Придуманы системы распознавания лиц в масках

Насколько необходима новая система видеонаблюдения

Из-за эпидемии коронавируса в школах может появиться новая система видеонаблюдения — камеры, которые способны распознавать лица в масках. Кроме того, устройство от Сбербанка будет еще и замерять температуру человека. Если она окажется высокой, или камера не распознает ребенка, он не сможет пройти через турникет, пояснил глава банка Герман Греф. Он рассчитывает, что разработка появится уже с 1 сентября не только в школах, но и в вузах. Но как это будет работать? И какие вопросы возникают к системе? Разбирался Владислав Викторов.

О том, что системы распознавания лиц могут быть эффективными в борьбе с коронавирусом, Греф заявил еще в начале пандемии. Глава Сбербанка ссылался на успешный опыт Китая. Там специалисты одной из компаний по разработке таких камер добились почти стопроцентной точности распознавания лица в маске. И на рынке сейчас довольно много предложений, которые способны это делать, отмечает руководитель Агентства кибербезопасности Евгений Лифшиц: «Да это же все равно составные — матрица какая-нибудь, оптика. Я думаю, и Герман Оскарович рассматривает эту систему как работающую в мирное время. Родители были бы рады, если бы в класс заболевший ребенок не приходил».

Зачем ФСБ подключается к социальному мониторингу

Впрочем, не все уверены в точности таких устройств. Если даже Apple не нашла эффективный способ разблокировать iPhone с помощью лица в маске, то вряд ли другие игроки придумали, как это делать без ошибок, отмечает гендиректор компании Intems Алексей Титов. Другой важный вопрос: способны ли школы обеспечить сохранность персональных данных? С учетом того, что власти не всегда могут стабильно контролировать людей на карантине, то и тут будут проблемы. «Правильнее было бы, если бы была, естественно, локальная база данных, привязанная к одной школе. На фоне разработки всех этих приложений, штрафов, данные регулярно утекают.

Если вы соберете фотографии всех школьников в базу данных, выложите ее куда-то в одно место, вероятность того, что она утечет, есть. А если по школам это будет храниться, тут хотя бы вероятность меньше, что это все одновременно попадет в сеть»,— пояснил господин Титов.

Предполагается, что для запуска системы распознавания лиц в школах родителям придется предоставить фотографии своих детей и подписать согласие на обработку персональных данных. Но на это наверняка пойдут не все, особенно в частных школах, говорит директор начальной Ломоносовской школы Ангелина Трофимова: «Проблема-то не в том, чтобы потратить деньги на камеры, их установить. Другое дело, что у нас достаточно особый контингент, есть родители, у которых есть официальный отказ от фото- и видеосъемки».

Как москвичи получают штрафы, не выходя из дома

В то же время почти по всей Москве установлены камеры с системой распознавания лиц, при этом горожане не подписывали никаких согласий на обработку персональных данных. Роскомнадзор разъяснял, что если вы оказываетесь в объективе уличной камеры, это не считается обработкой данных. Поэтому руководитель Центра цифровых прав Саркис Дарбинян считает, что в случае со школами документы подписывать придется, но это скорее формальность: «Мы можем посмотреть на опыт европейских стран. Их регулятор всегда исходит из того, что, если лицо находится в зависимом положении и не может не дать согласие, это не может рассматриваться как основание для обработки биометрии. Но сомнений нет, что смогут протянуть это на уровне российских школ, и родители вынуждены будут давать согласие, чтобы их ребенок мог посещать школу».

Впрочем, если родителей обяжут подписывать документы, с которыми они не согласны, тем проще будет через суд добиться запрета на использование систем распознавания лиц в школах, говорят собеседники “Ъ FM”. Ведь предыдущие попытки ограничить работу городских камер ни к чему не привели из-за того, что власти объясняли их деятельность не сбором данных, а организацией безопасности москвичей.

На фоне пандемии коронавируса сенаторы предложили ужесточить санитарные правила и запретить принимать в детские сады, школы и университеты детей без прививок. Как пишет “Ъ”, предложение поступит в правительство в ближайшее время.

Распознавание лиц в период пандемии. Как справляются с «хакерской атакой» системы видеоаналитики

Когда началась пандемия, счёт шёл на недели. Системы распознавания лиц подстроились под новую реальность очень быстро: например, анализ трафика количества людей в масках были доработаны за каких-то 14 дней. Однако узнать конкретного человека — когда он в маске, и когда без маски — задача более сложная, требующая больше времени. Поэтому сейчас мы пытаемся увеличить объём данных, необходимых для распознавания.

История с COVID-19 — нетипичная для систем распознавания; с подобной ситуацией разработчики сталкивались, только когда тестировали возможные хакерские атаки.

К примеру, нейросети распознают разные объекты: животных, человека или оружие. Во время атаки разработчики заменяют всего один пиксель в изображении — и нейросеть в котёнке внезапно начинает видеть автомат Калашникова. Причём, она абсолютно уверена в том, что перед ней опасный предмет, и выдаёт результат как стопроцентный.

Читайте также:  ОС Windows 7 скоро перестанет функционировать

В области computer vision это направление существует скорее, как спортивное или синтетическое — для поиска слабых мест в архитектуре нейронных сетей.

Во время пандемии мы увидели примерно то же самое, только в реальной жизни

Раньше детекторы были обучены распознаванию обычных лиц, которые могут скрываться разве что за очками, шарфом или чёлкой. И вдруг до 80-90% людей появляются перед камерой в маске. Это стало для систем видеоаналитики атакой, которая «сводила их с ума».

Тем не менее, сейчас мы всё ещё теряем много информации о лице человека, который в маске (особенно, если он надевает её правильно, закрывая нос). Ещё сложнее, если у него капюшон на голове — в этом случае точность распознавания падает на 5-10%, а иногда сразу в два раза (если человек еще и в маске).

Точность распознавания зависит от ряда факторов: разрешения камеры, ориентации направления, от того, как люди себя ведут перед камерой.

Например, сейчас в торговых центрах нам приходится настраивать камеры так, чтобы «снять» человека до того, как он подошел ко входу, где ему сказали «наденьте маску». Второй вариант — «снять» его чуть позже, когда он прошёл через рубеж охраны и немного опустил маску вниз.

В целом, на сегодняшний день распознать человека в маске можно с точностью до 80%

Понятно, что в условиях улицы это не так просто, как, например, в iPhone. Задача Face ID — верификация, а не идентификации (верификация — когда сравнивается фото с конкретным лицом, которое уже есть в нескольких ракурсах. Идентификация — когда сравнивается с гораздо большей базой лиц, да еще и часто в одном единственном и не идеальном ракурсе). И всё-таки телефон находится прямо перед вашим лицом. У системы распознавания (например, на московских улицах) другие условия: вы не смотрите в эти камеры, не останавливаетесь перед ними и не даёте камере собрать как можно больше данных о вас, чтобы точнее идентифицировать лицо. Точность распознавания иная.

