Столичная полиция продемонстрировала хорошие показатели за прошедший год – итогами стали снижение преступности, убийств, угона машин в Москве. Но останавливаться в совершенствовании системы безопасности власти города не планируют. Одно из важных направлений – информационные технологии.
Одно из важных направлений – информационные технологии. Система распознавания лиц показала свою эффективность, поэтому с 1 января 2020 года ее внедрили в Москве уже в массовом порядке. Об этом 23 января на расширенном заседании коллегии ГУ МВД России по Москве сообщил мэр столицы Сергей Собянин.
– Мы долго рассказывали о системе распознавания лиц, проводили эксперимент. Система показала свою эффективность, поэтому с 1 января мы внедрили уже в массовом порядке. Были заменены городские видеокамеры. И подключены системы интеллектуального распознования лиц. До 1 сентября эта система будет полностью внедренена в Московском метрополитене, – сказал Сергей Собянин.
Мэр город отметил, что люди, находящиеся в розыске, будут распознаваться в метрополитене за доли секунд. Это будет другой уровень работы полиции. Это позволит определять криминогенные места (проживание мигрантов, закладки наркотических средств и др.). Сейчас важно отработать скорость отработки передачи данных. Нужно, чтобы каждый преступник, приезжающий в Москву, знал, что он будет опознан.
Говорил мэр города и об общей благоприятной атмосфере в Москве, в частности и о количестве туристов.
– За шесть дней новогодних праздников столицу посетили 6 млн человек. Это гигантская цифра для обеспечения порядка. Количество туристов, посещающих Москву, увеличилось с 12 до 25 млн человек. В 2019 году участвовали в массовых мероприятиях 55 млн человек. В этом году легче не будет, так как предстоит обеспечить порядок во время переписи населения, 75-летия Дня Победы, куда приедет много гостей, также пройдет голосование по изменению Конституции России, – сказал Сергей Собянин.
Мэр города отметил, что поток мигрантов в столицу не уменьшается, он наоборот становится больше. Еще и цифры “говорят” о том, что четверть всех преступлений в Москве совершаются мигрантами из Средней Азии. Сергей Собянин попросил у МВД внести федеральные поправки, чтобы дать городу больше контроля на въезд иностранных граждан.
Напомним, что ранее Сергей Собянин передал московской полиции 35 новых автомобилей. Они поступят в распоряжение дорожно-патрульной службы.
Итоги работы столичной полиции в 2019 году
В полном объеме был обеспечен общественный порядок и безопасность граждан при проведении более 39,5 тысяч массовых мероприятий, в которых приняли участие более 54,9 миллионов жителей города и гостей столицы.
Сотрудниками полиции раскрыто 40,3 тысяч преступлений, в том числе 14,2 тысяч, относящихся к категории тяжких и особо тяжких.
Безопасность на дорогах улучшилась – по итогам года зафиксировано сокращение ряда показателей аварийности. Всего за 2019 год совершено 9227 дорожно-транспортных происшествий с пострадавшими. Чаще всего были столкновения и наезды на пешеходов.
Повышенное внимание уделено противодействию организованной преступности. Была пресечена деятельность 1480 лидеров, ликвидировано 33 преступных сообщества.
По мере прибывания в столицу на работу мигрантов, проведено свыше 1400 проверок мест временного проживания иностранцев. Было выявлено 850 нарушений миграционного законодательства, 76 лиц без необходимых документов выдворили за пределы России.
В результате расследования преступлений экономической направленности 35,5 млрд рублей возмещено.
Продолжается борьба с наркобизнесом, за последний год тз незаконного оборота изъято болен 680 кг наркотических средств.
Свою эффективность в очередной раз доказала система “Безопасный город”. За 2019 год с использованием систем видеонаблюдения раскрыто свыше 4000 преступлений, сообщает КП.
Как Это Работает?
У каждого человеческого лица есть определенные свойства, которые легко описать на словах либо в рисунке. Но машина — это не человект, ей необходимо определить точные характеристики, по которым она будет производить считывание.
