В России стартовал проект по "умному видеонаблюдению"

Faceter - интеллектуальное ПО для распознавания лиц и анализа видеопотока с камер наблюдения, созданное, чтобы значительно снизить уровень преступности и повысить раскрываемость преступлений.

Бизнес-клиенты и государственные службы могут применять Faceter для контроля доступа в офисы, специализированные помещения и закрытые территории. Решение может также использоваться для выявления событий безопасности и оповещения о них, для повышения раскрываемости преступлений, благодаря возможности поиска по архивам видеозаписей распознанного лица. Кроме того, Faceter может применяться для более эффективного управления персоналом, увеличения лояльности клиентов и улучшения взаимоотношений с ними (детекция очередей, анализ посещаемости магазинов и т. д.).

Домашние пользователи с помощью Faceter будут получать оповещения на смартфон о возвращении членов семьи домой, приходе помощников (нянь, садовников и т. д.), обнаружении незнакомцев вблизи жилища. Система может быть настроена на детекцию источников возгорания, выявление нестандартного шума и прочие события. В перспективе Faceter может стать частью “умного дома” и взаимодействовать с другими подключенными устройствами.

Тестовая версия Faceter была разработана в начале 2017 года, как система для корпоративных пользователей, которые хотят более полно использовать возможности видеонаблюдения для повышения уровня безопасности, а также улучшения отношений с клиентами и более эффективного управления сотрудниками. Пилотные проекты показали готовность продукта для вывода на рынок и получили позитивную оценку потенциальных клиентов. Первые корпоративные пользователи Faceter - одна из крупнейших сетей казино, сеть пиццерий, крупнейший банк ЮАР. Продукт успешно протестирован в камерах Axis, что подтверждено сертификатом производителя. На данный момент Faceter готов для применения в бизнесе и в системах, используемых государственными службами.

Faceter основан партнерами, которые ранее уже создали успешный проект - библиотеку opensource для распознавания банковских карт pay.cards. Библиотеку скачали на данный момент 25 000 раз. Каждый день запускается коммерческий продукт с ее использованием.

Владимир Черницкий, сооснователь и CTO Faceter, говорит: “Faceter основан на применении накопленного опыта и уже имеющихся разработок, которые вместе с командой мы создали в предыдущем проекте, хорошо известном профессиональному сообществу - pay.cards. В будущем планируем расширить возможности продукта Faceter и сделать на его основе интеллектуальную систему событийной безопасности, которая будет способна распознавать происходящие ситуации и выявлять потенциально опасные, анализируя цепочки событий”. Владимир занимается программированием 20 лет; исследованиями и разработками, связанными с использованием нейронных сетей для распознавания визуальных образов, - больше четырех лет.

В первом квартале 2018 года планируется запуск бета-версии для массовых потребителей, которая будет построена на децентрализованной инфраструктуре по технологии fog computing. Эта технология позволяет значительно снизить затраты на инфраструктуру и предложить сервис по доступной цене. Добавится детекция объектов, распознавание эмоций и голоса, выявление нестандартных шумов, реакция на цепочки событий и другие функции. Решение будет распространяться по подписке - по модели SaaS с ежемесячной или ежегодной оплатой.

Для дальнейшего развития продукта и выпуска версии Faceter для массовых потребителей в декабре 2017 года команда начнет краудфандинговую кампанию, выпустив инвестиционные токены на основе блокчейн. На данный момент в создание Faceter были инвестированы личные средства в объеме $1,2 млн.

Последние 5 лет рынок видеонаблюдения показывает ежегодный рост в 15,4% и по прогнозу Markets & Markets к 2022 году достигнет объема в $75 млрд. Аналитики включают в этот прогноз продажи оборудования, программного обеспечения и предоставления сервисов. Основатели компании уверены в том, что интеллектуальное ПО станет обязательным компонентом систем видеонаблюдения в ближайшие 5-7 лет и составит 5-10% от общего объема этого рынка.

Международный проект основан тремя единомышленниками из разных стран, которые с 2014 года совместно ведут исследования и разработки в области распознавания визуальных образов с помощью нейросетей и deep learning (одна из технологий искусственного интеллекта).