Заказчики: Центр организации дорожного движения правительства Москвы (ГКУ ЦОДД) Москва; Государственные и социальные структуры Подрядчики: Максима (МаксимаТелеком) Продукт: Комплексные проекты видеонаблюденияДата проекта: 2021/07
Бюджет проекта: 1 млрд руб.
|
Технология: Системы видеонаблюдения
|
- Как устроена городская система видеонаблюдения в Москве
- Как устроена система распознавания лиц в Москве
23 июля 2021 года стало известно о тендере на установку 2 тыс. камер видеонаблюдения на дорогах Москвы. В конкурсе победил «МаксимаТелеком», который будет реализовывать проект за 1 млрд рублей. Контракт заключен с Центром организации дорожного движения (ЦОДД) Москвы.
Как пишет «Коммерсантъ» со ссылкой на техническую документацию к госзакупке, подрядчик должен будет установить камеры в три этапа до декабря 2023 года. Одно из требований к оборудованию — оно должно непрерывно передавать видеопоток на серверы заказчика в высоком разрешении 4К, также необходимо будет предусмотреть функции распознавания лиц, автоматического слежения за объектами и выделения области интереса.
Источник издания сообщил, что новые камеры позволят развернуть в столице нейросеть, которая будет представлять собой систему безопасности. При этом сначала операторы обучат искусственный интеллект. Например, робот зафиксирует инцидент, покажет оператору, и тот подтвердит наличие или отсутствие аварии.
Это будет нейросеть, которая сможет автоматически фиксировать инциденты в поле зрения камер и оповещать соответствующие службы. В перспективе нейросеть сможет работать полностью самостоятельно, без помощи операторов, сообщил изданию источник в мэрии. По его словам, в будущем такими камерами будут покрыты все дороги в Москве, что может стоить бюджету порядка 4-5 млрд рублей.Витрина данных НОТА ВИЗОР для налогового мониторинга
По словам опрошенных изданием экспертов, к июлю 2021 года Москве много камер, но проблема в том, что операторы физически не успевают просматривать огромной поток видео. Нейросеть, распознающая действия, в том числе инциденты, позволит получать из видео больше полезной информации в дополнение к алгоритмам, которые уже используются, считает основатель NtechLab Артем Кухаренко.[1]