На протяжении первой волны пандемии в СМИ были разные мнения о том, как влияют маски на распознавание. Силовые структуры, например, говорили, что их камеры могут установить личности преступников, лица которых скрыты под маской.

Разумеется, не существует уникальной автоматической системы распознавания лиц, которая сама увидит, распознаёт правонарушителя, а затем отправит к нему дрона с наручниками.

Это работает так: например, есть камеры, подключённые к системе распознавания лиц, и есть преступники, которых мы ищем. Этот список конечный и довольно короткий — например, 100 человек. Система детектирует каждого проходящего мимо камеры человека, и как только увидит похожего на кого-то из базы, отправляет уведомление дежурному — вместе с фотографией человека. И уже дежурный “глазами” определяет — тот это человек или нет. И принимает решение что делать, если это действительно преступник.

Стоит отметить, что корректность ношения масок в России пока не проверяется. В период первой волны мы сами проводили исследование корректности ношения средств защиты, но запросов таких от государственных органов не было. То есть масочный режим де-факто соблюдается, но технические запросы до сих пор идут, в первую очередь, на распознавание людей и на аналитику потоков.

Конечно, улучшать систему можно и нужно — этим сейчас занимаются все разработчики. Сегодня главная цель — прокачать старые детекторы, чтобы они эффективнее работали с масками. Ведь они действительно хуже распознают лица в масках.

Вторая задача — улучшить качество распознавания людей в средствах индивидуальной защиты. Есть быстрое, хоть и не самое эффективное решение: дорисовать на уже имеющемся в базе данных человеке маску — и искать его в потоке. То есть, использовать старые алгоритмы распознавания и обогащать базу данных людьми в масках.

Параллельно идёт более сложный процесс — важно приучить системы распознавания к новой реальности, научить технологию работать именно с людьми в масках.

Здесь система видит меньше информации, чем обычно — только верхнюю часть лица. И тогда мы начинаем искать другие источники информации, например, прическу или головной убор. В этом случае нам нужно более крутое оборудование, камеры, вычислительные мощности. Всё это должно быть улучшено.

До конца 2020 года системы будут полностью переключены на распознавание людей в масках. Следующий год, на мой взгляд, будет посвящен тому, чтобы максимально приблизиться к старой точности идентификации — когда люди ходили без масок. В отдалённом будущем новые параметры будут только добавляться — фигуры, походки, поведенческие факторы. Например, через алгоритмы обучения нейросети мы будем отслеживать поведение отдельных лиц и по ним строить профайл.

Читайте также:  В США напечатали на 3D-принтере бионический глаз

Я думаю, что старой точности мы не достигнем — вопрос в том, насколько мы приблизимся.

Несмотря на то, что многие опасаются потери конфиденциальности, риска утечки данных, конечно, нет. Система не хранит никаких персональных данных — ни фамилий, ни отчеств, ни контактных телефонов. Даже фото и видео не хранятся.

Мы храним только вектор признаков лица, цифровой слепок

Это всего лишь набор байт, который сам по себе, вне системы, не несёт информации. Аналитика и идентификация — две разные задачи, которые не пересекаются в реальном мире.

Заглавная фотография: Anastasiia Chepinska / Unsplash

Мешают ли маски распознаванию лиц? Как не попасть «в базу»?

Как устроена система распознавания лиц?

«Классическая» система распознавания работает следующим образом: фотографии, полученные камерами видеонаблюдения, преобразуются в набор точек, описывающих черты лица. Чем больше черт охвачено, тем выше будет точность распознавания. Полученные наборы программа сравнивает с уже имеющимися в базе данных и ищет совпадения. Точность определяется в процентах.

Но есть нейросетевые алгоритмы, которые анализирует доступную часть лица, «режут» её на части и сравнивают со знакомыми образами, а не сопоставляют расположение ключевых точек. Они выигрывают у первых большей устойчивостью и эффективностью. Ведь когда человек, к примеру, поднимает шарф, распознавание по точкам «ломается». Даже незначительное перекрытие лица (т.е. точек на нём) ведёт к ошибке идентификации.

Как система будет распознавать — по частям или по точкам, — выбирает разработчик.

Резюмируя же, можно сказать, что система распознавания состоит из базы данных загруженных в программу «образов», обученного алгоритма машинного обучения и сервера, на котором это всё обрабатывается.

Какой процент совпадений нужен для утверждения, что распознавание сработало точно?

Никогда нельзя быть уверенным в точности распознавания. Во-первых, степень «похожести» достаточно субъективна. Кто-то посчитает, что достаточно 50%, кто-то, что не достаточно и 90%. Общественного консенсуса по этому вопросу нет, как и нормативного определения необходимого процента совпадения. Некоторые стандарты можно встретить в ТЗ к госконтрактам на разработку систем, но они не имеют обязательной силы для правоприменения.

Во-вторых, обучение нейросетей должно быть качественным. Это означает, что на одного человека должно приходиться очень много изображений в разных ракурсах.

В-третьих, даже «продвинутую» систему всё равно можно обмануть, если знать её алгоритмы — анализирует она точки или доступную часть лица.

При условии качественного распознавания мы считаем, что можно назвать достоверным показатель в 95%. Достойным принятия во внимание, но недостаточными в качестве доказательства — в 80-90%. Не заслуживающим доверия — меньше 75%.

Так, а что там про обмануть систему? Как это можно сделать?

Как мы написали выше, системы, которые опираются на расположение точек, крайне неустойчивы. Поэтому запутать их могут простые маски, очки, шарфы, капюшоны, балаклавы, зонты, а также специально разработанные очки, одежда, украшения и экстремальные макияж и причёски. Ещё один метод, который использовали, например, протестующие в Гонконге, — засветка объективов с помощью лазерных указок. Кроме того, точность работы системы сильно зависит от качества камер, разрешения картинки.

Но развитие систем не стоит на месте, они становятся «умнее» и эффективнее. Причём не только в распознавании лиц, но и в распознавании походки, голоса, температуры кожи и др. Поэтому стопроцентной защиты уже нет.

Однозначно можно сказать разве только то, что стоящего в ста метрах вполоборота человека в противогазе, зимней одежде и валенках, а также с затемнёнными стёклами очков пока не распознает даже самая лучшая система 🙂

То есть прятаться просто за маской, без противогаза уже бессмысленно?

Пока нет. Можно сказать наверняка, что маски мешают процессу распознавания. Хотя, учитывая, что каждая система распознавания использует свой подход, невозможно говорить о стопроцентно действенном способе.

Системы одного разработчика маски и геометрический грим могут «запутывать», системы другого — нет.

К сожалению, пока нет никаких публичных данных о том, какие именно технологии используют в российских системах распознавания лиц.

