MLView — это система круглосуточного контроля доступа с функцией распознавания лиц на базе искусственного интеллекта, разработанная компанией Globus Это программное решение для круглосуточного мониторинга на социально значимых объектах и быстрого реагирования в случае обнаружения угроз. Механизм работы системы следующий: Обработка и анализ видеопотока с камер видеонаблюдения (в режиме реального времени и в записи). Анализ изображения по заданным параметрам. Мгновенное оповещение через короткое текстовое сообщение (SMS), телефонный звонок. Задача Помимо вышеперечисленной функциональности, MLView решает много других задач: подсчет людей, распознавание подозрительного поведения и экстремальных ситуаций, контроль доступа. Технология способна распознавать и подсчитывать людей или обнаружить возгорание, она увидит подозрительных личностей и узнает холодное и другое оружие, что особенно важно для защиты школ и детских садов. В зависимости от того, что нужно заказчику, MLView можно дополнять сервисами или убирать лишнее. Теперь нет необходимости ставить дополнительные преграды и замки в офисах, в медицинских учреждениях, в складских комплексах, — можно обозначить зоны, куда определенные сотрудники или посетители не должны попасть, и система уведомит о нарушителях. Другими словами эта многофункциональная универсальная технология, которая подходит: Бизнесу. Государственным корпорациям. Муниципальным учреждениям (например, школам). Производственным предприятиям. «Мы давно развиваем это направление, и новое цифровое решение MLView стало хорошей возможностью объединить ранее разработанные технологии», — рассказывает руководитель направления машинного обучения Globus Илья Померанцев. Tasks Реализация Как это работает MLView обрабатывает видеопоток с камер видеонаблюдения в режиме реального времени или в записи. Затем анализирует по заданным параметрам и в случае необходимости мгновенно сигнализирует о нарушении через SMS или телефонный звонок. «Мы работаем с периферийными вычислениями, есть технологии, где система сама проводит вычисления на камере. Не нужно передавать информацию в формате Full HD по интернету на сторонний сервер, — это экономит технологические мощности. Система сама передает только фрагмент, который отвечает заданным требованиям, например номер автомобиля, который что-то нарушил», — объясняет Илья Померанцев. При этом сохраняется анонимность, данные не передаются третьим лицам. Сервис просто сообщает о факте совершения того или иного действия. Таким образом, MLView можно поставить там, где обычную камеру нельзя использовать, чтобы не раскрывать персональные данные, например врачебную тайну. Есть возможность даже считывать положение тела человека — это может быть актуально для производств, где можно производить анализ и подсчет, сколько человек сделал полезных действий за смену. При этом система может сама достаточно простым языком сформировать отчет в зависимости от текущей ситуации. MLView создан на Python. Для реализации цифрового решения применялись множество различных технологий: OpenCV, Каскады Хаара, ML/DL, Keras, TensorFlow, СNN, Pytorch и др. «Мы использовали OpenCV для обработки видео, трекинга объектов, выделения лиц на видео. В ходе работы также внедряли методы глубокого обучения для поиска лиц по базе сотрудников, разрешенных для нахождения на территории. А для определения информационного расстояния между лицами использовали CNN-сети и метрику “Расстояние Хемминга”», — раскрывает технические подробности Илья Померанцев. Результат Федеральная оценка Актуальность и качество сервиса MLView оценили на федеральном уровне. Недавно Globus получил сертификат эффективности цифрового решения Минстроя РФ за этот проект. Сертификаты вручаются цифровым решениям, которые применяются или могут быть применены в рамках реализации ведомственного проекта Министерства строительства РФ по цифровизации городского хозяйства «Умный город». Кому подходит MLView позволяет усилить меры безопасности и исключить человеческий фактор там, где это необходимо. Наше решение позволяет автоматизировать