Система уличного видеонаблюдения в Петербурге уже давно перешла из категории инфраструктурного проекта в полноценный управленческий инструмент.
Более 115 тыс. камер, объединённых в единый контур, формируют цифровую среду наблюдения, доступ к которой имеют свыше 4 тыс. пользователей (70% из них — сотрудники правоохранительных органов).
При этом ключевая функция (распознавание лиц) доступна лишь примерно для четверти устройств: около 30 тыс. камер оснащены соответствующим функционалом, согласно данным, которые предоставили "ДП" в комитете по информатизации и связи Петербурга (КИС).
Аналитический пазл
Несмотря на масштаб сети, биометрия остаётся ограниченным инструментом и используется прежде всего в точках с высоким трафиком. Недаром недавний конфуз с задержанным на Московском вокзале случайным человеком, которого система приняла за украинского журналиста Дмитрия Гордона* (признан в РФ иностранным агентом и внесён в перечень террористов и экстремистов), произошла именно в центре города.
“
"Камеры с функционалом видеоидентификации расположены на входах в парадные жилых домов, в наиболее многолюдных местах и местах проведения массовых культурных мероприятий", — конкретизируют в КИС.
Между тем, сеть камер продолжает расти, и делает это характерным для Петербурга способом — не столько за счёт централизованных закупок, сколько за счёт подключения внешнего мира.
Более 17 тыс. камер в городском контуре — это сторонние системы: транспорт, учреждения, жилые комплексы, коммерческая недвижимость. Владельцы предоставляют доступ к видеопотоку, а город, как правило, берёт на себя только организацию передачи данных.
На бумаге это выглядит как эффективная модель масштабирования. На практике же похоже на постепенную сборку системы из элементов, изначально не предназначенных для совместной работы. Разное качество изображения, разные углы съёмки, разная стабильность сигнала. Всё это превращает единую систему в набор потоков, которые лишь формально объединены.
Ложные срабатывания исключить нельзя
По мере того, как сеть камер расширяется, растёт и вероятность ошибки: чем больше лиц проходит через одну точку, тем выше шанс, что алгоритм "зацепится" за приблизительную похожесть. При этом сама система не устроена так, чтобы давать окончательные ответы. Она лишь предлагает гипотезы.
“
"Срабатывание — это информация для оператора, а не финальный вердикт. В городских системах решение почти никогда не принимается автоматически", — объясняет руководитель агентства "Рустелеком" Юрий Брюквин.
Иначе говоря, камера не может уверенно констатировать: "Это он". Она запрограммирована говорить: "Это похоже на него". Разница кажется тонкой и на первый взгляд не сильно мешающей прямому функционалу, но именно с неё начинается этап интерпретации.
“
"Полностью исключить ложные срабатывания нельзя. Любая биометрия — вероятностная. Современные модели на качественных датасетах показывают точность на уровне 99% и даже больше. Однако точность может снижаться из-за плохого освещения, ракурса, возрастных или этнических нюансов и так далее. Иными словами, основные проблемы — это низкое качество камер, их плохое размещение, недостаточное освещение (ночь), ошибки интеграции, задержки и потеря кадров", — объясняет Брюквин.
Руководитель совета по противодействию технологическим правонарушениям КС НСБ РФ Игорь Бедеров отмечает, что если в идеальной комфортной среде речь идёт о точности 95-98%, то в реальной (с тенями, загрязнённой оптикой и нестабильным освещением) показатель может падать до 60–70%.
“
"Улица — это хаос. Камеры на вокзалах стоят высоко, под острым углом, а человек всё время находится в движении", — подчёркивает эксперт.
Чтобы компенсировать это, система работает через пороги.
“
"Если порог низкий (70%) — ложных тревог будет море. Если высокий (98%) — преступника с изменённой внешностью пропустят", — поясняет Игорь Бедеров.
Причём, порог — это не настройка, которую можно подкрутить как тебе угодно в любой момент. Речь скорее о фундаментальном компромиссе, согласно которому всегда "лучше перебдеть, чем недобдеть". Любая система распознавания лиц всегда балансирует между двумя рисками: пропустить цель или ошибиться. И выбор всегда делается в пользу второго варианта.
Решение принимает человек
Важную роль в цепочке принятия решений, разумеется, играет человеческий фактор.
“
"Представьте себе, что оператор видит срабатывание "совпадение 85%". На мониторе фото из базы и чёрно-белый силуэт в толпе. У него пять секунд на решение. Оператор перегружен, устал, монитор бликует. Он нажимает "Тревога". И, конечно же, может ошибиться", — моделирует ситуацию Бедеров.
Здесь ошибка перестаёт быть технологической и становится уже операционной. Такой переход от алгоритма к человеку делает систему, как и в абсолютно любом другом случае, по-настоящему уязвимой. Причём, с ростом инфраструктуры эта уязвимость только усиливается.
“
"Чем больше камер, тем больше ошибок в абсолютных цифрах. Парадокс статистики", — подтверждает Игорь Бедеров.
С увеличением числа устройств растёт поток совпадений, увеличивается нагрузка на операторов. А система начинает генерировать всё больше сигналов, требующих проверки. В какой-то момент сигналы превращаются в лавину и важным становится только одно — способность системы их фильтровать.
И здесь Петербург подходит к той стадии, где масштаб начинает работать против него. По количеству камер город пока уступает крупнейшим мегаполисам мира, но уже достиг уровня, при котором проявляются те же системные эффекты: перегрузка, рост числа ложных срабатываний, зависимость от качества данных и человеческого фактора.
Китайский ориентир
Понять, куда движется эта система, проще всего через сравнение с городами, которые уже прошли этот путь. Один из таких примеров — китайский Чэнду, город-побратим Петербурга.
По оценкам международных аналитических исследований, в Чэнду установлено около 310 тыс. камер видеонаблюдения при населении чуть более 9 млн человек. Напомним, в Петербурге — более 115 тыс. камер при населении (официальном) около 6 млн.
Разница в абсолютных значениях есть, однако сопоставление показывает, что Петербург уже находится в той же логике развития. Речь идёт не о принципиально разных системах, а о разной степени их масштабирования.
Международный опыт показывает: по мере роста сети основной задачей становится не установка новых камер, а обработка собранных данных. Увеличение числа устройств ведёт к росту потока совпадений, повышает нагрузку на операторов и, как следствие, увеличивает число ложных срабатываний.
“
"Единая сеть, в принципе, важна. Её плюсы — единые стандарты качества, консистентные алгоритмы, централизованная база. Минусы, впрочем, тоже существенны: единая точка отказа, риск системных ошибок на всю сеть, сложность масштабирования. Поэтому единая сеть требует гибридной архитектуры", — резюмирует Юрий Брюквин.
* Дмитрий Гордон признан в РФ иностранным агентом и внесён в перечень террористов и экстремистов.
