Все новости

Система распознавания лиц помогла полиции Китая поймать 25 преступников на фестивале пива

Видеокамеры, установленные на входах, за секунду идентифицировали личность каждого подозреваемого
© Рixabay/3dman_eu

На ежегодном фестивале пива в городе Циндао (Китай) полицейские арестовали 25 разыскиваемых преступников, применив технологию распознавания лиц. Среди задержанных был преступник, который скрывался 10 лет. Об этом сообщает издание Daily Mail.

На четырех входах на территорию фестиваля было установлено 18 камер. По словам полиции Циндао, камеры зафиксировали в толпе лица преступников и распознали их за секунду. На выходах стояли шесть офицеров, которые останавливали подозреваемых.

Система работает с точностью до 98,1%. Когда она сопоставляет внешность со сведениями базы данных полиции и находит совпадение, звучит сигнал тревоги. 

Полиция Китая также применяет подобные камеры наблюдения на перекрестках четырех городов, где задерживает пешеходов, если они переходят дорогу в неположенном месте. В Пекине камеры стоят в парке и помогают поймать воров туалетной бумаги из общественных туалетов. Технология распознавания лиц применяется также в сети ресторанов быстрого питания KFC, чтобы предугадывать заказы посетителей и принимать оплату через специальные терминалы.

Технологии распознавания лиц в мире

Похожая система используется бывшей телекоммуникационной компанией Motorola и стартапом Neurala, которые занимаются развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ). Компании объединились в работе над проектом создания умных камер, которые с помощью ИИ помогут полиции искать преступников и пропавших детей. Фирмы прорабатывают прототип будущей умной камеры, но уже сейчас высоко оценивают их потенциал работы в плотных городских средах и криминальных районах.

"Применение ИИ в вопросах общественной безопасности открывает уникальные возможности. Обучаемая электронная система сбора данных камер Neurala позволяет найти решения таких проблем, как исчезновение ребенка или пропажа велосипеда", - говорит главный технический директор Motorola Пол Штейнберг.

Neurala создала и запатентовала алгоритмы на основе машинного обучения. Технология подходит для компьютеров небольших мощностей, что позволяет использовать ее на портативных устройствах. Основатель Neurala Массимилиано Версаче говорит, что программное обеспечение устроено по аналогии с мозгом млекопитающих. Он описал систему в исследовательской работе 2010 года. По его словам, система способна обучаться быстрее, чем традиционные поисковые технологии, а также ничего не забывать".

"Технология L-DNN (Lifelong Deep Neural Network, долгоживущая нейросеть глубокого обучения) исключает риск "катастрофического забывания" - проблемы номер один, ограничивающей рост нейронных сетей глубокого обучения для использования ее в реальном времени", - объясняет Версаче.

Технически сеть представляет собой несколько процессоров, составных и взаимосвязанных частей "мини-мозга". Благодаря этому чем больше лиц она запомнит, тем быстрее распознает цель.

"Технология Neurala позволяет ИИ обучаться моментально. Представьте, пропал ребенок. Родители тут же подходят к ближайшему полицейскому, показывают ему фотографию. Ее сканирует система, и сразу начинается поиск", - приводит пример Штейнберг.

Развитие и применение технологии распознавания лиц

Изначально видеонаблюдение было инструментом, решающим частные вопросы безопасности. Совершенствование технологий, расширение задач и возможностей, политика государств в области общественной безопасности вывели применение систем видеонаблюдения на новый уровень, пишут на портале Geektimes.

Преступников ищут и находят с помощью технологий многие продвинутые города мира: Лондон, Берлин, Нью-Йорк. Например, полиции Нью-Йорка с 2010 года удалось поймать виновных более чем в 20 тыс. преступлений. Причем более 7000 правонарушений было раскрыто за счет обновления технологии в прошлом году.

После обновления технологии в ней удвоилось количество точек, по которым фотография подозреваемого сопоставлялась с лицом из базы данных. Такие камеры применялись на дорогах и помогли точнее идентифицировать людей, использующих краденые водительские удостоверения или несколько лицензий на вождение.

В Москве система городского видеонаблюдения включает 145 тыс. камер. Столичные камеры пока не включены в систему интеллектуальной обработки изображения и идентификации лиц, но возможность внедрения такой системы аналитики обсуждают. Как сообщается на портале "Москва 24", система распознавания лиц может появиться в московском метро к 2018 году. 

Материал предоставлен проектом "+1".