Разработчики системы распознавания лиц в московском метрополитене рассказали о первых результатах ее работы. За первый месяц система помогла распознать и задержать 42 человека, находящихся в федеральном розыске, сообщает РИА Новости.
Поскольку базы данных находящихся в розыске людей могут содержать сотни тысяч лиц, полицейским сложно распознавать их самостоятельно. Для того, чтобы увеличить эффективность поиска в последние несколько лет правоохранительные органы нескольких стран начали тестировать автоматические системы, которые устанавливаются в многолюдных местах и практически мгновенно сверяют лица проходящих мимо них людей с базой. В России такие разработки тоже применяются. Например, весной этого года системы распознавания лица начали тестировать в аэропорту «Домодедово» и московском метрополитене.
В метро систему, разработанную компаниями «Сбербанк» и VisionLabs, установили на четырех станциях с большим пассажиропотоком. По данным «Коммерсанта» стоимость оборудования, входящего в систему, составила около 30 миллионов рублей, но позднее мэр Москвы рассказал, что программа распознавания лиц для метрополитена обошлась в 3 миллиона рублей. Во время работы система распознает по кадрам с видеокамер до 20 лиц в секунду и ищет совпадения с 50 тысячами фотографий, взятых из базы данных федерального розыска. В случае, если система распознала находящегося в розыске человека, то данные о нем передаются сотрудникам полиции на станции.
Разработчики рассказали, что за месяц тестирования системы она помогла полицейским задержать 42 рецидивиста, которые впоследствии получили уголовные наказания. Стоит отметить, что разработчики не рассказали об общем количестве случаев, когда система распознавала в пассажирах находящихся в розыске людей, поэтому сложно оценить процент ложных срабатываний системы.
В 2017 году полиция Южного Уэльса развернула возле футбольного стадиона «Миллениум» в Кардиффе систему распознавания лиц перед финальным матчем Лиги Чемпионов. Позже стало известно, что система 2470 раз распознала в прохожих разыскиваемых людей, но 2297 из этих срабатываний оказались ложными.
Григорий Копиев
И сделала это быстрее
Нейросеть, созданная для расчета фракции выброса левого желудочка, в слепом исследовании показала меньше ошибок по сравнению с ручным подсчетом специалистами по ультразвуковой диагностике. Кроме того, алгоритм сделал это на две с лишним минуты быстрее человека. Исследование опубликовано в журнале Nature.