Открыть список
Как стать автором
Обновить

Москва закупила первую партию графических ускорителей Nvidia Tesla T4 для городской системы распознавания лиц

Информационная безопасностьРабота с видеоКиберпанкВидеотехникаУрбанизм


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).
Теги:Москвараспознавание лицвидеонаблюдениеNvidia Tesla T4распознавание национальности
Хабы: Информационная безопасность Работа с видео Киберпанк Видеотехника Урбанизм
Всего голосов 22: ↑22 и ↓0 +22
Просмотры12K

Комментарии 70

Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

Похожие публикации

Лучшие публикации за сутки