Такими характеристиками являются расстояние между глазами, форма самого глаза, положение и ширина носа, форма надбровных дуг и подбородка и т. д. Компьютер отмечает показатели с определенной точностью и, совмещая все эти метрики, получает математическую формулу человеческого лица.
Искусственный интеллект сопоставляет каждое попавшее на камеру лицо с базой индивидов, находящихся в розыске, либо обладающих другими специфическими признаками. Если система обнаруживает совпадения, она дает сигнал о местонахождении подозреваемого соответствующим службам.
Когда речь идет о проведении оплаты с помощью распознавания лица, система сверяет внешность человека с фотографиями, соответствующими его лицевому счету. Если совпадения найдены, то оплата производится, если нет, то случай автоматически попадает в число рисковых операций. Владельца счета оповещают о возможности мошенничества, а в некоторых случаях карты блокируются.
Особенностью применения технологии в Китае является и тот факт, что камеры фиксируют негативные происшествия, распознают каждого из участников и записывают данные о них на виртуальные счета в виде баллов. Даже посещение оружейных магазинов может сделать гражданина подозрительным лицом, потенциально опасным для общества.
Этапы распознавания лица:
Face detection — выделение лица человека.
Facial features detection — вычисление антропометрических точек. Система находит опорные точки на лице, которые определяют индивидуальные характеристики. Этот этап является основным технологическим процессом, подробности которого редко разглашается разработчиками систем.
Face normalization — проведение дополнительных преобразований: изменение наклона головы, коррекция цвета лица, повышение четкости.
Feature extraction and descriptor computation — вычисление дескриптора — набора характеристик, описывающих лицо независимо от посторонних факторов (возраст, прическа, макияж). Сопоставление разных дескрипторов позволяет оценить, относятся ли два полученных изображения лица к одному и тому же человеку.
Verification — сравнение полученного вектора лица с имеющимися в базе лицами.
Распознавание Личности В России
Опыт Китая и других стран показывает, что искусственный интеллект и камеры с функцией распознавания лиц могут значительно облегчить жизнь правоохранительным органам и совершить революцию в области обеспечения безопасности. Россия в настоящее время тоже экспериментирует с технологией. Конечно, на фоне успехов КНР отечественные проекты кажутся весьма скромными, но важно другое: начало положено, есть неплохие результаты.
Уже сейчас российский рынок биометрии растет на 36% в год благодаря системам распознавания лиц. Технология используется как государством, так и частными организациями.
В настоящее время на территории многих городов РФ вступают в действие проекты «Умный город» и «Безопасный город». Цель программ — повышение безопасности городских улиц и усиление охраны порядка без увеличения личного состава полиции и национальной гвардии.
Самая масштабная система видеонаблюдения по России развернута в Москве. Здесь установлено более 170 тысяч камер, из которых 105 тысяч устройств оснащены системой распознавания лиц. Камеры уже сейчас помогают в расследовании порядка 70% правонарушений. Правоохранительные органы сообщают, что за два года тестирования камер с системой распознавания лиц, установленных у подъездов многоквартирных домов, сотрудники ведомства задержали 90 человек. А системы видеоаналитики, установленные на нескольких станциях метрополитена, позволяют ежемесячно задерживать от 5 до 10 преступников. При этом количество сотрудников полиции остается прежним.
В России ни одно массовое скопление людей (концерты, спортивные и культурные мероприятия, митинги) не обходится без внимания камер. И даже уже составлена база граждан, которым запрещен вход на стадионы и концертные площадки. Так, камеры, установленные в фан-зоне одного стадиона на одном из матчей Чемпионата мира по футболу, позволили задержать мужчину, находившегося в розыске.
Однако не только правительство использует камеры. Примеры эффективного применения систем видеонаблюдения с распознаванием лиц есть и в крупных компаниях, где технология используется для пропуска в офис, следующий шаг — оплата питания в корпоративной столовой.
Это лишь некоторые из примеров успешного применения технологии в России. Конечно, на данный момент российский уровень внедрения нельзя сравнить ни с китайским, ни с американским, но прогресс остановить невозможно. Уверен, что скоро и соотечественники смогут воспользоваться системами «оплаты по лицу» и многими другими «умными» сервисами.