© ComNews
16.10.2018

Компания VisionLabs, специализирующаяся на создании систем компьютерного зрения и машинного обучения, анонсировала внедрение функции распознавания лиц внутри и снаружи автомобиля в платформу Nvidia Drive. Технология заменит собой ключи, обеспечит умный и безопасный доступ к автомобилю, персонализацию, контроль за состоянием водителя.

Как отмечают в VisionLabs, благодаря системе распознавания лиц водителям больше не понадобится ключ для запуска автомобиля. Камера может узнать владельца автомобиля издалека и по мере его приближения подтвердить его личность, чтобы обеспечить бесключевой доступ и персонализацию в управлении автомобилем.

Платформа VisionLabs Luna может функционировать как плагин на платформе Nvidia Drive IX, работающей от суперкомпьютера Nvidia Drive AGX. Nvidia Drive IX использует производительность платформы Nvidia Drive AGX, которая позволяет автопроизводителям и поставщикам ускорять производство автоматизированных и автономных транспортных средств.

Платформу распознавания лиц Luna сегодня использует более 40 банков и национальных кредитных бюро в России и странах СНГ. Как сообщают в VisionLabs, наиболее значимым на сегодня внедрением платформы Luna является проект по созданию биометрической платформы Сбербанка.

По словам старшего директора по программному обеспечению и руководителя платформы Drive IX в Nvidia Ратина Кумара, искусственный интеллект для идентификации лица - это уникальная технология. "Он должен работать надежно, в то же время позволять распознавать лица безопасным и удобным для пользователя способом. Nvidia и VisionLabs провели огромную работу, чтобы совместить инновационные функции и комфорт в программном обеспечении Drive IX", - подчеркнул Ратин Кумар. "Drive IX позволит автопроизводителям на базе искусственного интеллекта создавать автомобили следующего поколения с принципиально иным подходом к их управлению", - добавил он.

"Технология распознавания лиц постепенно становится частью нашей повседневной жизни и дает нам возможность взглянуть на многие привычные вещи другими глазами", - говорит основатель и генеральный директор VisionLabs Александр Ханин.

По словам Александра Ханина, компания Nvidia выбрала и самостоятельно внедрила технологию VisionLabs в свою платформу. Он также добавил, что на данный момент компания Nvidia не раскрывает информацию об автопроизводителях, которые уже готовы использовать эту систему.

Александр Ханин рассказал, что разработка продукта длилась полгода. По его словам, было сложно научить систему видеть без света. "Наша разработка предназначена в первую очередь для мониторинга состояния водителя за рулем. То есть важная задача технологии - предотвратить опасные ситуации на дороге, аварии и прочее. В салоне автомобиля, как правило, темно, и в этих условиях камера должна надежно выполнять свои функции. Для этого разработчики совершенствовали систему распознавания, установили камеру ближнего инфракрасного диапазона, чтобы она могла следить за движениями водителя в темноте. Разработчики научились надежно работать в ближнем инфракрасном диапазоне, в том числе в полной темноте", - подчеркнул Александр Ханин.

По мнению Александра Ханина, использование данной системы - абсолютно безопасно и гораздо надежнее человека - особенно это касается предохранения от угона. "Конечно, выбор между традиционным ключом и распознаванием останется за водителем", - отметил он.

"Мы ожидаем, что подобное ассистивное распознавание будет распространено повсеместно в ближайшие три-пять лет. Гораздо быстрее, чем полностью беспилотные автомобили. Что касается коммерческого транспорта - общественного и рабочего, вроде школьных автобусов, - для них у VisionLabs есть проекты уже на 2019 г.", - рассказал Александр Ханин.

Технический директор ООО "Вокорд СофтЛаб" (Vocord) Алексей Кадейшвили рассказал, что в компании сейчас занимаются решением насущных задач путем внедрения распознавания лиц в уже работающие востребованные сервисы: "Например, сейчас технология Vocord встраивается в сервис аренды автомобилей, где нужен функционал распознавания лиц и liveness detection, что поможет бороться с мошенничеством и значительно упростит клиентам процедуру аренды".

Директор центра компетенций по мультимедиа и ситуационным центрам компании "Техносерв" Александр Абрамов рассказал, что внедрение подобных решений по идентификации пользователя актуально во всех отраслях. "Но все-таки в качестве дополнительной кооперативной идентификации", - подчеркнул он.

По мнению Александра Абрамова, появление подобной разработки повысит уровень защиты от несанкционированного доступа к транспортному средству, однако ее применение станет востребованным при условии, что решение будет быстродействующим, надежным и не приведет к существенному удорожанию автомобиля. "Безусловно, это очень перспективное направление, но оно потребует дополнительного тестирования и разработки процедур идентификации - как сетевой, так и локальной", - рассказал специалист.

"Биометрическая система распознавания лиц, на мой взгляд, будет востребована, однако, учитывая перспективность направления, уверен, что решение будет развиваться и дополняться смежным функционалом", - добавил Александр Абрамов.

Аналитик ГК "Финам" Леонид Делицын считает, что сейчас автопром как клиент важнее для разработчиков решений в сфере машинного обучения, чем технология идентификации личности - для автопрома. "Автолюбители не жалуются в соцсетях на свои ключи - по крайней мере гораздо реже, чем на свои проблемы с другими изделиями и сервисами", - пояснил эксперт.

"Даже если сегодня вечером Илон Маск объявит, что Tesla Model 3 научилась распахивать двери перед владельцем, распознавая его в группе, выходящей из штаб-квартиры компании, акции компании к летним уровням на этой новости не вернутся. А вот для компаний, разрабатывающих системы искусственного интеллекта, и для Nvidia, внедрение такого решения будет большим успехом в первую очередь из-за своей наглядности", - считает Леонид Делицын.

По его мнению, данное решение по идентификации пользователя вряд ли относится к числу тех, которые требует массовый потребитель. "Однако, вполне возможно, что в определенных нишах оно позволит создать решения, которые можно будет позиционировать как высокотехнологичные, и это вызовет интерес производителей", - добавил Леонид Делицын.

Он также рассказал, что известно несколько факторов, ускоряющих распространение инноваций, - их относительное превосходство над предшественниками, техническая и культурная совместимость, доступность, а также возможность попробовать и наглядность. "Слабой стороной машинного обучения, с точки зрения продаж, является то, что его сложно "увидеть". А двери, которые будут сами открываться, чтобы впустить хозяина в салон, - это чудо вроде скатерти-самобранки или ковра-самолета, их не заметить сложно", - пояснил Леонид Делицын.