Сергей Егошин: как нейросети меняют Красноярск

Кратный рост рынка — в том числе заслуга внедрения в видеонаблюдение ИИ и машинного обучения. 

Сегодня умные камеры не просто фиксируют реальность, а опережают ее: предупреждают аварии, распознают свалки и управляют городским трафиком в реальном времени. О том, как технологии видеоаналитики и искусственного интеллекта меняют жизнь красноярцев уже сегодня, рассказывает наш эксперт. 

Сергей Егошин
директор МТС в Красноярском крае

— Еще в 2020 Россия вышла на третье место в мире по количеству камер видеонаблюдения, уступив по этому показателю только США и Китаю. Тогда большая часть устройств пришлась на частные компании, а госсектор привлекал «всевидящее око» преимущественно для обеспечения безопасности в школах, больницах и на дорогах. Всего каких-то шесть лет спустя круг задач видеонаблюдения стал куда шире: в городской среде и агломерациях камеры уже распознают стихийные свалки и заваленные снегом крыши, предотвращают пожары и паводки, анализируют дорожный трафик и даже умеют определять настроение людей, гуляющих в парках и скверах. 

Встраивание ИИ в поток видеоданных стало новым эволюционным шагом на пути к городу, где жить комфортнее. Умные камеры стали участниками операционных процессов: они фиксируют, распознают, наблюдают, предлагают решения в режиме реального времени. 

Например, в Московской области камеры с ИИ, установленные на спортивных объектах, не только следят за их популярностью, но и подсказывают, какие именно секции стоит запустить. В Новороссийске с помощью «умных» устройств с начала года зафиксировали нарушения правил благоустройства и дорожного движения на более чем на 9 млн рублей. В Приморье система видеонаблюдения с ИИ предотвращает пожары: определяет на видео дым, отличая его от похожих изображений вроде облаков и тумана, и передает время и координаты возгорания диспетчеру.

В этом плане Красноярскому краю тоже есть чем похвастать. Расскажу о трех неочевидных задачах, которые решает «умное» видеонаблюдение в регионе, и поделюсь интересными цифрами. 

Первая — экономия расхода бюджета на ликвидацию стихийных свалок в Октябрьском районе краевой столицы. В рамках нашего с администрацией района проекта нейросети 24/7 анализируют картинку с 17 камер наблюдения, установленных возле многоквартирных жилых домов. Камеры фиксируют, как горожане выбрасывают мусор, ИИ же следит за наполняемостью мусорных контейнеров. Если контейнер переполнен, на площадке срабатывает звуковое предупреждение, и человек сам решает, нарушать ему правила обращения с отходами или нет. Однако в случае нарушения цифровой помощник распознает автомобиль, на котором приехал нарушитель, и передает информацию об инциденте на облачную платформу, доступ к которой предоставлен специалистам административной комиссии и отдела ЖКХ района. 

Всего за два месяца развертывания проекта расходы на ликвидацию стихийных свалок в Октябрьском районе с помощью интеллектуальной системы сократились в четыре раза, а их объем уменьшился на 50%.

Вторая задача — сохранение леса в экосистеме нацпарка «Красноярские Столбы». В фанпарке «Бобровый лог», где расположена одна из самых популярных смотровых площадок нацпарка, мы установили на подъемниках «умные» камеры, которые следят не только за безопасностью пассажиров канатных дорог, но и за целостностью лесной просеки вокруг.

Искусственный интеллект анализирует данные с камер и передает информацию о любой нештатной ситуации на рабочее место оператора ситуационного центра, будь то нарушение правил поведения или дерево с наклоном выше допустимого порога.

Установка такой системы позволила усилить санитарный контроль деревьев, которых в базе фанпарка насчитывается более 6 тыс., и при этом решить задачу промышленной безопасности на объекте, где каждый год бывает более 600 тыс. туристов. 

Третья, нетипичная, но очень важная сегодня задача — предупредить транспортные проблемы еще до их возникновения. Цифровым сервисам под силу решить широкий пул задач безопасности и комфорта пассажиров общественного транспорта, но куда, на мой взгляд, важнее то, что мы переходим от реакции на ту или иную проблему к ее проактивному решению. Здесь «умные» камеры, установленные в автобусах, отслеживают скорость движения и местоположение, а также все, что происходит в салоне общественного транспорта.

ИИ способен считать мимику лица водителя и положение тела, а также контролирует соблюдение правил вождения. Если водитель почувствует недомогание, начнет засыпать за рулем, отвлекаться на еду, курение или разговор по телефону, система предупредит его или передаст сигнал диспетчеру.

Такие проекты уже реализованы на промышленных объектах нашего Крайнего Севера, установка же подобных систем в Красноярске — вопрос ближайшего будущего. 

Эти примеры показывают, что камеры сегодня не безмолвные «архивариусы» процессов, которые вокруг нас происходят, но и помощники в их оптимизации. Видеоаналитика становится новым цифровым каналом для анализа данных, принятия решений и оптимизации процессов в различных сферах.

Производство может снизить простои за счет раннего выявления отклонений в технологическом цикле, ТРЦ и магазины — проанализировать поведение покупателей и персонализировать клиентский сервис, город — посчитать количество туристов на знаковых точках притяжения.

Сценариев тысячи, при этом будущее, где цифровые помощники встроены в рутинные процессы и за счет способности анализировать «картинку» на местах с настройкой под конкретные сценарии — уже наступило.

Читайте по теме: 

Системы видеонаблюдения Красноярского края подключат к ИИ

Также искусственных помощников планируют поставить на обработку обращений жителей региона за госуслугами.

А вы кого-то уже сократили из-за ИИ? Практика и стратегии красноярских компаний

С повсеместным внедрением ИИ все громче звучат разговоры о грядущих массовых сокращениях. Действительно ли люди теряют работу из-за нейросетей и как обстоят дела в красноярских компаниях?

МТС обеспечит связью труднодоступные районы с помощью беспилотников

Компания МТС первой из телекоммуникационных операторов связи России представила коммерческое решение по оперативному развертыванию мобильной связи.