Кто сегодня работает над проектом «Спецвидеоаналитика»?
Рабочая группа в том составе, в котором она сегодня существует, объединяет две сферы деятельности. Первая часть команды – сотрудники лаборатории компьютерных технологий Университета ИТМО, которые отвечают за научные разработки в области машинного обучения и решение задач, которые требуют мощного научного бэкграунда. Представители другой части команды, к которой отношусь и я, пришли из области разработки и внедрения систем промышленной автоматизации. Долгое время мы занимались разработкой системы взимания платы на платной дороге, где прошли полный цикл работы продукта непосредственно от момента его создания, проектирования архитектуры и разработки до внедрения на реальный объект. Таким образом, мы получили большой опыт разработки и внедрения аппаратного комплекса, который работает 24 часа в сутки семь дней в неделю.
Также над проектом работают студенты Университета ИТМО. Архитектура системы простроена следующим образом: когда машина подъезжает к шлагбауму или забору, видеоанализ запускается по цепочке в несколько этапов, на каждом этапе анализа запускается определенный анализатор, который выполняет свою ограниченную функцию. Например, один анализатор детектирует наличие машины, если детекция прошла и мы поняли, что перед нами стоит автомобиль, то мы запускаем детектор номерного знака и детектор спецсредства. Если мы понимаем, что перед нами транспортное спецсредство, мы можем сразу пропустить его на территорию. Если же мы не можем распознать номерной знак из-за грязи, то мы запускаем анализатор дополнительных характеристик машин (марка автомобиля, цвет и другие). Другими словами, анализаторы работают в разной последовательности в зависимости от того, какие результаты мы получаем. Задачи студентов Университета ИТМО в данном случае связаны с работой анализаторов. Так, Алексей Коханов занимается детектором, идентифицирующим спецсредства (этот детектор определяет, есть ли перед нами автомобиль скорой помощи, полиции или пожарной безопасности), Роман Лебедев сейчас пишет детектор номерных знаков и определения цвета автомобиля. В команде также состоят Наталья Ханжина, которая организовала процесс разработки анализаторов, и Александр Леутин, присоединившийся к нашей команде недавно и принесший в команду необходимые знания по разработке оболочки для линукса.
Как появилась идея объединить усилия и создать систему, которая могла бы на основе анализа видеоизображения принимать решения о пропуске автомобилей на закрытые территории?
Такая идея созрела очень давно. С сотрудниками лаборатории компьютерных технологий я был знаком со студенчества, с некоторыми даже работал вместе. Например, с руководителем группы машинного обучения международной научной лаборатории «Компьютерные технологии» Андреем Фильченковым мы учились вместе в СПбГУ, а до вуза вместе посещали математический кружок, с Андреем Ульяновым мы вместе работали на платных дорогах – ЗСД, М-1 и М-4. К слову, я тоже являюсь сотрудником лаборатории, однако не так активно принимаю участие в ее проектах. В какой-то момент мы поняли, что можем объединить сферы и создать собственный продукт, пусть и не такой масштабный, как система взимания платы. Идея использовать видеоаналитику возникла сразу, возможно, потому что круг задач, который мы решали ранее, так или иначе был связан с видео. Проект стартовал в июле прошлого года – тогда мы впервые собрались полным составом и с того момента прошли уже несколько этапов. Первоначальная идея была не совсем жизнеспособная – мы планировали делать систему пропуска только для транспортных спецсредств, которая могла бы беспрепятственно пропускать автомобили скорой помощи, пожарной безопасности и другие на закрытую территорию. Несколько раз идея менялась, мы искали подходящую бизнес-модель и в итоге нашли ее. После ее реализации мы получили положительный отклик от рынка, и в апреле состоялась первая продажа полноценной системы пропуска транспортных средств на закрытую территорию. Сейчас мы работаем с придомовыми территориями.
В чем заключается принципиальное отличие системы от существующих аналогов?
За время существования проекта мы проходили несколько акселераторов: вначале мы были участниками бизнес-акселератра Future Technologies Университета ИТМО, затем проходили заочную акселерационную программу ФРИИ. Одним из правил в обоих местах было следующее: если появилась классная идея и нет конкурентов, то, скорее всего, идея вовсе не классная – в таком случае или нет рынка, или есть технологический барьер, который невозможно преодолеть и который на ранних стадиях можно упустить из виду. С момента создания проекта мы изучали конкурентов и продолжаем это делать сегодня. Можно сказать, что сегодня у нас два типа конкурентов. Первый тип – системы, детектирующие только номерные знаки. У таких систем немного другая специфика – все, кто распознает номерные знаки, ориентируются на большую скорость и быструю производительность, чтобы работать на магистралях на больших скоростях, соответственно, у них нет задачи распознать дополнительные признаки автомобиля. Возможно, решения по распознаванию транспортных спецсредств у таких систем есть, однако они точно не распознают марку и цвет автомобиля. Второй тип конкурентов – система пропуска с помощью брелоков и БСК-карточек. Это совершенно другой подход, однако сегодня именно эта система продолжает оставаться самой популярной. Наше основное конкурентное преимущество в том, что при использовании нашей системы исключается возможность въезда автомобиля по чужому или скопированному брелоку, а значит, парковочные места не будут заняты чужими автомобилями. Брелочная система может создавать иллюзию того, что во двор никто чужой не въедет, однако практика показывает, что при затрате определенных усилий это может сделать практически любой. Наша система исключает такую вероятность в принципе, потому что мы идентифицируем именно ту машину, которая стоит у нас перед шлагбаумом. Ели она проезжает – мы знаем, почему она проехала, если это не жилец, то мы знаем, кто предоставил право доступа и к кому приехал гость.
