В систему видеонаблюдения Петербурга внедрили технологию распознавания лиц
![В систему видеонаблюдения Петербурга внедрили технологию распознавания лиц В систему видеонаблюдения Петербурга внедрили технологию распознавания лиц](/upload/iblock/d76/resize_534_300_anyvision_facial_recognition_s.webp)
Санкт-Петербургское государственное казенное учреждение «Городской мониторинговый центр» завершило первый этап создания интеллектуальной системы обработки данных с городских видеокамер.
СПб ГКУ «ГМЦ» совместно с Комитетом по информатизации и связи запустили один из элементов «Умного города» - технологию компьютерного зрения и распознавания лиц на камерах Городской системы видеонаблюдения (ГСВН).
В настоящий момент на улицах Петербурга установлено более 80 «интеллектуальных» камер с функционалом видеоаналитики. В режиме реального времени система идентифицирует лица, программируя их в биометрические модели. По таким прототипам невозможно восстановить оригинальные изображения, но легко сопоставить с базами данных из различных источников. Процессы распознавания, хранения и обработки данных полностью автоматизированы, а доступ к данным системы строго регламентируется, что позволяет соблюдать конфиденциальность информации о петербуржцах.
Кроме этого, такие камеры имеют техническую возможность распознавания государственных регистрационных знаков транспортных средств, фиксации оставленных предметов, выявлять факты возникновения различных чрезвычайных ситуаций, в том числе пожаров, и дорожно-транспортных происшествий. Для улучшения условий жизнедеятельности нашего города в перспективе эти устройства смогут осуществлять подсчет интенсивности движения транспорта и пешеходов для более эффективного управления дорожным движением и локализации автомобильных пробок, контролировать своевременность и качество уборки городской территории и вывоза твердых бытовых отходов.
До конца текущего года количество камер с биометрическими решениями превысит 150. В 2019 году общее количество таких камер планируется увеличить в несколько раз.
![](/upload/iblock/7c4/hg3r0p0hfb6gne9iqbhxqk9j7ymqzrzb.jpg)