Московские камеры виденаблюдения оснастят ИИ за 4 млрд рублей

24 декабря 2021

Москва готова вложить 4 млрд рублей в 2022-2027 гг. в продвинутую систему видеонаблюдения, которая сможет фиксировать даже выбрасываемый из машин мусор

Интеллектуальная система видеонаблюдения, использующая возможности нейросети, сможет выявлять ДТП, пробки, выбрасываемый или упавший на дорогу мусор, беспризорных животных, остановившиеся в неположенных местах автомобили (в начале на МКАД), а также пожары и «вторжения транспортных средств в запрещенную зону», должна появиться в Москве уже в 2022 году. Власти города выделили на такую интеллектуальную систему контроля автотранспорта вполне приличные 4,2 млрд руб. Впрочем, в мэрии утверждают, что новые возможности видеокамер не будут использоваться для вынесения штрафов, однако, их «сигналы» о происшествиях будут передаваться в полицию и коммунальные службы.

На днях московский Центр организации дорожного движения (ЦОДД) разместил на портале госзакупок тендер на «организацию работы системы интеллектуального видеонаблюдения». В рамках контракта, на который выделяется более 4,2 млрд руб. в течение пяти лет, власти арендуют у победителя конкурса 1,3 тыс. видеокамер из которых 770 ед. разместят на МКАД, а остальные – на прочих городских магистралях. Система будет разворачиваться, начиная с 2022 году.

Каждый комплекс будет включать по три камеры с ИК-подсветкой дальностью до 250 метров и 40-кратным оптическим зумом. Две из них вращаются на 360°. 
Оборудование, согласно техзаданию, будет с помощью нейросети выявлять и фиксировать различные «инциденты» на улично-дорожной сети, среди которых «вторжение транспортных средств в запрещенную зону» (например, въезд автомобиля на тротуар или обочину), обнаружение на проезжей части мусора, выпавшего груза, животных, частей автомобилей и других предметов, угрожающих безопасности движения.

Система также должна будет самостоятельно определять наличие пробок, выявлять задымление и огонь (в случае ДТП), а также различные нарушения, включая пересечение сплошной линии разметки, движение «в запрещенном направлении» и машины, которые едут слишком быстро или слишком медленно (порог скорости в ТЗ не указан).

В ЦОДД заверяют: «Штрафовать водителей за нарушения ПДД такие камеры не будут, но, например, если машина в случае ДТП попала в обзор и оказалась в неположенном месте, информация будет передана экстренным службам или ближайшему экипажу дорожного патруля для реагирования и оказания помощи». Информация об аварии или препятствии также будет выводиться на электронное табло на дороге.

С Центре добавляют: «Нейросеть сможет автоматически фиксировать инциденты и мгновенно оповещать соответствующие службы. Кроме своих прямых обязанностей по передаче видеопотока дорожной ситуации новые камеры будут помогать работе полиции и других экстренных служб и оперативно реагировать на ЧС».

В Москве, кстати, уже работает система видеонаблюдения, насчитывающая около 200 тыс. камер (контролирует ДИТ Москвы). Еще 3,5 тыс. камер фиксируют нарушения ПДД (контролирует ЦОДД). В рамках заключенного летом контракта ЦОДД с «Максима Телекомом» до 2023 года будет установлено еще 2 тыс. камер видеонаблюдения, способных распознавать лица.

Эксперт по системам фиксации нарушений Григорий Шухман считает, что новая ИИ-система может быть использована также для минимизации трафика путем оперативной перенастройки светофоров. Это подтверждают в ЦОДД: «Фиксация нарушений будет использоваться в качестве аналитики данных, например как повод пересмотреть схему движения».

Руководитель отдела машинного обучения Ntechlab Андрей Беляев считает, что системы видеоаналитики в ближайшее время смогут решать практически все указанные в ТЗ задачи. Причем подсчет людей и автомобилей, а также «вторжение» транспортных средств в запрещенную зону он называет «наиболее простыми сценариями». Он говорит: «Выявление дорожных аномалий, будь то мусор, выпавший груз, животные, элементы поврежденных транспортных средств или повреждение дорожного полотна – более сложная задача. Может быть несколько тысяч разных типов задач. Требуется обучение нейросетей по каждой аномалии или каждой группе аномалий, а для этого должно быть как минимум достаточное количество данных».

В ЦОДД же говорят, что нейросеть уже «научена большими данными из разных стран» (хотя формально контракт на развертывание новой системы в Москве еще не заключен).

Гендиректор группы компаний ЦРТ (разработчик систем распознавания речи, голоса и биометрии) Дмитрий Дырмовский утверждает: «Компьютерное зрение способно выявлять загруженные участки дороги, запустить дополнительные рейсы, чтобы их разгрузить. Хорошо обученная нейросеть может определять дым, срабатывая быстрее, чем традиционный датчик дыма». При этом эксперт отмечает важность, корректного выбора места размещения камер и настройки системы, для минимизации «ложноположительного» срабатывания. Г-н Дырмовский приводит такое сравнение: «Камера должна реагировать, к примеру, на упавшее на дорогу дерево, но не на упавший кошелек».

P.S. Итак, контроля на дорогах все больше и больше, но меньше становится аварий? Уже есть исследования, основанные на статистике ДТП, о негативном влиянии избыточных камер на количество аварий из-за того, что теперь водители больше смотрят не по сторонам (т.е. контролируют дорожную обстановку вокруг), а вверх и в сторону – пытаясь определить наличие камер слежения, а при их визуальном обнаружении – слишком резко тормозят перед ними, создавая аварийные ситуации. С другой стороны – оперативное реагирование соответствующих служб на буквально все помехи для движения транспортного потока – реальное благо. Посмотрим, что, в конечном счете, перевесит, но то, что ИИ может существенно повысить пропускную способность не только магистралей, но даже и обычных улиц – несомненно, главное, чтобы нейросеть не сбоила как нынешние светофоры после каждого сильного ливня…

Следите за новостями на портале www.rim3.ru

Загрузка