«Дочка» МТС создала систему распознавания драк и оружия

2025-06-30T04:30:54Z — VisionLabs разработала «умного охранника» на основе искусственного интеллекта, который способен выявлять драки, оружие и пожары в местах большого скопления людей. Систему уже тестируют в концертном зале МТС

«Дочки» МТС VisionLabs и MWS Cloud разработали систему безопасности на основе искусственного интеллекта Luna Scanner, основная задача которой — автоматическое обнаружение угроз в местах массового скопления людей: драк, оружия, включая огнестрельное и холодное, пожаров. Об этом РБК рассказал гендиректор VisionLabs Дмитрий Марков.

Сейчас Luna Scanner в пилотном режиме работает в московском концертном зале МТС Live Hall: к ней подключили более 50 камер в здании. Нейросеть анализирует видеопоток в реальном времени и при обнаружении потенциально опасной ситуации отправляет сигнал службе безопасности объекта. Также система умеет считать количество людей и фиксировать нахождение в запретных зонах. В ближайшее время разработчики планируют добавить функции поиска оставленных предметов, лежащих людей и признаков паники в толпе, рассказал Марков.

По его словам, детектирование драк и оружия является одной из самых сложных задач для искусственного интеллекта из-за высокой динамики сцен и возможных помех. Марков подчеркнул, что Luna Scanner использует глубокие нейросетевые алгоритмы, специально разработанные для минимизации количества ложных срабатываний по полноте (recall) и точности (precision).

На этапе тестирования на данных, максимально приближенных к реальным сценариям массовых мероприятий, целевой уровень точности отработки детектора драк составил 88,7%, а детектора оружия — 83,6%, рассказал гендиректор VisionLabs. Система постоянно совершенствуется и дообучается на новых типичных ситуациях, включая активные танцы, объятия и массовые взаимодействия (например, слэм).

При этом любая детекция дополнительно визуализируется для службы безопасности — финальное решение о реакции остается за ответственным оператором, указал Марков. Все сигналы об инцидентах, по его словам, передаются исключительно службе безопасности конкретного объекта, где развернута система, при этом данные хранятся на защищенных серверах. Технически платформа допускает интеграцию с внешними системами, включая информационные системы МВД или Росгвардии, но такая интеграция возможна только по запросу заказчика, при условии ее соответствия действующим нормативным актам и наличия необходимых соглашений, дополнил глава VisionLabs.

Компания ведет переговоры о внедрении и тестировании системы с рядом крупных заказчиков, интерес к продукту проявляют в том числе партнеры за пределами России, рассказал Марков, отказавшись уточнить детали.

По его словам, целевая аудитория — объекты с массовым пребыванием людей, такие как торговые центры, образовательные учреждения, стадионы, концертные площадки, а также операторы городских систем видеонаблюдения. Модель коммерциализации может включать варианты предоставления услуги по подписке (SaaS) либо on-premise (установка на инфраструктуре заказчика), в зависимости от его задач и возможностей. Стоимость будет определяться индивидуально и зависеть от объема подключаемых видеопотоков, требуемой масштабируемости и набора дополнительных функций.

По словам Маркова, за рубежом существуют отдельные решения, заточенные на специфические события, например агрессивное поведение или оставленные предметы. Полностью комплексные системы, способные единовременно и в реальном времени детектировать широкий спектр серьезных угроз на массовых мероприятиях, распространены мало и зачастую недоступны для российского рынка, настаивает он.

По прогнозу Statista, в 2025 году объем мирового рынка распознавания лиц вырастет на 12,6% по сравнению с показателем 2024-го и составит $5,73 млрд. Крупнейшими рынками для этих решений являются США, Китай, Япония Германия и Индия.

В США системы распознавания агрессивного поведения на основе нейросетей разрабатывают, например, компании Skylla AI, Com-IIoT, VisionAI и др. Так, на сайте Skylla указано, что ее продукт Scylla Aggressive Behavior Detection обучен обнаруживать такие агрессивные формы поведения, как драки, оскорбления, нападения и вандализм. Точность составляет 96%, а уровень ложных срабатываний — не более раза в день на одну камеру.

Среди российских разработчиков систем распознавания лиц о тестировании видеосистемы, которая в том числе будет распознавать драки на улицах и оповещать о них правоохранительные органы, в 2021 году заявляла NtechLab.

Читайте также: