Призывников в Москве найдут с помощью уличных камер с функцией распознавания лиц. Как это работает?

В Москве для поиска призывников и вручения им повесток начали использовать городскую систему видеонаблюдения, заявил военный комиссар Москвы полковник Максим Локтев. По его словам, основной причиной неявки призывников в военкоматы является то, что многие россияне не проживают по месту регистрации — это затрудняет возможность вручить им бумажную повестку. Однако сейчас, по указанию мэра Москвы, военные комиссариаты начали получать информацию о призывниках от ВУЗов, где они обучаются, и компаний, в которых работают, а также использовать камеры, установленные по всей столице, утверждает военный комиссар. «С такой информацией о человеке оповестить его о явке в военкомат не составит труда», — заявил Локтев. RTVI рассказывает, как работает система видеонаблюдения в Москве и встроенная в нее функция распознавания лиц.

Как развивалась система видеонаблюдения и распознавания лиц в Москве

В 2022 году Москва заняла 7 место в мировом рейтинге городов с самой обширной системой видеонаблюдения. Согласно официальным данным столичного правительства, в городе установлено более 221 тыс. камер видеонаблюдения. Таким образом, за 1 тыс. человек в Москве в среднем следят более 16 камер — по этому показателю выше находятся только ряд городов в Китае и Индии.

Уличные камеры в Москве стали появляться в 2012 году, а к 2015 году Департамент региональной безопасности отчитался о том, что их установка положительно сказывается на снижении уровня преступности в отдельных районах. Сейчас городская система видеонаблюдения используется при расследовании 70% преступлений, рассказывал председатель Мосгордумы Алексей Шапошников. По его данным, в 2022 году с ее помощью правоохранительные органы смогли раскрыть почти 10 тыс. преступлений.

При этом с 2017 года столичные камеры стали оснащать системой распознавания лиц — поставщиком этой технологии и ключевым подрядчиком мэрии стала компания NtechLab, которая разработала один из самых точных в мире алгоритмов распознавания человеческого лица. В 2015-2021 годах NtechLab постоянно занимала верхние строчки мирового рейтинга систем распознавания лиц Национального института стандартов и технологий Министерства торговли США (NIST). По данным NtechLab, на точность распознавания лиц не влиял ни пол, ни наличие макияжа, ни возрастные изменения. Основные владельцы NtechLab — госкорпорация «Ростех» и Российский фонд прямых инвестиций (РФПИ).

Технология распознавания лиц работает следующим образом: нейросеть выделяет изображения лиц с камер, выделяет до нескольких десятков ключевых точек (глаза, нос, рот, овал лица) и анализирует из взаимное расположение. Полученный «слепок» лица переводится в цифровые значения, а затем сопоставляется с данными из цифровых баз.

В NtechLab утверждают, что на распознавание лица их алгоритму требуется меньше секунды, а вероятность обнаружения лица конкретного человека в видеопотоке составляет порядка 98%. Технология лицевой биометрии позволяет «мгновенно идентифицировать правонарушителей, устанавливать местонахождение разыскиваемых лиц и накапливать массивы «больших данных», необходимых для планирования работы общественного транспорта и коммунальных служб», говорится на сайте компании.

Видеоаналитика позволяет установить по фотографии не только местонахождение человека и время его появления перед камерами, но и изучить привычные маршруты и «предполагаемые социальные связи», утверждают в компании. Более того, разработки NtechLab дают возможность подключить к алгоритму даже очки AR (дополненной реальности). Видеопоток с такой камеры, например, во время массового мероприятия, будет анализироваться в режиме реального времени, а информация о потенциальном нарушителе — выводиться прямо на встроенный в линзу экран. В Ntechlab также рассказывали, что когда камеры замечают потенциального нарушителя, соответствующее сообщение с данными о человеке и его фотографиями из базы и с камеры приходит в виде push-уведомления сотрудникам правоохранительных органов.

Помимо технологий NtechLab в работе системы распознавания лиц Москвы задействованы алгоритмы FaceSDK от компании Tevian, Luna Platform от VisionLabs и совместная разработка российских и белорусских специалистов из компании «Синезис» — система интеллектуального видеонаблюдения Kipod. Все они созданы на основе искусственного интеллекта и с небольшими отличиями могут анализировать биометрические данные, распознавать силуэты, объекты и действия, а также пол, возраст, расу и даже эмоции человека.

В конце 2022 году Департамент информационных технологий (ДИТ) Москвы подписал пятилетние контракты на дальнейшее расширение системы видеонаблюдения в столице — на 12,7 млрд руб. В рамках договоренностей новые камеры должны появиться в общественных пространствах, у подъездов и во дворах жилых домов. Летом того же года на совершенствование системы распознавания лиц выделили 800 млн руб.

«Умные камеры» для поиска нарушителей

Широко использовать систему распознавания лиц в столице впервые начали в 2018 году во время чемпионата мира по футболу — технологию внедрили в камеры на спортивных объектах, в базу загрузили снимки и фотороботы из розыска, после чего нейросеть стала определять похожих людей в толпах болельщиков. Только в Москве, по данным «Ростеха», силовикам удалось задержать почти 100 человек благодаря работе системы распознавания лиц.

В 2020 году применение технологии в столице стало массовым: ее начали использовать не только для поиска подозреваемых и преступников, но и для контроля за строительством и уборкой, регулирования транспортных потоков и сбора данных для планирования развития отдельных районов, сообщали московские власти.

