Премия Рунета-2020
Россия
Москва
+6°
Boom metrics
Умные вещи4 января 2015 9:20

А на дорогах камеры умные стоят...

"КП"продолжает рассказывать об успешных российских IT-технологиях
Александр МАЛЯРЕВСКИЙ

Камеры наблюдения принято демонстративно не любить, между тем, это важный и нужный инструмент. Не стоит поминать «Большого брата» – технологии не могут быть «плохими» или «хорошими», мы же говорим о сейчас именно о технологиях, причем о созданных российскими компаниями.

Даже обычная аналоговая камера слежения заметно снижает уровень правонарушений на территории, которую она контролирует. Но есть проблема: для такой камеры нужен человек-наблюдатель, который отсматривал бы передаваемое ей. Но не может человек эффективно вести наблюдение в течение долгого времени – он достаточно быстро устает и начинает пропускать важные события. Кроме того, на все камеры наблюдателей не напасешься. Если наблюдателя нет, то камера будет просто пугать своим видом потенциальных нарушителей и злоумышленников, что, замечу, все равно действенно – они же не знаю, смотрит на них кто через камеру или нет. Но системы наблюдения способны на большее, особенно цифровые.

Компьютер может проанализировать изображения с камеры и на основании данных этого анализа выполнить те или иные действия – подать сигнал человеку-оператору, зафиксировать нарушение, передать данные системе выписки штрафов и т. д. Нужно только научить компьютер алгоритмам, по которым он может отличить в кадре танец от драки, самостоятельно обнаруживать «бесхозные или подозрительные предметы», задымление, аварии, пропажу предметов и т. д.

Созданием алгоритмов анализа видео занимается компания Vocord, созданная выпускниками МФТИ, а также она выпускает комплексы, которые с использованием этих алгоритмов решают задачи заказчика. Задач таких много и они очень интересные, мы поговорим об одной из них – о системе для отслеживания ситуаций на перекрестке, традиционный заказчик которой, разумеется, ГИБДД.

Система может фиксировать разные нарушения: проезд на красный, заезд за стоп-линию, нарушение рядности движения, превышение скорости, выезд на полосу встречного движения, запрещенные на данном перекрестке маневры (например, пересечение сплошной, поворот из «неправильного» ряда и т. д.). Разумеется, система определяет и распознает номера машин, при фиксации правонарушения может самостоятельно подобрать «доказательную базу» (то есть собрать снимки с панорамных камер наблюдения) и все это передавать... а вот куда передать – это уже зависит от постановки задачи: получателем данных может быть и система автоматической выписки штрафов, и программа поиска угнанных автомобилей, и т. д.

Алгоритмы сложные, согласитесь, даже найти в автоматическом режиме местоположение госномера непросто – на мотоцикле он будет в одном месте, а, например, на трейлере совершенно в другом; а ведь есть еще транзитные номера – а уж научить систему распознаванию поведения транспорта на перекрестке, причем отделяя «легальные» маневры от «запретных» и того сложнее. Такие решения есть, причем от разных компаний, однако, Vokord в этом плане продвинулся дальше всех – его система способна распознавать наибольшее количество вариантов нарушений на перекрестке.

Так устроена система видеонаблюдения на перекрестке.

Так устроена система видеонаблюдения на перекрестке.

Вот прекрасный пример интереснейшей российской разработки в области brainware – так называют алоритмическое обеспечение, математические решения, которые потом реализует software на hardware. Ядро разработчиков компании невелико – в нем всего десять человек – но они создают и развивают уникальные алгоритмы, связанные не только с анализом ситуаций на дорогах, но об этом мы поговорим чуть позже, сейчас вернемся к перекресткам.

Оттачивание brainware и развитие software, реализуемое Vocord, приводит не только к совершенствованию системы, но и к оптимизацией технической составляющей, необходимой для работы готового решения. Например, для контроля рядности движения в решении Vokord нет необходимости размещать камеры над каждой полосой, достаточно «смотрящей» на дорогу сбоку-сверху, а это снижает затраты на развертывание и техническое обслуживание системы на конкретном перекрестке, что является самостоятельной задачей.

Практически каждый перекресток уникален, согласитесь: количество рядов, набор светофоров, дорожная разметка, наличие или отсутствие трамвайных путей, дорожные знаки, условия рельефа, влияющие на возможность крепления камер, – эти и другие параметры в каждом случае различны. В результате адаптация системы для работы на конкретном перекрестке оказывается весьма непростой эвристической инженерной задачей. Решают эти задачи, устанавливают и сопровождают оборудование, администрируют программную составляющую комплексов локальные партнеры Vocord, ведь решения компании работают в десятках самых разных городов огромной страны. И работают эффективно.

А так "вычисляют" номера авто на трассе.

А так "вычисляют" номера авто на трассе.

Например, недавно были подведены промежуточные итоги работы решений Vocord в Сыктывкаре, где системы с 2013 года контролируют 17 перекрестков и 2 железнодорожных переезда. По данным УГИБДД по республике Коми аварийность на этих участках снизилась на 30%! Этот пример великолепно иллюстрирует важность и высокую социальную значимость интеллектуальных систем наблюдения, которые помогают обеспечивать безопасность движения, сохраняя жизнь и здоровье людей.

Vocord создает и другие системы, анализирующие по видео не только поведение автомобилей, но и поведение людей, а также способные распознавать лица в толпе, анализировать движение людей в местах массового скопления, по торговым залам и т. д. Но это уже совсем другая история...