Так что мне делать, если я не хочу, чтобы меня распознавали и вносили в базы данных?

Для этого, резюмируя, рекомендуем следующее.

  1. Надеть маску от подбородка до переносицы и надвинуть шапку так, чтобы она полностью закрывала уши и брови. Если у вас длинные волосы, полностью спрячьте их под шапкой или шарфом.
  2. По возможности, менять маски, одежду при каждом выходе.
  3. Пользоваться не только маской, но и теми же специальными макияжем или аксессуарами.
  4. Обращать внимание на камеры на улицах и в общественном транспорте и, по возможности, находиться в «слепых» зонах. Например, в московских автобусах камеры установлены и спереди, и сзади, поэтому находится в салоне надо вполоборота по отношению к ним.
Читайте также:  Новая разработка позволит общаться на незнакомом иностранном языке

Даже если система меня распознает, разве могут только на основании этого привлечь? Всё время наносить макияж и натягивать шапку — так себе удовольствие.

С точки зрения нашего законодательства и здравого смысла, конечно, опираться исключительно на систему распознавания ни правоохранители, ни судьи не должны. Но, к сожалению, случаи, когда людям из-за ошибки системы попили немало крови, уже есть. Это кейсы Сергея Межуева и Антона Леушина, а также случаи задержаний после акций протеста в январе-феврале 2021 года.

Именно поэтому мы проводим кампанию BanCam за мораторий на использование систем распознавания лиц — пока существуют высокие риски злоупотреблений, неправомерной слежки и контроля за гражданами, а также утечки данных на чёрный рынок. Присоединяйтесь и подписывайте петицию!

О том, что делать, если вас обвиняют на основе результатов системы распознавания лиц, читайте в других наших карточках.

Придуманы системы распознавания лиц в масках

Художник продает маски для обмана систем распознавания лиц

Выйдя на улицу, оглянитесь по сторонам и обратите внимание на стены зданий — практически на каждую из них прикреплена камера наблюдения. Особенно их много в Китае, причем мало того, что они установлены даже на мусорных баках, так еще и оборудованы системой распознавания лиц. То есть, полиция способна узнать имя и другие личные данные почти любого человека, попавшего в поле зрения камер. Такая жесткая мера контроля, разумеется, не может не волновать жителей больших городов и некоторые из них даже принимают меры по обману систем наблюдения. Например, покупают маски американского художника по имени Лео Сельваджио, который уже более пяти лет подряд предлагает спрятаться от слежки под его лицом.

Люди в масках с лицом художника Лео Сельваджио

Впервые о проекте художника из американского штата Иллинойс стало известно в 2014 году. О нем написали многие зарубежные издания, в том числе и посвященный высоким технологиям сайт Cnet. Мужчина дал своему проекту название URME Surveillance и предложил посетителям купить один из четырех товаров с изображением его лица: бумажную маску, набор из бумажных масок для группы людей, резиновую маску и программу URME Facial Video Encryptor для замены лиц в видео-чатах.

Можно ли скрыться от камер наблюдения?

Продажа этих товаров ведется и по сей день. Бумажную маску можно купить за 1 доллар или же распечатать на цветном принтере прямо у себя дома и ни за что не платить. Набор для группы из 24 человек можно приобрести за 12 долларов или так же бесплатно распечатать самостоятельно. Однако, стоит понимать, что бумажная маска — это метод обмана камер пятилетней давности, а технологии распознавания лиц с тех пор сильно улучшились. Возможно, сегодня эти маски полностью бесполезны.

Системы распознавания лиц настолько хороши, что будут использоваться на Олимпиаде в Токио

А вот в то, что резиновые маски могут обмануть системы распознавания лиц, верится с большой охотой. Дело в том, что они обтягивают практически все лицо полностью и у человека видны разве что в глаза. Запомнить лицо едва ли смогут даже прохожие — как минимум потому, что в маске человек выглядит крайне жутко и они попросту не захотят смотреть на это лицо повторно. Маска из резины стоит около 300 долларов, а для тех, кому жалко денег, существует бесплатная схема для склейки из бумаги.

Резиновая маска для скрытия лица от камер наблюдения

Программа Facial Video Encryptor для компьютеров Mac изначально стоила 25 долларов, но сегодня доступна бесплатно. Вероятно, это связано с ее нынешней бесполезностью, потому что все что она умела делать — это накладывать статичное изображение лица художника на лицо пользователя. Сегодня это выглядит крайне примитивно, потому что полностью преобразить свое лицо можно даже на смартфонах. Вспомните те же FaceApp и Animoji — в 2014 году такие технологии, наверное, казались невозможными.

Создавая проект, художник явно понимал, какой опасности он себя подвергает. Дело в том, что позволив тысячам людей скрываться от слежки под собственным лицом, он легко мог обзавестись проблемами с законом. Ведь среди покупателей вполне могли быть преступники, которые в ходе одного из ограблений могли надеть маску и полиция посчитала бы художника нарушителем закона. Так и до тюрьмы недалеко но, судя по активности сайта URME Surveillance, с автором все в порядке.

Страх перед возможными проблемами у художника отсутствовал ввиду того, что он хотел привлечь внимание общественности к тому, как слежка через камеры наблюдения влияет на общество. Да, возможно, слежка даже за вышедшим на прогулку человеком — слишком жесткие меры безопасности. Однако не стоит забывать, что развешанные по городам камеры и искусственный интеллект помогают полиции ловить опасных преступников.

Читайте также:  Последние модели смартфонов Моторола 2021 года

Напоследок хочется узнать ваше мнение о системах распознавания лиц на улицах — свои мысли вы можете выразить в комментариях или в нашем Telegram-чате. Стоит ли слежка за каждым человеком того, что полиция легче ловит преступников?

Художник продает маски для обмана систем распознавания лиц

Выйдя на улицу, оглянитесь по сторонам и обратите внимание на стены зданий — практически на каждую из них прикреплена камера наблюдения. Особенно их много в Китае, причем мало того, что они установлены даже на мусорных баках, так еще и оборудованы системой распознавания лиц. То есть, полиция способна узнать имя и другие личные данные почти любого человека, попавшего в поле зрения камер. Такая жесткая мера контроля, разумеется, не может не волновать жителей больших городов и некоторые из них даже принимают меры по обману систем наблюдения. Например, покупают маски американского художника по имени Лео Сельваджио, который уже более пяти лет подряд предлагает спрятаться от слежки под его лицом.

Люди в масках с лицом художника Лео Сельваджио

Впервые о проекте художника из американского штата Иллинойс стало известно в 2014 году. О нем написали многие зарубежные издания, в том числе и посвященный высоким технологиям сайт Cnet. Мужчина дал своему проекту название URME Surveillance и предложил посетителям купить один из четырех товаров с изображением его лица: бумажную маску, набор из бумажных масок для группы людей, резиновую маску и программу URME Facial Video Encryptor для замены лиц в видео-чатах.

