Улицы Калуги теперь «смотрят» глазами искусственного интеллекта. Компания NtechLab, технологический партнер «Ростеха», запустила в регионе систему видеоаналитики, которая помогает полиции находить разыскиваемых преступников, а также потерявшихся и пропавших людей.
Информация об этом появилась в СМИ. Рассказываем, как работает система мониторинга.
Хотите еще эксклюзивных новостей и аналитики？ Подписывайтесь на наштелеграм-канал, обсуждайте новости и делитесь мнениями о последних событиях рынка в чате!
Спонсорский материал
Спонсорский материал
Как устроена система
Нейросеть встроена в аппаратно-программный комплекс «Безопасный город». Она анализирует видео с городских камер и находит в толпе того, кого ищут, тратя на это меньше секунды. По данным разработчика, лица распознаются с точностью выше 99,9%.
Пока к ИИ подключили несколько десятков камер. Они установлены на центральных улицах Калуги, а также в парках и скверах.
Что будет дальше
На этом власти останавливаться не собираются: зону работы системы планируют расширить. Кроме того, обсуждается запуск распознавания автомобильных номеров. Такая функция позволит быстро вычислять в потоке транспорта машины, которые засветились на месте преступления, объявлены в розыск или числятся угнанными.
Для Калужской области это не первый опыт с технологиями NtechLab. Годом ранее компания запустила ИИ в Обнинске, первом наукограде страны. Решения разработчика также используются в Нижегородской, Новосибирской и Самарской областях, в ЯНАО и регионах СКФО. Всего, по словам компании, ее проекты работают в 34 странах и более чем в 70 российских регионах. NtechLab неоднократно побеждала в международных конкурсах, включая тест алгоритмов распознавания лиц NIST (Face Recognition Vendor Test).
Распознавание лиц — лишь одно из направлений, где ИИ уже нашел применение в России. Так, медицинская платформа «МосМедИИ» объединила больше 2 тыс. клиник из 75 регионов. С ее помощью врачи проанализировали свыше 16 млн лучевых исследований. А ученые Казанского государственного аграрного университета предложили подход, при котором алгоритмы помогают распознать поддельное молоко и обнаружить в нем антибиотики, консерванты, растительные примеси и ГМ-компоненты.