Технологии

Нейросеть отличает дым от тумана

Недавно в Белоруссии в Милошевичском лесхозе Гомельской области были установлены нейросетевые детекторы дыма, разработанные российской компанией ITV | AxxonSoft. Обеспечиваемая этими приборами дальность обнаружения дыма в ясную погоду составляет 50 км. ITV | AxxonSoft также обучает нейросети распознаванию людей, машин, номерных знаков, потенциально опасного поведения и пр. для систем видеонаблюдения. Бизнес компании — видеоаналитика на основе искусственного интеллекта вместе с разработкой софта для систем физической безопасности — растет. В 2018 г. выручка превысила 1 млрд руб., в 2019 г. ожидается 30-процентный рост. Детали проекта «Инвест-Форсайт» узнал от директора по разработке программного обеспечения ITV | AxxonSoft Игоря Фаломкина.

Пожар или облака?

Нейросетевые детекторы в белорусском лесхозе работают всего на трех поворотных камерах, совмещенных с тепловизорами. Они установлены на пожарных вышках на высоте 35 метров. Камеры автоматически вращаются вокруг вертикальной оси на 360 градусов, фиксируя поднимающийся над лесом дым.

Нейронная сеть обучена отличать дым от облаков, тумана или пыли. Видео с камер и тепловизоров и интерактивная карта, на которой обозначены секторы наблюдения камер в данный момент, отображаются на мониторе. При обнаружении дыма система передает звуковое оповещение на монитор, а на e‑mail сотрудников лесничества отправляется скриншот карты и кадр, вызвавший тревогу. Точность локализации очага возгорания по «пеленгу» с двух камер, обнаруживших дым, составляет несколько сотен метров.

Нейросеть обучалась на видеоданных, представленных заказчиком. Было собрано 10 000 изображений с дымом, 10 000 изображений без дыма, включая похожие на дым изображения тумана, облаков, пыли. Делается разметка — отмечаются изображения с дымом, нейросети предлагается вся эта обучающая выборка. Анализируя изображения, нейросеть учится самостоятельно определять задымление. Было несколько испытаний — и везде система сработала, кроме единственного случая, когда дым был не виден глазом на камере. У заказчика претензий не было.

Помимо дыма, нейросети ITV | AxxonSoft могут узнавать огонь. Это нужно не только для леса, но и для других открытых пространств или больших помещений с активной циркуляцией воздуха, например открытых складов, больших ангаров или тоннелей. Стандартные средства пожарной сигнализации в таких условиях практически неприменимы или сработают слишком поздно, а умная камера может заметить возгорание на ранней стадии, что позволит предотвратить ущерб от пожара.

Нейросеть распознает пешеходов в Сингапуре

Подготовка обучающих выборок для нейросетей — длительный и трудоемкий процесс: разметка двух минут видеозаписи занимает целый час. В ITV | AxxonSoft есть выделенная группа из 10 человек, которая этим занимается. Наряду с огнем и дымом нейросети обучают отличать людей от автомобилей или, например, определять людей без каски и спецодежды для соблюдения техники безопасности на производстве и стройках.

ITV | AxxonSoft не только обучает собственные нейросети, но и использует решения других производителей. Среди них — система распознавания лиц компании «Технологии видеоанализа» и модуль распознавания автомобильных номеров компании «Технологии Распознавания».

«Распознавание лиц, автомобильных номеров или номеров вагонов — узкие рынки, на которых работают компании с огромным опытом в этих областях. Конкурировать с ними не имеет смысла, и мы как производитель интегрированных систем видеонаблюдения включаем их разработки в наш продукт, предлагая пользователю законченное решение. Сами же мы разрабатываем детекторы для решения специфических задач, для которых не создано коммерческих алгоритмов. Например, недавно мы создали детектор, который отличает пешеходов от велосипедистов или людей на самокатах и гироскутерах, чтобы предотвратить их движение по пешеходным дорожкам. Проект реализован в Сингапуре», — рассказывает Игорь Фаломкин.

Пока это тоже пилот: массового внедрения еще не было.

2,5 миллиона камер 

Хотя нейросетевая аналитика — один из мейнстримов технологического развития современного видеонаблюдения, у ITV | AxxonSoft есть крупные заказчики, которые используют продукты компании и без нее. Так, Северо-Западный банк Сбербанка этими видеоохранными системами оснастил более 400 своих офисов и 4,5 тысяч банкоматов, создав единый центр мониторинга. В числе самых крупных клиентов системного интегратора — «Газпром» (штаб-квартира в «Лахта-центре», сеть автозаправочных комплексов), международный аэропорт Мехико, метро Стамбула, полиция ОАЭ, школы Нью-Йорка, стадион «Арсенал» в Лондоне и многие другие.

Также софт российской компании применяется за рубежом. В конце 2017 г. на основе продукта ITV | AxxonSoft в южнокорейском городе Янсан была внедрена система «Безопасный город» с интеллектуальным поиском видеозаписей. Она может быстро находить людей по фотографии, автомобили по номеру и многое другое, централизованно обрабатывая информацию с 3200 видеокамер. Всего же в проектах на основе продуктов компании по всему миру используется более 2,5 млн камер.

«Когда речь идет о системах городского видеонаблюдения, редко требуется видеоаналитика, работающая в реальном времени. Во-первых, в хаосе городского движения очень трудно бывает определить, какое событие считать “тревожным”. Во-вторых, десятки операторов, которые могли бы реагировать на такие события, — очень дорогой ресурс, особенно в странах с высокой оплатой труда. А вот быстрый поиск видеозаписей с тысяч камер по множеству критериев — огромное подспорье для полиции при расследовании различных правонарушений», — объясняет Игорь Фаломкин.

ООО «Ай Ти Ви групп», в которую входит ITV | AxxonSoft, контролируется Муратом Алтуевым (данные сервиса Контур.Фокус). У компании 50 представительств по миру. Конкуренты на международных рынках софта для систем физической безопасности — компании Genetec и Milestone, на российском — DSSL, ISS, Macroscop.

Автор: Наталья Кузнецова

Подписывайтесь на канал «Инвест-Форсайта» в «Яндекс.Дзене»
Подписывайтесь на наши телеграм-каналы «Стартапы и технологии» и «Новые инвестиции»
Загрузка...
Предыдущая статьяСледующая статья