Можно ли скрыться от камер наблюдения?

Продажа этих товаров ведется и по сей день. Бумажную маску можно купить за 1 доллар или же распечатать на цветном принтере прямо у себя дома и ни за что не платить. Набор для группы из 24 человек можно приобрести за 12 долларов или так же бесплатно распечатать самостоятельно. Однако, стоит понимать, что бумажная маска — это метод обмана камер пятилетней давности, а технологии распознавания лиц с тех пор сильно улучшились. Возможно, сегодня эти маски полностью бесполезны.

Системы распознавания лиц настолько хороши, что будут использоваться на Олимпиаде в Токио

А вот в то, что резиновые маски могут обмануть системы распознавания лиц, верится с большой охотой. Дело в том, что они обтягивают практически все лицо полностью и у человека видны разве что в глаза. Запомнить лицо едва ли смогут даже прохожие — как минимум потому, что в маске человек выглядит крайне жутко и они попросту не захотят смотреть на это лицо повторно. Маска из резины стоит около 300 долларов, а для тех, кому жалко денег, существует бесплатная схема для склейки из бумаги.

Резиновая маска для скрытия лица от камер наблюдения

Программа Facial Video Encryptor для компьютеров Mac изначально стоила 25 долларов, но сегодня доступна бесплатно. Вероятно, это связано с ее нынешней бесполезностью, потому что все что она умела делать — это накладывать статичное изображение лица художника на лицо пользователя. Сегодня это выглядит крайне примитивно, потому что полностью преобразить свое лицо можно даже на смартфонах. Вспомните те же FaceApp и Animoji — в 2014 году такие технологии, наверное, казались невозможными.

Создавая проект, художник явно понимал, какой опасности он себя подвергает. Дело в том, что позволив тысячам людей скрываться от слежки под собственным лицом, он легко мог обзавестись проблемами с законом. Ведь среди покупателей вполне могли быть преступники, которые в ходе одного из ограблений могли надеть маску и полиция посчитала бы художника нарушителем закона. Так и до тюрьмы недалеко но, судя по активности сайта URME Surveillance, с автором все в порядке.

Страх перед возможными проблемами у художника отсутствовал ввиду того, что он хотел привлечь внимание общественности к тому, как слежка через камеры наблюдения влияет на общество. Да, возможно, слежка даже за вышедшим на прогулку человеком — слишком жесткие меры безопасности. Однако не стоит забывать, что развешанные по городам камеры и искусственный интеллект помогают полиции ловить опасных преступников.

Напоследок хочется узнать ваше мнение о системах распознавания лиц на улицах — свои мысли вы можете выразить в комментариях или в нашем Telegram-чате. Стоит ли слежка за каждым человеком того, что полиция легче ловит преступников?

В скором времени появятся системы, способные распознавать людей в масках

Учеными создана система распознавания лиц, основанная на использовании сверточной нейронной сети. Такая система гораздо более эффективна в сравнении с предшествующими разработками, поскольку позволяет распознавать не только открытые, но и скрытые под шарфами или масками лица.

Суть работы нейронной сети такова: встроенный механизм позволяет акцентировать внимание, прежде всего, на деталях картинки, постепенно переходя на абстрактные параметры. Иерархия всех обнаруженных отличительных признаков выстраивается таким образом, что самые важные из них оказываются в приоритете.

Читайте также:  Создана концептуальная модель багги с электроприводом

Авторами проекта был проведен эксперимент, в ходе которого для анализа системы было представлено около двух тысяч фотографий. Часть лиц на них была открыта, часть прикрыта – полностью или незначительно. Фон также был различным, на некоторых картинках он был простым однотонным, на некоторых – пестрым и детализированным. За основу были взяты 14 точек на лице, которые эксперты посчитали ключевыми, располагались они вокруг рта и области глаз. Перед системой стояла задача уловить отличительные признаки как на открытых изображениях, так и на скрытых.

Результаты пока не слишком впечатляющие. Лишь 77% фото с лицом, прикрытым шарфом, было опознано. А если, помимо шарфа, присутствовали кепка и темные очки, то процент распознавания был еще более скромным – чуть более 50%. Конечно, подобные результаты не позволяют начать внедрение новой разработки в реальную жизнь, однако они создают основу для дальнейшей работы по ее развитию.

Несовершенство существующих и повсеместно использующихся систем распознавания лиц заключается в том, что опознать человека в шляпе и очках практически невозможно.

Исходные данные берутся из множества существующих баз, содержащих в себе бесчисленное количество «правильных» фотографий с открытыми очертаниями и ровным фоном. На практике использование таких систем в реальной жизни, в особенности если речь идет о работе полиции по поискам преступников, чрезвычайно затруднено. Ведь нарушители закона прекрасно понимают, что их будут искать, а потому усиленно шифруются всеми доступными способами. Остается надеяться, что в ближайшее время будет создана система, лишенная подобных несовершенств.

Камуфляж против всемирной слежки. Как стать невидимкой для системы распознавания лиц

Немного истории

В начале ноября в Британии отмечают шумный праздник — Ночь Гая Фокса. Этот английский дворянин должен был поджечь бочки с порохом в подвале Вестминстерского дворца — месте заседания парламента. Заговор 1605 года был раскрыт, Гая Фокса пытали и казнили. А провал его предприятия стали отмечать огнями и салютами.

В наши дни имя главного заговорщика получила маска, популярная среди протестующих. Она полностью скрывает лицо, но бросается в глаза. Кроме того, если маску надеть в поле видимости одной из камер, есть вероятность, что ее обладателя вычислят.

Современные маски

Более продвинутую маску разработал художник Леонардо Сельваджио — за 299 долларов он продает трехмерную копию своего лица. Слепок URME скрывает внешность и почти не привлекает внимания. Алгоритмы распознают человека в маске как самого Лео. Маска сделана из композита, кожа и волосы на ней выглядят естественно.

Корреспондент The Village носил ее неделю — на улице, в метро и общественных местах Москвы. Прохожие и полиция его не замечали.

«Несколько раз покупал еду в кафе и киосках с шаурмой. Продавали без вопросов и уточнений. Проблема была в том, что по условиям эксперимента снимать маску на улице нельзя, поэтому поесть на ходу не получалось», — рассказывал автор эксперимента.

Нидерландец Джип ван Левенштейн, учащийся Утрехтской школы искусств, создал прозрачную маску-призму, которая мешает программам распознавать лицо с любого угла, но позволяет людям узнать собеседника. Насколько в этой маске комфортно находиться, знает лишь сам художник.

Запутывающие принты

Москвичка решила дойти до международного суда ради запрета распознавания лиц

Помимо масок и камуфлирующего макияжа разработчики увлечены созданием принтов, сбивающих алгоритмы распознавания лиц. Надеть футболку с особым рисунком гораздо проще, чем маску. Однако технология работает не на 100% и лишь пока программа не научится обходить такие преграды.