Новое применение камерам видеонаблюдения в столице нашлось после начала пандемии коронавируса. «Умные камеры» помогали ловить нарушителей двухнедельного режима самоизоляции, на который должны были уходить все граждане, прибывшие из-за границы. Только за 2 месяца в начале 2020 года система видеонаблюдения помогла полиции определить более 200 нарушителей карантина, писал РБК.

При этом системы распознавания лиц применяются не только для уличного наблюдения. С 2017 года в России по инициативе Центробанка начала создаваться Единая биометрическая система (ЕБС) — она была задумана для сбора биометрии у граждан и дальнейшего обмена этими данными между банками для удаленной идентификации клиентов. Во многом благодаря активности банков, к концу 2022 года биометрические данные в том или ином виде сдали более половины населения страны — 70 млн человек, сообщало Министерство цифрового развития России.

Кроме того, систему распознавания лиц стали использовать в московском метрополитене для бесконтактной оплаты проезда FacePay. А коммерческие компании начали экспериментировать с распознаванием лиц для таргетирования рекламы.

Злоупотребления и контроль силовиков

Система распознавания лиц на улицах Москвы и в метро неоднократно использовалась для отслеживания активистов и участников митингов. Правозащитница Алена Попова еще в 2019 году через суд требовала от мэрии столицы перестать обрабатывать биометрические данные без разрешения граждан, так как это противоречит Конституции и закону о персональных данных. Правозащитница обращалась в Европейский суд по правам человека из-за того, что власти применяли технологию распознавания лиц во время протестов после выборов в Мосгордуму осенью 2019 года.

О задержаниях активистов с помощью системы распознавания лиц сообщали и после начала частичной мобилизации в сентябре 2022 года. Телеграм-каналы также писали о том, что «умные камеры» использовали для поиска предполагаемых уклонистов. В общей сложности, по данным Shot, Baza и «Осторожно, новости», были задержаны 17 человек в Москве и один в Санкт-Петербурге.

Правозащитный проект «ОВД-Инфо» (внесен Минюстом в реестр иноагентов — прим. ред.) сообщал о том, что 30 сентября 2022 года в московском метро массово задерживали активистов — в этот день в Кремле проходила церемония принятия в состав РФ четырех новых регионов, из-за которой силовые структуры якобы опасались протестов. С помощью системы распознавания лиц в тот день задержали журналистку Екатерину Максимову, активистов Виктора Капитонова, Александра Лыскова, Льва Карманова, Марию Милишевич и Кристину Сидорову. Задержания активистов также происходили в День России 12 июня.

В конце декабря 2022 года президент России Владимир Путин подписал закон, согласно которому биометрические данные россиян теперь должны храниться исключительно в ЕБС, а ее работу теперь полностью контролирует силовики — ведомство определяет основные положения работы ЕБС, порядок сдачи биометрических данных, а также контролирует безопасность хранения персональных данных. Также силовые структуры имеют широкие права по получению доступа к хранящимся в ЕБС данным, а оператор ЕБС, которого назначит ФСБ, должен предоставлять всю необходимую информацию по мотивированному запросу ФСБ и МВД.

Российский опыт применения системы распознавания лиц активно перенимают и в Белоруссии. Так, алгоритм распознавания лиц Kipod предположительно использовался для определения участников митингов 2020 года в Белоруссии. В итоге, против его компании-разработчика «Синезис» ввели санкции ЕС и США «за предоставление властям Белоруссии платформы для слежки за оппозиционно настроенными гражданами».

В каких городах России работает видеонаблюдение с распознаванием лиц

«Умные» камеры активно используются не только в Москве. В январе 2023 года правительство Московской области отчиталось о том, что в систему «Безопасный регион» входит 118 тыс. видеокамер, к концу года их количество планировали увеличить до 130 тыс. Пока к системе распознавания лиц подключено только 16 тыс. камер, но к концу года их число должно вырасти до 40 тыс.

Санкт-Петербург, по данным аналитиков Comparitech, входит в десятку городов с самой обширной системой видеонаблюдения в мире. Там «умные» камеры установлены на станциях метро, зданиях и в аэропорту «Пулково». К октябрю 2021 года «умными» камерами оборудовали 72% станций петербургского метрополитена, а на улицах города появилось около 17 тыс. камер с системой распознавания лиц от Центра речевых технологий. К 2024 году город планировал подключить к системе все камеры на домофонах.

В 2020 году, по данным издания «Коммерсантъ», пилотные проекты по установке камер с системами распознавания лиц запустили как минимум в десяти российских городах, в том числе в Нижнем Новгороде, где на старте проекта было три тыс. «умных» камер на остановках общественного транспорта, в общественных пространствах и в домофонах.

В Новосибирске в 2022 году система распознавания лиц «Безопасный город» включала в себя более 700 «умных» камер видеонаблюдения, к 2024 году их число планировали увеличить до двух тыс. В Тюмени, по данным NtechLab, технология распознавания лиц работает на 250 камерах городского наблюдения.

Один из создателей NtechLab Артем Кухаренко рассказывал ТАСС, что пилотные проекты по подключению городских камер к системе распознавания лиц были в Кемерове и Альметьевске еще в 2019 году, причем власти Татарстана, по данным компании, планировали масштабировать проведение эксперимента на территорию всей республики после успешного пилота. При этом данных о количестве подключенных к системе «умных» камер нет в открытом доступе.

Об интеграции с системой распознавания лиц также сообщали в Самаре и Липецке. Некоторые города, по словам NtechLab, не хотят афишировать работу над подобными проектами.

Камеры с системой распознавания лиц также планировали разместить на границах России с Китаем, Казахстаном, Польшей, Литвой и Абхазией. Соответствующий тендер на 830 млн руб. был размещен на портале госзакупок в феврале 2023 года.