Как происходит процесс принятия решения системой?
Видеокамера передает видеопоток в ядро системы, где происходит его обработка и анализ. Кадр проходит несколько этапов обработки. Сначала происходит сегментация изображения – на этом этапе система производит обнаружение автомобиля перед шлагбаумом или воротами. При отсутствии автомобиля кадр не проходит дальнейшие этапы обработки. Если система распознала автомобиль, далее происходит определение признака специального транспортного средства. В случае идентификации автомобиля как специального транспортного средства произойдет автоматическое открытие шлагбаума. Следующий этап – определение номерного знака. На этом этапе происходит поиск и распознавание номерного знака автомобиля, при его полном распознавании выполняется проверка по базе разрешенных номерных знаков, после чего система определяет цвет и марку автомобиля. Затем система распознает другие параметры автомобиля (тип кузова, габаритные размеры и другие) и производит анализ совокупности полученных данных, сравнение их с базой, принятие решения о возможности проезда автомобиля на территорию Проще говоря, у нас есть список разрешенных автомобилей. Если система принимает положительное решение – открывается шлагбаум и происходит фотофиксация автомобиля и занесение изображения в базу. Этот алгоритм работает как для въезда, так и для выезда автомобиля.
Как сейчас в основном проезжают автомобили – по брелокам или с помощью кнопки вызова диспечтера?
Да, в основном все, у кого нет брелока, пользуются звонками на воротах, поэтому мы регулярно слышим истории о том, как приехала скорая помощь, но ей долго не открывали ворота. Достаточно типичная ситуация, когда во дворе сидит круглосуточный дежурный и отвечает за въезд машин на придомовую территорию.
Как происходит ваше общение с потенциальным клиентом?
Общение происходит в основном с помощью холодных звонков. Я думаю, любой в торговле на ранних стадиях должен пройти этот этап. Холодные звонки дают обратную связь, которую иными способами не получить. Особенно интересно, когда человек начинает отказывать и говорит, почему ему это не нужно – иногда это дает более ценную информацию, чем хвалебные отклики.
Чем обычно объясняют отказ?
Обычно тем, что уже стоит система с брелоками, и жителей все устраивает. Также часто отвечают, что придомовая территория не в собственности, и тогда проблемы, которую решает наша система, в принципе нет.
В чем вы видите основную сложность внедрения системы в работу на придомовых территориях?
Самой большой сложностью сейчас видится очень длинный цикл сделки, потому что решение в ТСЖ или управляющей компании не может быть принято без общего собрания жильцов, а собрать всех жильцов и провести сначала очное, а затем и заочное голосование – нелегкая задача. Процесс сильно растягивается.
Описывая сложности, вы не сказали про денежный вопрос. Правильно я понимаю, что замена брелочной системы на вашу не является проблемой, так как она недорогостоящая?
Для ТСЖ или управляющей компании смена системы бесплатна – мы самостоятельно поставляем оборудование и производим ее монтаж. Все, что нужно, – это абонентская плата, которая взимается с жильцов – в данном случае ТСЖ или управляющая компания не несет никаких затрат, так как платят жильцы, которые дают согласие на использование системы.
Если жители соглашаются на установку системы, то дежурный во дворе становится ненужным?
Многие не могут полостью отказаться от дежурного, человек в любом случае должен оставаться. Однако появляется возможность оптимизировать штат сотрудников. Если на человека возлагается задача управления шлагбаумом, и он должен открывать его спецтранспорту и гостям, получается, он не может отойти от своего поста, поэтому часто дежурят двое. С использованием нашей системы одного работника можно смело убрать – у оставшегося будет больше свободы действий и немного иные задачи, например, он сможет уйти на обход территории, не беспокоясь о том, что ему надо следить за шлагбаумом.
Какие этапы вы намерены реализовать в будущем?
Мы планируем выпустить систему, с помощью которой жители самостоятельно смогут управлять данными – получать информацию о проездах и запрашивать гостевой доступ. Другими словами, мы проработаем личный кабинет или мобильное приложение. Также есть идея создать Telegram-бота, с помощью которого можно выполнять действия для осуществления пропуска во двор. Кроме того, мы хотим провести интеграцию с личным кабинетом управляющих компаний. Как правило, если речь идет о крупной управляющей компании, у нее всегда есть личный кабинет, где жилец может получить актуальную информацию, оплатить услуги ЖКХ. Мы планируем сделать интеграцию с такими личным кабинетом и добавить опцию, чтобы каждый мог не только оплатить услуги, но и посмотреть, в какое время он проезжал через пропускной пункт.
Сейчас вы работаете с придомовыми территориями – планируете ли расширять сферу деятельности?
В дальнейшем мы, конечно, планируем выходить на новые рынки, в том числе на бизнес-центры, промышленные объекты с системой пропуска, но сейчас сфокусировались на одной целевой аудитории – придомовых территориях. Также мы уже сейчас предлагаем решение для паркингов: принцип работы тот же самый, однако есть небольшие технические отличия.
Есть ли нюансы в системе, которые только предстоит проработать?
Самое большое испытание для нас наступит осенью, когда начнется плохая погода, однако я уверен, мы успешно его пройдем.