Санни Уикерс, изучающая дизайн в Нидерландах, продемонстрировала шарф, покрытый распечатанными лицами. Личность того, кто надевает шарф, при этом теряется. Во всяком случае, людей он точно собьет с толку.

Бельгийские исследователи, в свою очередь, разработали принт, который мешает программе обнаружить лицо, делая человека невидимым.

Следственный комитет научился распознавать лица под масками

В дальнейшем эту идею доработали с учетом движений человека. Американским исследователям удалось сконструировать принт, продолжающий скрывать владельца даже во время быстрых перемещений.

В конце октября команда исследователей из Северо-западного университета США, Массачусетского технологического института и IBM представила дизайн, запутывающий алгоритмы распознавания изображений.

По центру футболки наносилось изображение из ярких пятен, похожее на брак при попытке ИИ изменить какую-нибудь фотографию. Изображения получались при помощи математических расчетов, в модель включали и деформацию ткани на футболке.

Максимальная эффективность в ходе эксперимента составила 79%.

Шарф с глазами и маска-линза: как можно обмануть алгоритмы распознавания лица

Технологии распознавания лиц постепенно захватывают города и страны — и не всем это по душе. В ответ на их распространение дизайнеры, исследователи и активисты разработали аксессуары и одежду, которые мешают камерам распознать ваше лицо.

Читайте также:  Анонсирован новый вариант телефона Nokia 8110

Джип ван Лиуванштейн, учащийся Утрехтской школы искусств в Нидерландах, разработал маску в форме линзы, которая не дает алгоритмам распознавать лицо, но позволяет людям узнавать собеседника и понимать, какие эмоции он выражает.

Фото: HKU Design/Jip van Leeuwenstein

Изогнутая форма маски блокирует механизмы распознавания со всех углов.

«Так как маска прозрачная, ваша личность и выражение лица не будут скрыты, — пишет Лиуванштейн. — Поэтому вы сможете общаться с окружающими».

Фото: HKU Design/Jip van Leeuwenstein

Другой студент из Нидерландов, Цзин-кай Лю, сделал проектор, который накладывает на вас изображение лица другого человека.

Устройство постоянно переключается между лицами, из-за чего распознать ваше настоящее лицо становится еще труднее.

Фото: HKU Design/Jin-cai Liu

В прошлом месяце фотографии проектора Лю разлетелись по интернету — в твиттере кто-то написал, что такое устройство носят участники протестов в Гонконге. Позже эта информация была опровергнута.

Исао Эчизен, профессор Национального института информатики в Токио, разработал «визор конфиденциальности», устройство, защищающее от камер наблюдения, которые могут считывать лица людей без разрешения.

Фото: National Institute of Informatics/Isao Echizen

На фотографиях из лаборатории Эчизена видно, как визор мешает искусственному интеллекту распознать лицо.

В устройстве есть лампа, испускающая почти инфракрасное излучение, которое создает визуальный шум на изображениях камер, но при этом не мешает обычным людям воспринимать лицо.

Фото: National Institute of Informatics/Isao Echizen

Художник Адам Харви решил использовать макияж для защиты от алгоритмов, умеющих распознавать лицо. Он разработал особую технику макияжа под названием CV Dazzle — она представляет собой комбинацию мейкапа, шиньонов, аксессуаров и камней, которая позволяет трансформировать лицо.

Фото: Coreana Museum of Art/Cha Hyun Seok

Техника берет начало от приема, использовавшегося во время Первой мировой войны — тогда корабли красили в черно-белые полосы, из-за чего издалека было труднее понять их размер и в какую сторону они направлены.

Санни Уикерс, студентка дизайна из Нидерландов, придумала шарф с изображениями лиц, которые может сбить с толку алгоритмы.

Фото: HKU Design/Sanne Weekers

«Если дать программе слишком много информации, они запутается и вы станете для нее невидимыми», — считает она.

Бельгийские исследователи Симен Тис, Виб ван Ранст и Тун Гедеме разработали специальный принт на одежду, который мешает алгоритмам обнаружить лицо.

Фото: KU Leuven/Toon Goedemé

«Мы считаем, что если соединить эту технологию с продвинутой симуляцией одежды, можно будет сделать принт для футболки, который сделает человека невидимым для камер наблюдения», — говорят ученые.

Фото: Christine Butler/Zach Blas

Художник Зак Блас сделал маску, собранную из лиц разных людей и потому имеющую неопределенную форму. Своим проектом автор хочет обратить внимание публики на проблему сбора биометрических данных и предрассудков, которые действуют в этой сфере.

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Как не дать нейросетям распознать своё лицо

Исследователи по всему миру пытаются предотвратить «цифровое рабство». Системы распознавания лиц — это реальная угроза или мнимая опасность?

Системы распознавания лиц позволяют идентифицировать личность человека по записи с камеры видеонаблюдения или селфи в инстаграме. Для этого используются нейросети, которые считывают и анализируют характерные черты человеческого лица, а затем сверяют их с базой. Такие технологии иногда дают сбой и вредят людям: например, системы, применяемые в криминалистике, чаще указывают на темнокожих как на потенциальных преступников.

Технологии распознавания лиц активно используются в том числе и в России. Например, в 2020 году они применялись для поиска нарушителей режима самоизоляции в Москве. В июне 2021 года стало известно, что российские власти собираются объединить камеры по всей стране в единый контур видеонаблюдения. На разработку платформы и установку «умных» камер планируется потратить 250 млрд рублей за пять лет.

Руководитель «Роскомсвободы» Артём Козлюк считает, что запуск такой масштабной системы может грозить россиянам потерей персональных данных. По его словам, из-за ошибок распознавания граждане рискуют попасть под неправомерные действия правоохранительных органов.

Где сегодня используются системы распознавания лиц, чем они полезны и опасны и как учёные пытаются бороться с технологией — в материале Skillbox Media.

  • Технология распознавания лиц уже везде. Где и как вас точно узнают
  • Далеко не все считают системы распознавания чем-то плохим. Говорят, в них много пользы
  • Некоторые правозащитники и учёные убеждены, что технология может навредить. Чем она опасна
  • Как обмануть системы распознавания лиц
  • Кто победит: системы распознавания лиц или инструменты против них

Журналист и редактор. Пишет о бизнесе, технологиях и лайфстайле. Любит рассказывать о небольших историях, которые вырастают во что-то значимое.

Где и как применяют системы распознавания лиц

Для идентификации человека используют нейросети, умеющие считывать и анализировать черты лица, а затем сверять их с базой. Самая известная технология распознавания лиц — Face ID на iPhone.

Читайте также:  Компания diHouse начала поставки наушников легендарного бренда JVC в Россию

Подобные системы используют:

Производители смартфонов — для защиты персональных данных и их недоступности в случае кражи.

