Если бы мне пару лет назад сказали, что камеры начнут фиксировать нарушения ПДД у людей на самокатах, я бы подумал, что это сценарий из антиутопии. Или хотя бы из очередного эпизода «Черного зеркала». Но нет это вполне себе реальность, которая медленно, но уверенно прокладывает дорогу на улицы российских городов.
Сегодня в Москве и Казани уже проводят тестирование системы, которая с помощью нейросетей и видеоаналитики отслеживает, как ведут себя любители покататься на электросамокатах. Не просто следит, а фиксирует: едет ли человек по пешеходной зоне, превышает ли скорость, выезжает ли на проезжую часть там, где нельзя. И если да — заносит информацию в базу. Пока это работает в тестовом режиме, но вы сами понимаете, куда всё движется. Если эксперимент покажет свою эффективность, появление реальных штрафов — вопрос времени.
Что лежит в основе этой системы?
Тут всё строится на связке двух ключевых технологий: видеонаблюдение и искусственный интеллект. Камеры на улицах города (а их, как мы знаем, становится всё больше) передают потоковое видео в центры обработки данных. Там подключаются алгоритмы компьютерного зрения, способные распознавать объекты и действия. Они отличают электросамокат от велосипеда или пешехода, отслеживают траекторию движения, оценивают скорость, сверяют данные с разрешёнными зонами и правилами.
Особый интерес вызывает нейросетевая часть. Ведь система не просто реагирует на запрограммированные шаблоны. Она обучается — на тысячах часов записей, на различных сценариях и погодных условиях. За этим стоят так называемые обучающие выборки, где каждая сцена уже вручную размечена специалистами: где пешеход, где самокат, где нарушитель. С развитием технологии система сможет распознавать даже стиль езды: агрессивный, маневренный или, наоборот, неспешный и безопасный. Представьте, если нейросеть однажды научится определять уровень адреналина в крови гонщика по характеру торможения. Жутковато, правда?
А зачем всё это нужно?
Тут стоит задаться вопросом: как часто вы сами сталкивались с безумными самокатчиками, которые на бешеной скорости пронеслись мимо вас в метре от коляски или пожилой женщины? Уверен, почти каждый. Электросамокаты за последние три года превратились из игрушки в массовый городской транспорт, но регулирование их поведения на улицах пока отстаёт от реалий. На каждую улицу стража правопорядка не поставишь и ИИ здесь появляется как нечто вроде цифрового участкового, который смотрит за порядком, но не вмешивается физически.
Кто в деле.
Проекты в этой области ведут сразу несколько компаний. Среди них стоит выделить российскую "VisionLabs", работающую с технологиями распознавания объектов и лиц. Также в тестах участвуют интеграторы видеонаблюдения, которые сотрудничают с региональными властями и мэриями. В Казани, например, такую систему разворачивает структура, связанная с «Цифровыми технологиями Татарстана». В Москве подобный пилот курирует Департамент информационных технологий совместно с подрядчиками, обеспечивающими работу «Умного города». Примечательно, что эти разработки частично базируются на зарубежных платформах компьютерного зрения — таких как OpenCV, TensorFlow и YOLOv5, хотя российские программисты всё чаще используют их как основу для собственных решений.
По Сеньке ли шапка?
Естественно, возникают вопросы. Сколько это стоит? Насколько такая система экономически оправдана? В краткосрочной перспективе — не слишком. Пилотные проекты всегда требуют серьёзных вложений. Но если смотреть в перспективе пяти-десяти лет, выгода очевидна. Снижение количества травм среди пешеходов, упорядочивание дорожного движения, рост дисциплины среди арендаторов самокатов — всё это потенциально сэкономит городу миллионы рублей в виде сокращения расходов на медицину, ремонт инфраструктуры и зарплаты дополнительным патрулям.
К тому же автоматизация в данном случае не просто повышает эффективность, но и разгружает людей. Представьте, если бы каждый дворовой инспектор должен был гоняться за самокатами. Это бы скорее напоминало шоу в стиле Бенни Хилла, чем систему правопорядка. Но тут возникает и другой вопрос: не вытеснит ли такая технология рабочих, которые занимались наблюдением и анализом? Возможно, частично. Однако в ИТ и безопасности откроются новые вакансии — для тех, кто будет обучать нейросети, обслуживать камеры, анализировать полученные данные. Грубо говоря, один участковый уходит, но трое цифровых аналитиков приходят.
Что тут известно о безопасности?
Безопасность технологии — тоже важная тема. Если системы ИИ начнут ошибаться, распознавая, скажем, велосипед как самокат, или выдавая штраф ребенку на игрушечном скутере, это вызовет общественное недовольство. Поэтому столь важен этап тестирования. А еще — прозрачность. Люди должны понимать, как именно работает система, какие данные она собирает, где они хранятся и кто имеет к ним доступ.
Перспектива.
Ну и наконец — куда всё это может развиться? Теоретически, технологии фиксации нарушений могут в будущем охватывать не только самокаты, но и велосипедистов, курьеров, дронов-доставщиков, а там и пешеходов, перебегающих дорогу на красный. Звучит пугающе? Да, но такова цена безопасности в мегаполисе, где плотность движения уже сравнима с муравейником.
Подытожим.
В конце концов, важно помнить: технологии сами по себе — не добро и не зло. Всё зависит от того, в чьих руках они находятся и с какой целью используются. А пока что — если увидите на углу улицы странную камеру, не пугайтесь. Возможно, она просто изучает, не нарушаете ли вы правила на электросамокате. А если не нарушаете — вам и бояться нечего. Только держитесь подальше от бабушек на зебре. Иначе вас накажет не инспектор, а нейросеть. И у неё, поверьте, очень хорошая память.
Источники:
The Guardian, Wired, Хайтек+ (vc.ru), CNews, OpenCV Blog, DIT Moscow, Kazan Digital Week Reports, VisionLabs Official Site.