Почти предчувствие: как заработать на софте для предсказания преступлений

Светлана Черткова (Фото: Арсений Несходимов / РБК)

Экономист по образованию, Светлана Черткова в 2010 году запустила свой первый бизнес — интернет-магазин по продаже запчастей «Автокомпани». За несколько лет его работы Черткова сумела отложить около 10 млн руб. и задумалась, во что их инвестировать. Подходящий проект нашелся неожиданно. Еще в начале 2011 года Черткова через общих знакомых познакомилась c четырьмя физиками из Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) в Дубне — Павлом Сажиным, Алексеем Стадником, Кириллом Фоменко и Оксаной Стрельцовой. Ученые взялись разработать для «Автокомпани» платформу облачных вычислений для экономических расчетов и управления логистикой поставок. Параллельно они занимались собственным проектом — разрабатывали программу для видеоаналитики, распознавания предметов и движений человека.

Почти шесть лет физики искали деньги, обсуждали идеи с потенциальными инвесторами и показывали прототип продукта, но никого убедить не смогли. Черткова, узнав об исследованиях сотрудников, загорелась идеей и предложила инвестиции в обмен на контрольный пакет в будущем бизнесе — компании «Радужные технологии» (работает под брендом «Видеоинтеллект»).
«Видеоинтеллект» разработал несколько программных решений. Одни в режиме онлайн в потоке видео с камер наблюдения ищут статичные предметы или выявляют нарушения, например оставленные сумки или появление постороннего человека в охраняемой зоне. Другие, опираясь на анализ мелкой моторики или «нестандартное» поведение человека, предсказывают потенциальные инциденты — драку, кражу, нападение и прочее. Об этом «Видеоинтеллект» предупреждает клиентов с помощью сигналов на мониторах.

Эхо коллайдера

В начале февраля 2016 года группа международных ученых смогла подтвердить гипотезу Альберта Эйнштейна. Опираясь на теорию относительности, он предсказывал существование гравитационных волн. Спустя 100 лет детекторы обсерваторий LIGO смогли их зафиксировать: открытие стало возможно благодаря обнаружению сверхслабых сигналов — излучения волн.

Четыре физика в дубнинском Институте ядерных исследований тоже занимались поиском слабых сигналов и разрабатывали нейросетевые алгоритмы для их обнаружения в больших объемах данных, рассказывает в интервью журналу РБК Павел Сажин, генеральный директор компании «Видеоинтеллект». По его словам, они искали паттерны кварк-глюонной плазмы среди множества частиц, которые рождаются при ядро-ядерных столкновениях на адронном коллайдере, для объяснения барионной асимметрии Вселенной — «почему мы состоим из вещества, а не из антивещества».

Технологии, которые легли в основу программ «Видеоинтеллекта», математически схожи с работой ученых в ОИЯИ, объясняет Сажин. По его словам, в видеоаналитике тоже необходимо из огромного объема данных изображений вычленять только полезную информацию, которая позволяет «видеть», например, движение против потока в толпе. Для просеивания информации ученые использовали алгоритмы машинного обучения: искусственный интеллект выявляет и запоминает закономерности в том, что происходит на трансляции с камер видеонаблюдения. Собирая статистику о событиях в конкретном месте, система оценивает вероятность возникновения чрезвычайной ситуации: если в зале не проходил человек, то и бесхозная сумка в нем появиться не должна, считает система.

Следующий этап работы — анализ слабых сигналов, позаимствованный из ядерной физики. На видео, рассказывает Сажин, это плохо различимые предметы, например серая сумка на фоне серой стены. При самообучении система формирует «обычную» картину для наблюдаемого места, благодаря чему идентифицирует любые отклонения. Движения человека программа засекает по 17 заданным параметрам — например, моторике рук или поворотам головы. Если они выбиваются из привычных системе данных, программа анализирует момент и посылает сигнал в зависимости от типа установленного детектора (случившееся событие или потенциальный инцидент).

Компания вне рынка

«Это дискретная математика, и единицу на фоне единицы никак не отличить», — говорит системный инженер-консультант Cisco Олег Саенко, когда корреспондент журнала РБК рассказывает о работе «Видеоинтеллекта». Найти предмет на неконтрастном фоне — ту же серую сумку на сером полу — не может ни одна из существующих систем, уверен Саенко. Почти все анализируют изображение в черно-белом варианте, то есть в градациях серого, объясняет эксперт, поэтому хорошо фиксируются темные части изображения на светлом фоне.

К 2021 году объем мирового рынка видеоаналитики вырастет в 2,5 раза, до $4,2 млрд, посчитали в исследовательской фирме Markets & Markets. Над технологиями распознавания и анализа работают американские компании Cisco Systems, Honeywell, IBM, канадская Genetec и др.

Тех, кто занимается исключительно алгоритмами для видеоаналитики, очень мало, существующие системы видеоаналитики слабо распространены, поэтому рынок пока не сформирован, считает Саенко. В России это скорее единичные случаи: наиболее развиты технологии распознавания лиц в банковском секторе (например, ими занимается компания VisionLabs) и транспортная аналитика (средства видеофиксации ГИБДД, распознающие нарушения и считывающие автомобильные номера). С Саенко согласен и директор департамента по маркетингу МГТС Максим Гарусев: рынка видеоанализа в России как такового не существует.