Полиция и спецслужбы — для поиска преступников, доказывания преступлений и их предотвращения.

Аэропорты и погранслужбы — для автоматизированного контроля электронных паспортов.

Больницы и дома престарелых — для отслеживания и оценки состояния пациентов.

Общепиты, банки и ретейл — для идентификации, предотвращения мошенничества, анализа поведения покупателей; для открытия счёта и получения кредита.

Школы и университеты — для контроля за учениками и студентами во время экзаменов.

Маркетинговые и рекламные компании — для повышения качества обслуживания клиентов и запуска персонализированной рекламы.

Автомобильные компании — для замены ключей от машины.

В 2020 году объём мирового рынка распознавания лиц оценивался в 3,86 млрд долларов и, как ожидает исследовательская компания Grand View Research, будет увеличиваться со среднегодовым темпом роста 15,4% с 2021 по 2028 год. Согласно отчёту Global Market Insights, к 2026 году объём рынка должен превысить 12 млрд долларов.

Самые масштабные разработки в области распознавания лиц принадлежат Google, Apple, Facebook, Amazon и Microsoft. Например, Facebook с 2010 года начал автоматически отмечать людей на фотографиях с помощью встроенного инструмента, а Apple внедрила распознавание лиц в iPhone.

Технология активно используется и за пределами IT-сектора. Так, авиакомпания British Airways с 2017 года применяет систему распознавания лиц, чтобы ускорить процедуру посадки на рейс, идентифицировать пассажиров, вылетающих рейсами из США.

В России есть четыре крупных игрока в этой сфере: NtechLab, VisionLabs, Sensemaking Lab и Группа ЦРТ. NtechLab известна как разработчик приложения FindFace, которое использовали для поиска людей во «ВКонтакте» по фото. Позже компания выступила подрядчиком для внедрения камер с распознаванием лиц в Москве и других регионах России.

VisionLabs также разрабатывала системы для столичных камер и участвовала в других городских проектах. Сейчас компания входит в экосистему «Сбера» и внедряет биометрию в банковские сервисы.

Sensemaking Lab создаёт продукты для городских и федеральных служб, сотрудничает с российскими и зарубежными компаниями. Группа ЦРТ первой в России внедрила систему распознавания лиц в спорте, её решения используются более чем на десяти стадионах и ледовых аренах.

Какие проблемы связаны с технологией и почему распознавание лиц — это всё равно хорошо

На сегодня с современными системами распознавания лиц связаны две основные проблемы, которые не сильно зависят от алгоритмов и носят общий характер, рассказал Skillbox Media директор департамента решений на базе ИИ компании Oberon Владимир Борисов.

Во-первых, по мнению эксперта, есть недоверие людей, страх тотальной цифровизации и того, что в современном мире у человека не останется личного пространства. В результате вокруг систем распознавания лиц образуется негативный информационный фон. «Но это не относится к корпоративному сегменту, где на протяжении многих лет формировалось мнение, что ИИ и системы распознавания приносят много пользы и работают на благо как конкретного сотрудника, так и предприятия в целом», — утверждает Владимир Борисов.

Во-вторых, у систем распознаваний лиц есть проблемы с инфраструктурой, на которой должна работать биометрия. Если базу создавать с нуля, то сложностей не возникает. Можно довольно быстро подобрать и смонтировать оборудование. Но если на предприятии уже есть видеокамеры или системы видеонаблюдения, то зачастую приходится формировать дополнительные рекомендации по верному расположению камер, изменению фокусного расстояния и светочувствительности.

Владимир Борисов убеждён, что системы распознавания лиц не могут навредить законопослушным людям. Напротив, они помогают в повседневной жизни. «Например, это различные удобные сервисы оплаты или прохода через турникеты по лицевой биометрии, биометрические карты лояльности, позволяющие продавцу-консультанту в торговом зале быстро сориентироваться и предложить покупателю необходимый товар», — объясняет он.

Системы распознавания лиц активно используются также для борьбы с преступностью. По словам Борисова, ежесекундно в России «миллионы камер в аэропортах, на ж/д вокзалах или транспорте сопоставляют пассажиропоток с базой террористов». В случае выявления совпадений камеры выдают необходимые оповещения на пульт охраны.

Вопрос системы распознавания лиц чаще обсуждается не на уровне технологического прогресса, а на уровне этических нормативов, с сожалением отметил в разговоре со Skillbox Media директор по продуктам облачного сервиса для видеонаблюдения Ivideon Заур Абуталимов. Обсуждение проблемы инициировал ЕС, в ряде штатов США запрещено использование технологии для коммерческой деятельности, а в Сингапуре, например, уже действуют цифровые паспорта.

«У системы распознавания лиц нет цели слежки за каждым жителем города и получения его персональных данных. Камера хоть и умеет выцеплять лицо из потока, но это осуществляется для локальных целей, например, бизнеса: цифровая проходная система в офис или маркетинговый анализ поведения покупателя в магазине. Контролировать каждого жителя мегаполиса — это дорого и бесцельно», — утверждает Заур Абуталимов.

Читайте также:  Представлена новая модель робота, управляемая посредством JavaScript

Чем могут быть опасны современные системы распознавания лиц

Тем не менее технология не всегда работает так, как утверждают её сторонники. Например, в 2020 году система распознавания лиц в московском метро ошибочно приняла горожанина Сергея Межуева за преступника в розыске. В итоге его задержали и не сняли подозрения, пока не нашли реального правонарушителя.

Другой проблемой систем распознавания называют утечки. По данным СМИ, на чёрном рынке продают доступ к московским камерам видеонаблюдения — в том числе подключённым к системе распознавания лиц. Так, волонтёр «Роскомсвободы» смогла заказать на чёрном рынке слежку за собой в Москве с использованием системы распознавания лиц. За 15 тысяч рублей она получила информацию о своих передвижениях и видеозаписи с собой.

Если меры безопасности, применяемые в технологии распознавания лиц, недостаточно строги, хакеры могут подделывать чужую внешность для незаконной деятельности, рассказал Skillbox Media директор по продуктам компании Ivideon Заур Абуталимов. Например, была обнаружена утечка данных в приложении BioStar 2, использующем технологию распознавания лиц и отпечатков пальцев для идентификации пользователей. Исследователи конфиденциальности в интернете Ноам Ротем и Ран Локар в экспериментальных целях смогли получить доступ к более чем 1 млн записей отпечатков пальцев, а также к информации о распознавании лиц.

«Однако число случаев мошенничества с идентификационными данными уменьшается благодаря всё более совершенным мерам безопасности и уровню развития технологии. Сегодня обмануть систему распознавания лиц стало очень сложно», — считает Заур Абуталимов.

