новости & тренды

Распознавание лиц, номеров и видеоаналитика

Вы здесь:

Тренды распознавания лиц при видеонаблюдении

Раньше спрос на технологии распознавания на предприятиях был нерегулярным — бизнес и предприятия пробовали, осторожно «прощупывали технологии, которые когда-нибудь пригодятся». 2020 год стал годом «внедрения»: раньше распознавание использовали только самые инновационные компании, теперь же их стараются внедрить повсеместно. Итак, что изменилось в распознавании лиц на предприятиях в 2020 году, и основные тренды.

Тренд №1

Безопасность сотрудников

Безопасность на предприятии – один из главных трендов и важная задача, которую сегодня решают технологии. При помощи видеоаналитики можно контролировать корректность ношения СИЗ (средств индивидуальной защиты) – а это залог защищенности сотрудников и стабильной работы предприятия.

Бывает, что на одном конкретном заводе могут использоваться несколько видов касок. Появляется задача – нужно проверить не только, надета ли на человеке каска, но и какая она, правильно ли ее носят рабочие. Задача становится комплексной, когда СИЗов на одном человеке может до десяти штук. Надета ли каска, очки, респиратор, спецкуртка (застегнута ли она), есть ли сумка или подсумок, какая надета обувь, сведен ли страховочный трос – важно проверять все пункты.

Если специалист, к примеру, занимается сварочными работами, то куда он девает огарки электродов? Бросает ли их туда, где они могут контактировать с горючими веществами, или кладет в специальный контейнер? Камеры могут определить, нет ли вокруг работника опасных предметов, или, наоборот, есть ли рядом предметы, которые помогут в случае опасности затушить огонь.

Тренд №2

Решение посткарантинных задач

Пандемия, конечно, сильно всколыхнула рынок: появился целый ряд факторов, которые повысили спрос на распознавание в сфере безопасности.

Главным трендом в период пандемии стал запрос предприятий на бесконтактный замер температуры — весной поставки были расписаны на шесть недель вперед.

Также появился запрос на более точное распознавание лиц в средствах индивидуальной защиты — того, насколько корректно сотрудники носят маски и носят ли вообще, а также соблюдают ли люди социальную дистанцию.

Тренд №3

От экспериментов к внедрению

Первоначальный хайп технологий распознавания лиц прошел: рынок немного успокоился, привык к жизни бок о бок с нейросетями, запросы аудитории стали более осознанные. Во-первых, повысился уровень доверия: технология доказала, что она работающая и востребованная – теперь бизнес не только ставит эксперименты, но и повсеместно внедряет ее. Люди сегодня действительно готовы к работе с аналитикой и к её осознанному внедрению. Это случилось, в том числе, благодаря карантину и многочисленным вебинарам, которые проводились во время самоизоляции с завидной частотой. Аудитория, которая с осторожностью относилась к технологиям, стала больше доверять им.

Во-вторых, мы сами «прокачались»: больше вопросов задаем клиенту и даже помогаем найти ответы, как результаты внедрения должны повлиять на его бизнес, какие изменения произойдут после внедрения технологии и чего можно ожидать в качестве минимального результата.

Тренд №4

Выход за рамки обычных задач

Еще один тренд – применение нейросетей в новых бизнес-процессах. Конечно, самое очевидное, для чего используется распознавание – это аутентификация по лицу. Но сегодня проблемы в распознавании вышли за рамки тех примитивных задач, что были пару лет назад: мало узнать, надета ли каска на человека.

Также сейчас становится все более популярным применять распознавание в маркетинге: чтобы предложения были максимально таргетированы, необходимо знать пол, возраст и другие характеристики аудитории.

Еще одно интересное использование технологий распознавания — для визуальной дефектоскопии на производстве и для калибровки продукции при конвейерном производстве.

Также технологии используются при работе сотрудника с конфиденциальной информацией: например, они отслеживают, чтобы работник не сфотографировал экран.

Ну и, конечно, стоит вопрос обработки поведенческих факторов. Например, рабочий снял во время обеда куртку, а потом снова надел — считается ли это нарушением режима или такое поведение допустимо? Фактически мы выходим за рамки обычного детектора и выполняем поведенческую аналитику.

Тренд №5

Безбарьерное распознавание в местах с большим потоком людей

В видеоаналитике есть барьерное и безбарьерное распознавание. В первом случае посетитель останавливается перед терминалом (пропускным пунктом/барьерным входом) и ждет, когда система опознает его, включит зеленую лампочку и пропустит его на предприятие.

Также существует безбарьерное оперативное распознавание. Такая система называется always opened, и она использовалась раньше в метро – барьер открыт, и закрывается он только в случаях, когда человек пытается пройти без билета.

Безбарьерный подход становится все более востребованным в местах с большим потоком людей. Ведь когда на входе много посетителей, задерживать каждого на 2-4 секунды для авторизации неудобно, неоправданно. Поэтому вместо терминалов в таких помещениях устанавливаются камеры, которые отслеживают характеристики сотрудников и пропускают их. То есть, человек подходит к турникету, и, не останавливаясь, проходит через него на предприятие. Если камера заметила проблему, то турникет закрывается заранее и не пускает нарушителя.

Первый вариант больше подходит для режимных предприятий с многофакторной системой контроля, второй – идеален для крупных офисных зданий, поликлиник, университетов и т. д.

Тренд №6

Сохранность персональных данных

Как бы ни были хороши и удобны нейросети, использование технологий распознавания создает новые этические и социальные проблемы, связанные с защитой данных. Много правовых вопросов возникает при распознавании лиц. 

В Европе, Великобритании и в нескольких Штатах Америки был введен ряд законов, запрещающих распознавание.

Законопроекты так или иначе запрещают использовать данные пользователей без согласия их владельца (по крайней мере пока местные правительства и компании не разберутся с правовыми аспектами, которые встанут на защиту персональных данных).

В законе «О персональных данных» сказано, что само изображение становится частью персональных данных в момент, когда однозначно связывается с именем, фамилией или другими составляющими персональных данных. Поэтому обычно системы распознавания лиц ни в каком виде не хранят информацию, позволяющие однозначно идентифицировать человека. В противном случае необходимо получать письменное согласие субъектов на сбор и обработку данных.

Так или иначе, пока не будут найдены универсальные правовые решения, этический вопрос распознавания лиц останется дискуссионным.

Источник: Facemetric

Остались вопросы?

Закажите бесплатную консультацию

Вы здесь: