Top.Mail.Ru
Колонки

Искусственный интеллект поможет избежать трагедии в общественных местах. Как внедрить?

Колонки
Евгений Золотарев
Евгений Золотарев

Директор компании «Делетрон»

Виктория Сафронова

После трагедии в казанской гимназии и целого ряда провокаций в регионах России эксперты вновь заговорили об усилении охраны в объектах с пребыванием детей. И речь уже идет не только о профессионалах отрасли, но и о технических решениях.

Как искусственный интеллект может помочь повысить безопасность школы или любого другого общественного объекта, рассказывает директор компании «Делетрон» Евгений Золотарев.

Искусственный интеллект поможет избежать трагедии в общественных местах. Как внедрить?

По данным института образования ВШЭ, охрана есть примерно в 75% школах. Выходит, что в остальных продолжают дежурить вахтеры. Также эксперты ВШЭ отмечают, что в 79% российских школ есть «тревожная кнопка», в 78% – система видеонаблюдения. Но если верить рассказам тех же ЧОПовцев камеры видеонаблюдения установлены далеко не лучшего качества и не по всему периметру. 

В вопросе обеспечения техническими средствами охраны образовательные учреждения опираются на Национальный стандарт 2019 года. Но в части технических средств охраны в документе есть требования только к наличию в школах систем видеонаблюдения, системы контроля и управления доступом, сигнализации. И часто школы останавливают свой выбор на самом бюджетном оборудовании, которое, к сожалению, не решает проблему. Бизнес в этом плане подходит к этому вопросу с большей ответственностью.

Современные системы видеонаблюдения с использованием искусственного интеллекта могут определять наличие оружия в руках человека и моментально отправлять сигнал тревоги в службы оперативного реагирования. И эти технологии ушли далеко вперед. Сейчас даже есть возможность отследить направление стрельбы и тип оружия. Также система может выявить потенциально опасные позы человека — как нападающего, так и жертвы — и оповестить службу охраны.

 

Зачем камерам искусственный интеллект

Искусственный интеллект превращает камеры из пассивных часовых в активных наблюдателей, которые могут идентифицировать людей, подозрительное поведение и предметы в их руках.

Другими словами, видеоаналитика на основе ИИ помогает распознавать события либо до того, как они произойдут, либо по мере того, как происходят, чтобы дать возможность быстро среагировать и принять необходимые меры.

Искусственный интеллект позволяет собирать и анализировать большие объемы данных. Со временем эта информация помогает системе научиться распознавать движения, одежду и даже настроение людей в кадре.

Можно даже формировать списки людей — кому можно, а кому нельзя находиться в здании. Если камера фиксирует появление человека из «черного списка», сигнал тревоги поступает службе охраны, и такой человек уже не сможет пройти в здание. Так работает технология распознавания лиц, которая является частью видеоаналитики.

 

Как происходит обучение технологии

Искусственный интеллект сегодня можно научить делать почти все. Как и люди, он лучше всего обучается при условии многократного знакомства с предметом или объектом. Для этого делаются постановки с участием сотрудников компаний, актеров и полиции. Затем искусственный интеллект обрабатывает снятые видеоролики. Впоследствии он способен распознавать действия, предупреждая об опасности.

Уже сейчас можно говорить о многофакторной видеоаналитике, когда анализируется не только поведение преступника, но и жертвы. В момент нападения у каждого есть свои маркеры поведения, которые позволяют искусственному интеллекту определить опасную ситуацию и направить сигнал тревоги в службы быстрого реагирования. Более того, искусственный интеллект может анализировать поведение человека еще до входа на объект. Если в этот момент система обнаруживает оружие в его руках или потенциально опасное поведение, сигнал тревоги подается раньше, чем он успевает попасть на прилегающую территорию, а тем более в здание.

Несмотря на то что освещение, препятствия и углы могут снижать точность, чем больше тренируется система, тем лучше она становится. Хотя до сих пор встречаются ошибки. Например, искусственный интеллект может опознать вместо оружия дрель в руках обслуживающего работника и ошибочно подать сигнал тревоги. Но в случае с безопасностью детей лучше быть настороже и действовать на предупреждение. Точность распознавания угроз с помощью видеоаналитики сегодня составляет 93-97%.

Технологию обнаружения оружия можно и нужно интегрировать с системой контроля и управления доступом в здание. Если оружие обнаружено, после проверки ответственными сотрудниками поступившего предупреждения, вход автоматически блокируется. Так можно предотвратить ситуацию попадания стрелка в школу, и, в конечном итоге, спасти жизни детей.

Существующие технологии звукового обнаружения выстрелов работают только после инцидентов и предоставляют нечеткие сведения о приблизительном местонахождении звука. Искусственный интеллект позволяет обнаружить в руках человека оружие заблаговременно, и еще до выстрела предупредить оперативные службы, предоставив точную информацию о местонахождении и о том, как выглядит потенциальный стрелок. Такие технологии могут помочь полиции и сотрудникам служб безопасности предотвращать преступления, а не реагировать на них постфактум.

 

Как внедрить такую систему на объекте

Видеоаналитика — это не какие-то технологии будущего, это действующее сегодня программное обеспечение, которое может выполнять конкретные задачи.

ПО, как правило, работает на большинстве типов оборудования средней ценовой категории. Установка дорогих камер видеонаблюдения не требуется, если не преследовать специфические задачи, например, распознавание лиц.

Для каждого конкретного случая необходимо:

  • провести технический анализ имеющегося оборудования и задач заказчика;
  • изучить план помещения и территории.

Важно также понять:

  • нужна ли интеграция с системой контроля и управления доступом;
  • сколько точек прохода в здание;
  • нужна ли отправка оповещений ответственному лицу;
  • каким способом это будет осуществляться.

Далее в зависимости от задач и условий, подбирается решение видеоаналитики, проводится тестирование, затем и сам запуск. Весь процесс обычно занимает не более 2-4 недель.

Фото: Quardia / Shutterstock

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Холодный старт: как начать бизнес, когда данных нет
  2. 2 PDCA или цикл Деминга: этапы по улучшению процессов в бизнесе в целом, и в IT-сфере в частности
  3. 3 Автоматизация или Excel: почему компании продолжают вести учет в таблицах
  4. 4 Управление качеством продукции на предприятии
  5. 5 Как найти персонального ассистента
DION
Что ждет рынок корпоративных коммуникаций в 2024 году?
Подробнее