Сегодня для обучения нейросетей, применяемых в системах распознавания лиц, используют базы данных, которые содержат в основном фото людей титульной нации. Поэтому системы плохо распознают азиатов, латиноамериканцев и афроамериканцев. А системы, применяемые в криминалистике, чаще указывают на чернокожих людей как на потенциальных преступников. Например, в 2020 году в Детройте система распознавания лиц приняла чернокожего мужчину за преступника. Афроамериканец был арестован, потому что алгоритм посчитал его снимок идентичным фотографии грабителя — тоже афроамериканца.

Наиболее широко распознавание лиц применяют в Китае. Там технология используется не только для поимки преступников, но и для поддержки социального рейтинга. В рамках этой системы каждый житель страны получает баллы за общественно полезную деятельность, отсутствие нарушений и своевременную уплату налогов. За проступки баллы снимаются — китайцам с плохим рейтингом могут отказать, например, в выдаче кредита или вылете из страны.

Системы распознавания лиц в современном обществе постепенно становятся инструментом контроля, заявил Skillbox Media руководитель облачного хостинг-провайдера HostFly.by Александр Хмыль. По мнению эксперта, вместо того чтобы создавать программные продукты для быстрой оплаты или совершенствования рекламных технологий, разработчики сфокусировались на государственных проектах и применении системы распознавания лиц в сфере охраны правопорядка. Но это легко объясняется тем, что разработка подобных решений — достаточно дорогая.

«Позволить себе вкладывать деньги в системы, которые реально могут работать с большим массивом данных изображений, может только государство или крупные финансовые компании. На примере банков, которые попытались внедрить систему идентификации клиентов по лицу, можно сказать, что такие инвестиции вряд ли окупятся в ближайшие годы», — рассказал Александр Хмыль. Он уточнил, что доступ к базе данных изображений граждан есть только на государственном уровне, а другим компаниям нужно самостоятельно формировать эту базу, хранить её и защищать от утечек.

В 2020 году с призывом ввести мораторий на применение технологии распознавания лиц на всей территории США выступила Ассоциация вычислительной техники. Причина кроется в задокументированной этнической, расовой и гендерной предвзятости, которую проявляют системы, использующие алгоритмы распознавания.

По мнению Александра Хмыля, чтобы технология распознавания лиц стала массовой, она должна очень хорошо себя зарекомендовать, работать идеально, без ошибок и историй вроде «машину обманули распечаткой портрета пользователя». Сейчас технологии визуальной идентификации далеки от совершенства, хотя определённый прогресс в этом направлении есть, резюмирует эксперт.

Как обмануть системы распознавания лиц

Чтобы не стать жертвой некорректной работы систем распознавания, некоторые люди стараются найти способы для их обмана.

В 2017 году директор по распространению технологий «Яндекса» Григорий Бакунов разработал специальную систему макияжа, якобы помогающего обмануть нейросети. Для этого он использовал алгоритм, подбирающий образ по принципу антисходства. Примерно в том же ключе действовали участники протестов в Лондоне в 2020 году: они пытались обмануть системы распознавания лиц с помощью цветных патчей на лице.

Масштабнее “Платона”. Что ждать от новой системы тотального контроля за российским транспортом 09:50, 25 марта 2021 Версия для печати

Взгляд на систему «Автодата» со стороны бизнеса, которому придётся с ней работать.

Российские власти готовятся запустить платформу «Автодата». Юрлицам и ИП придётся установить на свои машины оборудование, которое будет передавать в систему целый набор данных. Бизнес относится к этой инициативе настороженно. Разберёмся, какие риски и выгоды сулит нововведение.

Читайте также:  Samsung представил свои последние изобретения – «умную» колонку и смарт-часы

В конце 2020 года стало известно о разработке законопроекта об «Автодате». Он вызвал резонанс в профессиональном сообществе. Месяц назад проект, датированный сентябрём 2020 года, появился в «Новой газете». Однако документ не опубликован в официальных источниках и его не рассматривали в парламенте. Соответственно, общественного обсуждения тоже не было. Тем временем систему уже разрабатывают, а в декабре 2020 года Росстандарт утвердил национальный стандарт «Платформа “Автодата”».

На этот раз задумка масштабнее даже системы «Платон». Если «Платон» собирает данные о движении грузовиков с массой выше 12 т, то «Автодата», согласно проекту, будет отслеживать все транспортные средства, которые используют юрлица и ИП для любых видов перевозок.

Физлица, по некоторым данным, будут предоставлять информацию о своём авто по желанию.

Что государство хочет о нас знать

Как стало известно из перечня данных, который получили для ознакомления автоконцерны, в систему «Автодата» будут передаваться:

    навигационные данные (координаты, направление движения);

информация о динамике движения (ускорении, нагрузке на ось, срабатывании систем помощи водителю (ADAS)), антиблокировочной и антипробуксовочной систем, сигнализации, экстренного торможения и других);

данные о признаках усталости водителя;

  • информация о дорожной ситуации: препятствиях, дорожных работах, медленно движущихся автомобилях.
  • Оборудование должно собирать эти данные один раз в минуту и каждые 15 минут передавать в систему.

    Также каждые полчаса оборудование будет фиксировать информацию о состоянии фар и габаритных огней, срабатывании индикатора ошибки двигателя, неисправности тормозов.

    В сообщении, которое оборудование будет направлять в «Автодату», также будет информация о самом автомобиле: VIN-номер машины, её категория и экологический класс, грузоподъёмность и идентификатор сообщения.

    Отмечу: в проекте закона об «Автодате» прописано, что точный перечень передаваемых в систему данных пропишут в подзаконных актах. Так что пока это лишь предварительные сведения.

    Проект закона определяет и тех, кто обязан предоставлять данные. Это:

      производители автомобилей и их представители;

    владельцы автодорог и их пользователи — юрлица и ИП, оказывающие транспортные услуги;

    администраторы систем электронных паспортов транспортных средств (ПТС);

  • операторы государственных и муниципальных информационных систем, которые обрабатывают информацию об эксплуатации дорог и транспорта.
  • Физлица будут раскрывать данные добровольно и обезличенно. И, возможно, в обмен на бонусы (скидка на ОСАГО или на бензин).

    Фото: Коллаж: «Секрет Фирмы», depositphotos.com

    Будут ли плюсы для бизнеса

    В документе указано, что доступ к части информации для пользователей системы будет платным. Только что это за часть — не указано.

    Если данные можно будет использовать для коммерческих целей, то, например, для транспортных компаний потенциальный интерес может представлять информация о потоках грузового транспорта — даже в обезличенном виде.

    Эти сведения позволили бы эффективнее выстраивать логистику и сокращать порожние пробеги.

    Ещё один позитивный момент для коммерческого сегмента — «обеление» рынка. Если данные через телематику будут прямо с борта автомобиля передаваться в информационную систему, это лишит работы серых перевозчиков с автомобилями без страховки, техосмотра или других документов — регуляторы смогут получать необходимые данные из одного достоверного источника.

