Rambler's Top100
 
Все новости Новости отрасли

Запуск полноценной системы распознавания лиц в столичной подземке может затянуться

02 сентября 2020

Полноценный запуск системы распознавания лиц в метрополитене может затянуться: это следует из тендерной документации на поставку камер и серверов для подземки.

"КоммерсантЪ" напоминает,  что  в январе 2020 года Сергей Собянин обещал завершение внедрение полноценной системы распознавания лиц в московском метро к 1 сентября. На момент этого заявления в Москве уже работала система, распознающая лица с уличных и подъездных камер. «Мы с 1 января внедрили ее в массовом порядке, были заменены городские камеры на камеры с HD-качеством, запущены системы искусственного интеллекта по распознаванию лиц»,— пояснял мэр, анонсируя ее скорый запуск и в подземке.

В июле 2020 года столичный метрополитен объявил конкурс на поставку 12,3 тыс. видеокамер для 1,5 тыс. вагонов и около 400 серверов распознавания лиц на общую сумму 1,39 млрд руб. Этому предшествовали еще два тендера.

В ноябре 2019 года столичные власти заказали 258 серверов, 105 компьютеров (с 16 новейшими графическими ускорителями Nvidia Tesla T4 в каждом) и систему хранения данных общей емкостью 9 петабайт на сумму 1,2 млрд руб. В январе 2020 года был объявлен конкурс на 1,9 млрд руб. на поставку оборудования для системы распознавания лиц на транспорте, в частности, 454 серверов (с двумя 18-ядерными процессорами в каждом).

Итоги последнего конкурса на поставку техники для метрополитена были подведены в августе: победителем стала компания «МаксимаТелеком», а поставка должна быть завершена в 180-дневный срок с момента заключения контракта. Из документации можно сделать вывод, что в каждом вагоне будет не меньше восьми камер. В метрополитене насчитывается около 6 тыс. вагонов: то есть камерами оснастят лишь около четверти всего подвижного состава.

В пресс-службе городской подземки заверили, что система имеет «несколько этапов развития» и все запланированные к 1 сентября мероприятия были реализованы.

Сейчас на станциях подземки работает около 5 тыс. камер с функцией распознавания лиц, на идентификацию одного лица в потоке пассажиров «требуется несколько секунд», добавили в метрополитене. В городском департаменте информационных технологий (ДИТ) сказали, что к городской системе видеоаналитики подключены 105 тыс. «потоков с камер» (всего в столице насчитывается более 175 тыс. видеокамер), а розыском правонарушителей с их помощью занимаются правоохранительные органы. Примечательно, что в июне 2020 года власти анонсировали в подземке эксперимент по использованию технологии распознавания лиц для оплаты проезда. В пресс-службе метрополитена уточнили, что закрытое тестирование этой технологии закончится к 1 октября.

Отметим, ранее столичные власти приобрели одну из главных составляющих системы, технологию поиска лиц в видеопотоке, у разработчика NTechlab (12,5% компании контролирует «Ростех»). Начальная конкурсная цена на разработку составляла 200 млн руб., сообщали «Ведомости»; суммы контракта сторонами не раскрывались. Как заявлял гендиректор NTechlab Александр Минин изданию Forbes, речь на примере Москвы идет о развертывании крупнейшего в мире проекта распознавания лиц в режиме реального времени: с помощью его разработки можно найти лицо в толпе. В NTechlab поясняли, что технически процесс состоит из поиска лица в кадре (детектирования), распознавания и последующей сверки его с базами данных.

В NTechlab ранее разрабатывали технологию распознавания лиц FindFace Security, с помощью которой во время чемпионата мира по футболу в 2018 году в России удалось задержать 180 правонарушителей. Но в компании заверяли, что сделали для мэрии отдельное решение, «учитывая опыт запуска сложных высоконагрузочных проектов». В ДИТ, впрочем, ранее сообщали, что помимо разработок NTechlab используют также алгоритмы компаний VisionLabs и Tevian.

Источник: КоммерсантЪ

Поделиться:
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.