Как компьютерное зрение может изменить мир, нам показал Стивен Спилберг в фильме «Особое мнение», действие которого происходит в 2054 году. В этом фантастическом триллере жители мегаполиса платят в метро не картой, а просто посмотрев в камеру. Интерактивные рекламные стенды узнают прохожих, здороваются с ними и предлагают товары: «Джон Эндертон, не хотите ли выпить пива?». Камеры, распознающие лица, не оставляют шансов остаться незамеченным, а полицейские роботы ищут преступника, идентифицируя его по радужке глаза.

Конечно, такого уровня технологии пока не достигли. Однако многое из того, что раньше казалось фантастикой, уже работает. Видеофиксаторы на дорогах «узнают» автомобильные номера. Мы можем разблокировать смартфон с помощью Face ID. МВД России внедряет единую систему видеонаблюдения, которая сопоставляет лица из видеопотока с базой людей, находящихся в розыске. В торговых центрах камеры определяют пол, возраст, а иногда и эмоции покупателей. Рассказываем, как и где это работает.

Как появилась система видеонаблюдения?

Первая система видеонаблюдения была создана в Германии в 1942 году для наблюдения за испытаниями ракет на полигоне. В 1949 году в США появилась первая коммерческая разработка. А во второй половине 1950-х в крупных городах начали устанавливать уличные видеокамеры. В 1956 году в Гамбурге их использовали для регулирования дорожного трафика. Полицейский через монитор наблюдал за движением транспорта и переключал сигналы светофора. Спустя три года в Ганновере и Мюнхене также начали использовать камеры для мониторинга дорожного движения.

Вскоре с помощью видеокамер стали наблюдать за общественным порядком. В 1960 году на Трафальгарской площади в Лондоне их установили на время официального визита тайской королевской семьи. В 1968 году в городе Орлеане, штат Нью-Йорк, поставили камеры, которые круглосуточно отправляли изображения с улиц в полицейский участок.

Следующие пару десятилетий качество изображения в системах видеонаблюдения становилось все лучше, камеры научились поворачиваться влево и вправо, приближать объекты. Но алгоритмы, умеющие распознавать лица, появились только в конце 1990-х.

Большой брат. Когда камеры начали узнавать людей

В 1998 году в Лондоне установили систему видеонаблюдения с функцией распознавания лиц. Сегодня подобные камеры есть во многих крупных городах мира. Их ставят, например, в аэропортах для автоматического контроля пассажиров. Используются такие камеры и на городских улицах. Программа сверяет лица прохожих с фотографиями из базы людей, объявленных в розыск.

База, по которой идет сверка, может быть разной. Например, на московских стадионах, где проходил Чемпионат мира по футболу, использовались фотобазы нежелательных болельщиков — тех, кто устраивал беспорядки на трибунах. Участники протестных акций в Гонконге ослепляли лазерами распознающие камеры, опасаясь, что их лица поместят в фотобазу оппозиционных активистов.

У алгоритмов камер, расположенных в аэропортах, задача проще, чем у тех, что установлены на улицах и в других общественных местах. В первом случае люди целенаправленно смотрят в камеру в условиях хорошего освещения, а в базе имеются их биометрические данные. Поэтому и ошибки здесь случаются редко.

Задача камер, расположенных в общественных местах, — «выловить» лицо прохожего из толпы (а он может быть в шапке, капюшоне, черных очках) и сверить его с тысячами фотографий и фотороботов. Такое распознавание лиц называется «в диких условиях» (in the wild). Сегодня программы делают это меньше, чем за секунду, но точность у них ниже, чем у тех, что работают в системах пропуска — 90 % считается хорошим результатом.

Кстати, российские команды — VOCORD, NtechLab, VisionLab — наряду с китайскими и американскими регулярно выигрывают международные конкурсы разработчиков этой технологии.

Как «умные» камеры осваиваются в ритейле?

Системы видеонаблюдения в торговых центрах и магазинах появились давно. До эры распознающих алгоритмов они выглядели следующим образом. В кабинете охраны стояло несколько мониторов, на которые в режиме реального времени подавалось видео с камер. За ним наблюдал сотрудник, который мог видеть, к примеру, забытые вещи. Сегодня алгоритмы самостоятельно замечают те же оставленные предметы и сообщают о них — такие камеры установлены на некоторых станциях метро в Санкт-Петербурге.