    Какие риски несёт «Автодата»

    В числе основных вопросов к проекту — как система будет обрабатывать данные и как обеспечит их защиту. Важно, чтобы коммерческая информация (о маршрутах, поставках товаров, заказах, потоках, клиентах и так далее) не попала на чёрный рынок — утечка нанесёт непоправимый вред.

    Собирать информацию планируют через телематику с высокой степенью автоматизации (речь про бортовые устройства. — Прим. «Секрета»). Существующая телематика автопроизводителей не передает VIN автомобиля и тем более показатели усталости водителя. Значит, каждый автомобиль нужно будет дооборудовать специальным бортовым устройством для работы с «Автодатой».

    Если проводить аналогию с покупкой и установкой оборудования для системы ЭРА-ГЛОНАСС, то затраты на одну машину могут составить порядка 30 000 рублей. Кто и как будет платить за трафик сбора данных и инфраструктуру для хранения и обработки информации, пока не понятно.

    Фото: Коллаж: «Секрет Фирмы», depositphotos.com

    «Автодате» может помешать мировой дефицит микросхем

    Производители модулей ЭРА-ГЛОНАСС уже столкнулись с дефицитом микросхем, без которых телематика, включая тахографы и бортовые устройства системы «Платон», не работает.

    Причина дефицита в том, что из-за пандемии и коронакризиса прервались циклы выращивания кремниевых кристаллов, необходимых для производства микросхем — спрос на чипы снизился, и производители не стали запускать новый цикл. Проблема общемировая.

    По оценкам IHS Markit, из-за нехватки микросхем в первом квартале 2021 года не выпустят около 1 млн автомобилей по всему миру.

    Поскольку цикл производства микросхем длится около полугода, то дефицит может затянуться до 2022 года. В таких условиях начать массовое производство бортовых устройств для «Автодаты» будет затруднительно.

    Читайте также:  В Сингапуре создали солнечные панели с системой слежения за Солнцем

    Что в итоге

    Бизнес пока настороженно смотрит на новый цифровой проект правительства. Впрочем, «Автодата» может быть интересна автоперевозчикам, если они смогут использовать собранные в системе данные. Поэтому важно, чтобы не повторилась история с «Платоном», когда бизнес и общество получают только внешнюю статистику (о собранных средствах и объектах, на строительство и модернизацию которых они направлены), в то время как внутренняя статистика, которая представляет интерес, недоступна.

    Минтранс предложил измерять усталость водителей грузовиков и автобусов

    Сейчас функцию контроля усталости водителей выполняют тахографы. Эти приборы регистрируют скорость, режим труда и отдыха водителей. Приказ Минтранса об оснащении тахографами грузовых автомобилей и пассажирских автобусов был принят еще в 2013 году. С тех пор последовательно устанавливают приборы на транспортные средства разных категорий. Однако с учетом данных этих приборов можно только ограничивать работу водителей после истечения определенного периода времени.

    Минимальные нормы времени отдыха основаны на работе среднестатистического водителя, которые ‎не могут учитывать индивидуальные особенности. “Наиболее рациональным решением этого вопроса в рамках законопроекта видится комплексное применение тахографов с подключенными к ним средствами контроля работоспособности водителя в пути”, – указывают в Минтрансе.

    Если установить на грузовиках с максимальной массой более 3,5 тонн, на автобусах и легковых такси современные средства мониторинга работоспособности, удастся снизить аварийность. При этом водитель сможет находиться в рейсе более десяти часов в сутки, если система не выявляет признаков усталости. То есть перевозчики смогут работать более свободно.

    При этом и пассажиры автобусов, и все участники движения будут чувствовать себя в безопасности. Из-за усталости и потери внимания водителем случается 37% всех дорожно-транспортных происшествий, и еще в 21% случаев из-за потери внимания, приводят данные в Минтрансе. Будет и экономический эффект. Внедрение средств мониторинга позволит государству сократить количество жертв на дорогах, и как следствие – потери ‎на 350-530 млрд рублей.

    Подготовка к внедрению технических систем контроля состояния водителей ведется уже несколько лет. В ноябре 2019 года в интервью “РГ” руководитель Ространснадзора Виктор Басаргин рассказывал, что на пассажирском транспорте, в частности, внедрят браслеты, которые будут считывать пульс, давления водителей и указывать на критическую усталость.

    Через год, в ноябре 2020 года в Минтрансе сообщили “РГ”, что намерены внести изменения в законодательство о городском пассажирском транспорте для контроля состояния работоспособности водителей.

    В частности, помимо тахографов будут внедрены системы мониторинга состояния работоспособности водителей для повышения безаварийности и снижения количества дорожно-транспортных происшествий. Такие системы будут ставить на городском транспорте более восьми пассажирских мест в ходе обновления подвижного состава в рамках национального проекта “Безопасные качественные дороги”.

    В первой декаде 2020 года был реализован пилотный проект по применению систем мониторинга, контроля и поддержания состояния водителей в пути. Тестировали системы разработки семи технологических компаний в Татарстане, Белгородской, Московской, Калужской, Новгородской областях и Москве. По результатам пилотного проекта решено внедрить системы двух функциональных типов. Одна – для поддержания работоспособности водителей, а другая – для контроля его состояния. Для них уже утверждены национальные стандарты.

    По мнению участников рынка грузовых и пассажирских перевозок, будут использовать браслеты и систему “Антисон”, которая уже внедрена в общественном транспорте Москвы. Эта система с помощью видеокамеры сканирует зрачки водителя и по набору данных анализирует, не засыпает ли человек за рулем. В ночное время работает инфракрасная подсветка.

    По оценкам Минтранса, новые правила затронут более 4 миллионов водителей. Примерную стоимость систем контроля и поддержания состояния работоспособности водителей в пути оценивают от 25 до 80 тысяч рублей, включая установку и техническое обслуживание на три года.

    По отзывам участников рынка перевозок, система достаточно дорогая, говорит президент Московского транспортного союза Юрий Свешников. К тому же стоимость ее обслуживания будет зависеть от оператора, государственной системы нет.

    При этом внедрение будет добровольным, система может оказаться выгодной некоторым перевозчикам. Например, если междугородний автобус в пути застрянет на железнодорожном переезде, отпущенное тахографом время для работы может закончиться за полчаса до конечной точки маршрута. Не станет же водитель отдыхать прямо в лесу, говорит эксперт. Интеллектуальные системы позволят на законных основаниях продолжить путь и добраться до места назначения.

    На городских автобусах тахографы лишние, водители и так работают по графику, считает Свешников. Интеллектуальных систем контроля усталости водителя будет вполне достаточно. Правда до их массового внедрения необходимо провести длительные медицинские исследования влияния инфракрасного излучения на человека, добавляет он. Для этого следует подключить Минздрав, считает эксперт.

    Ссылка на основную публикацию