, а также снизит возможность мошенничества с входными билетами.
Кстати, борьба с очередями с помощью распознавания лиц на Олимпийских Играх – это не просто имиджевый трюк. По существующим сейчас прогнозам, лето 2020 г. станет чрезвычайно жарким. Если вспомнить, что дело происходит в Токио, где и так воздух в высокий сезон прогревается, в среднем, до +29◦С, то становится понятно, каких максимальных значений может достигнуть столбик термометра. Это значит, что люди в длинных очередях могут падать в обморок. Высокоэффективное программное обеспечение для распознавания лиц позволит сразу нескольким посетителям одновременно проходить через входные ворота, что значительно сократит время ожидания и снизит риск заболеваний, связанных с жарой.
В России подобную тактику хотят принять на вооружение при строительстве жилых комплексов, чтобы уменьшить нужду в заборах и охране. В Минстрое даже посчитали, что технология будет востребована среди многих отечественных девелоперов. Кроме того, все еще длится пилотный проект, в рамках которого система развернута на некоторых московских улицах и железнодорожных вокзалах – для отслеживания преступников.
Бизнес-лица
Мы уже упомянули, что распознавание лиц может работать не только на безопасность и комфорт, но и на бизнес. В частности, на компании из фуд-сегмента. Если вспомнить общемировую практику, то там флагманом стал Walmart, который в 2017 г. внедрил у себя технологию, распознающую по лицу, насколько доволен покупатель.
Если обратиться к российскому опыту, то в том же 2017 г. крупнейший отечественный ритейлер – X5 Retail Group – начал тестирование системы. Здесь таким образом планируют бороться с очередями и оптимизировать сами торговые точки. А вот в «Дикси» возможности распознавания лиц было решено использовать для того, чтобы показывать пользователям таргетированную рекламу.
Что касается кафе и ресторанов, то буквально на днях в Санкт-Петербурге откроется целая сеть кофеен, которая сделала распознавание лиц посетителей основой своей бизнес-модели.
Банки также не отстают. Самое большое внедрение системы по распознаванию лиц было в банке, созданном совместно ВТБ и «Почтой России». Речь о «Почта Банке». Система верифицирует сотрудников на их рабочих местах, следит за тем, чтобы среди посетителей не было мошенников. Свои решения есть у банка «Открытие» и Тинькофф-банка. Последнему, кстати, распознавание лиц помогает еще и потому, что у банка нет своих отделений, а сотрудникам приходиться работать с клиентами, что называется, в «полях».
Тысячи часов – за секунду
Как мы видим, применение технологии весьма широко. При этом в совсем недавнем прошлом эффективно работать с поистине огромным количеством видеозаписей вручную было слишком сложно. Ни охрана мероприятий, ни компании, заинтересованные в анализе для бизнес-целей, не могли просто отсмотреть все записи и сделать выводы. Вернее, могли, но это занимало слишком много времени – речь ведь идет о тысячах часов отснятого видео! Звучит как вызов. Сейчас, благодаря решению по хранению и доступу к видеоданным от NetApp, построенному на базе систем NetApp E-Series, эта задача становится не просто решаемой, но решаемой с высокой эффективностью.
Аналитика отснятого видео позволит использовать материалы традиционного видеонаблюдения: повысить безопасность или получить необходимую информацию в режиме реального времени. Компания NetApp сотрудничает с лидерами в области видеоаналитики, например, с UNICOM Global, чьи комплексные решения меняют как способ защиты стадионов и мест проведения мероприятий, так и принципы взаимодействия с клиентами.
Что представляет собой наше решение? Оно дает доступ к любому количеству отснятого видео. Неважно, сколько у вас было камер: 20 или 200 тысяч. Хранилище для видео компании NetApp может управлять десятками петабайт видеоданных. При этом доступ к контенту вы получаете в одно мгновение. Хранилище NetApp построено на отказоустойчивой конструкции, чтобы обеспечить практически стопроцентную доступность. Миллион систем, которые уже пользуются этим решением, доказали его исключительную отказоустойчивость. При этом для установки и поддержки работы систем NetApp не нужно обладать какими-то серьезными ИТ-навыками. Это решение поддерживать намного проще, чем обычные – сложные и трудномасштабируемые – файловые системы.
На разработку архитектуры этого решения ушло более 30 лет, которые компания потратили на техническое совершенствование и укрепление системы. Теперь клиенты компании NetApp получают по-настоящему высокую скорость доступа к контенту.
Новости
Все новостиИнтервью
Фёдор Прохоров:
Сбер дает доступ к своему облачному суперкомпьютеру и искусственному интеллекту