Видеонаблюдение в том виде, который мы описали выше, остается востребованным, но его алгоритмы постоянно меняются и улучшаются. Когда вы в последний раз видели в ТРЦ промоутеров с опросами о ваших потребительских предпочтениях? Сегодня эту работу выполняют видеокамеры. Они определяют пол, возраст клиентов. Затем в программе формируются отчеты, к примеру: с 10:00 до 13:00 в рекламной акции торгового центра участвовало 68 % женщин в возрасте от 25 до 30 лет.

В некоторых сетевых магазинах используется система «СТОП Шоплифтер». Торговые точки формируют базу магазинных воров. Когда в магазин заходит человек, попавший в нее, продавцам приходит уведомление о нежелательном госте.

Наверняка вы заходили в магазины, где повсюду стоят интерактивные экраны, которые показывают рекламу. Возможно, ролик, который вы видели, когда стояли рядом, был адресным. Алгоритмы определили ваш пол и возраст и порекомендовали мужскую туалетную воду или новую линию косметики для женщин.

Сейчас разрабатываются системы распознавания эмоций. Правда, пока они применяются редко, так как хорошо справляются только с определением улыбки на лице. В этом отношении роботы сильно проигрывают людям.

Когда мы будем платить по лицу?

В некоторых сетевых заведениях в Москве — Cofix, «Папа Джонс» — уже можно заплатить именно так. Этот эксперимент запустили в 2018 году. Вы делаете фото, загружаете в приложение, затем привязываете к нему свою банковскую карту. На кассе можно попросить продавца запустить программу, посмотреть в камеру, и сумма заказа спишется с вашего счета.

Самый яркий кейс в этом направлении — магазин без продавцов компании Amazon, который открылся в Сиэтле в начале 2018 года. Покупатель устанавливает приложение, привязывает карту, на входе в магазин прикладывает штрих-код на экране смартфона к сканеру, а потом берет все нужные товары и уходит. Камеры узнают его, а также распознают все продукты, которые он берет с полок. Система пока далека от совершенства. Люди жалуются, что алгоритмы путают товары и записывают в сумму заказа стоимость того, что человек повертел в руках, но не унес с собой.

В 2018 году Walmart подписал с Microsoft соглашение об использовании технологий и облачных сервисов для внедрения «умных» камер в торговые залы. Весной 2019 года в Нью-Йорке появился магазин, в котором алгоритмы отслеживают наличие и срок годности товаров на полках. При этом, подчеркивают в компании, камеры не распознают лица людей и не отслеживают их перемещение.

Где еще используются компьютерное зрение?

Ритейл и охрана общественного порядка — далеко не все сферы применения видеонаблюдения. Сегодня в бизнесе востребованы интеллектуальные системы контроля допуска на предприятия. Сотрудники могут заходить на работу через терминалы не с помощью пропусков или отпечатка пальца, а по скану лица.

Простая задача — автоматизировать въезд машин на парковку. Программа AutoTRASSIR помогает контролировать въезд и выезд с охраняемой зоны. Она взаимодействует с автоматическим шлагбаумом — тот пропускает машину, когда программа «узнает» номер.

Иногда предприятия полностью оснащаются системами интеллектуального видеонаблюдения с целью повышения безопасности и контроля сотрудников. Так, «Системный софт» внедрил решения разработчика Dahua Technology — одного из мировых лидеров в этой сфере — в компании «УВН-Техника». Организация занимается арендой грузоподъемной техники. Комплекс видеонаблюдения на всей территории предприятия установили менее, чем за месяц.

«Работа с грузоподъемной спецтехникой сама по себе требует особых мер защиты и предельного контроля на всех этапах. Внедрение интеллектуального видеонаблюдения стало еще одной, дополнительной мерой: установленные камеры Dahua не только помогают контролировать все происходящее на территории предприятия в Химках, но и дополнительно мотивируют сотрудников более ответственно относиться к своим обязанностям», — рассказал руководитель направления СКУД компании «Системный софт» Евгений Бутнинг.