«Эффективность видеоаналитики до сих пор под вопросом: по нашим тестам различных систем точность распознавания человеческого лица по видеокартинке не превышает 30–35%, что очень мало для принятия управленческих решений о массовом внедрении», — говорит Гарусев. Решения дубнинских ученых МГТС не тестировали, хотя о нем знают.

Но основатели «Видеоинтеллекта» уверены, что создали передовой продукт. Конкурентами Черткова называет три зарубежные компании — DVTel, AgentVi, TechnoAware. Фирмы, судя по их сайтам, производят программы для отслеживания движений и перемещения людей, а также маршрутов и скорости транспорта, делают софт для поиска оставленных предметов и подсчета посетителей в заданном месте.

Израильскую AgentVi исследовательская компания IHS в 2016 году называла крупнейшим производителем софта для видеоаналитики. Фирма работает с 2003 года и производит программы как для онлайн-распознавания, так и для аналитики видеозаписей. За 13 лет AgentVi, которая работает с университетами, торговыми центрами, аэропортами, тюрьмами, привлекла инвестиции на сумму $20 млн от фонда 21Ventures, китайской технологической компании Kuang-Chi Science и американской Motorola Solutions (данные портала Crunchbase).

Итальянская TechnoAware «выросла» из проекта Университета Генуи в том же 2003-м, а американскую DVTel, которая делает не только софт, но и камеры видеонаблюдения, в 2015 году за $95 млн купил производитель тепловизоров FLIR. Представители AgentVi и TechnoAware подтвердили журналу РБК, что работают на российском рынке, но клиентов не раскрыли.

Из школ в метро

За четыре года Черткова вложила в «Видеоинтеллект» около 120 млн руб. Деньги пошли в основном на оплату труда (в штате числятся восемь менеджеров), а 25% — на лабораторные исследования и закупку оборудования для тестирования разработок. Идея физиков изначально была хорошей с точки зрения науки, но для запуска бизнеса необходим коммерческий продукт — этим занялась Черткова. Одним из первых проектов «Видеоинтеллекта» стала разработка системы видеоаналитики для двух школ и детского сада в Дубне по гранту Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (фонд Бортника).

Компания предложила систему, способную обнаруживать, например, задымления, драки, «акты вандализма» и сообщать о них охране. На разработку и масштабирование «Видеоинтеллекту» было выделено 7,2 млн руб. в 2013 году, рассказал журналу РБК представитель фонда Бортника Антон Бобринев. Но заработать на образовательных учреждениях не удалось: помешали «сложная экономическая обстановка» и сокращение бюджетов на оснащение школ оборудованием, вспоминает он.

Параллельно с работой над «образовательным» софтом ученые разрабатывали программы, распознающие движения человека и предсказывающие его поведение, говорит Черткова. В 2015 году компания стала резидентом IT-кластера фонда «Сколково»: для этого партнеры зарегистрировали новое юрлицо — ООО «Видеоинтеллект» (51% принадлежит Чертковой, по 24,5% у Сажина и Стадника). Финансирование фонда компания еще не получала, но Черткова не исключает подачи заявки на грант в будущем. Как резидент «Сколково» «Видеоинтеллект» имеет налоговые льготы и информационную поддержку.

Почти одновременно со статусом «жителя» фонда появились первые коммерческие клиенты — правда, на «упрощенную» версию продукта. В 2015 году тестировать систему «Видеоинтеллекта» для обнаружения бесхозных предметов начал метрополитен Санкт-Петербурга — фирме ученых из Дубны даже не пришлось для этого участвовать в тендерах.

Светлана Черткова начала заниматься бизнесом в 2010 году, открыв онлайн-магазин автозапчастей. Заработанные деньги она вложила в стартап четырех ученых из Дубны. В 2017 году партнеры планируют получить выручку 100 млн руб. и окупить инвестиции​. (Фото: Арсений Несходимов / РБК)

Режимный объект

Госконтракты на установку оборудования и софта для видеонаблюдения в метрополитене Северной столицы в 2015 и 2016 годах выигрывала компания «Аспект Северо-Запад», «дочка» московского научно-производственного центра «Аспект». Последний, как указано на сайте, создан на базе дубнинского ОИЯИ, где познакомились основатели «Видеоинтеллекта».

Сажин до 2012 года работал инженером-конструктором в «Аспекте». Представитель «Видеоинтеллекта» уверяет, что о дубнинском стартапе руководители «дочки» «Аспекта» узнали через знакомых и из научных публикаций. Генеральный директор «Аспект Северо-Запад» Дмитрий Гаевский подтвердил журналу РБК, что знал о статьях ученых, но не стал уточнять, был ли раньше знаком с основателями «Видеоинтеллекта».

Один из конкурсов метрополитена «Аспект Северо-Запад» выиграл в декабре 2016-го. В рамках контракта был заключен лицензионный договор с «Видеоинтеллектом». Общая сумма тендера составила 43,9 млн руб., сколько из них «достанется» дубнинской компании, стороны не раскрывают, ссылаясь на то, что «метро Санкт-Петербурга — режимный объект». «Аспект Северо-Запад» тестировал системы разных производителей, например российской ITV и нескольких зарубежных, но результаты не удовлетворили заказчика, уверяет Гаевский. По его словам, «Видеоинтеллект» «в целом справляется» с поставленной задачей — поиском оставленных предметов, хотя «идеальных вещей не бывает».
Гаевский и представитель метрополитена не раскрыли показатели эффективности системы «Видеоинтеллекта». Черткова утверждает, что в ходе тестирования программа верно обнаруживала бесхозные предметы на станциях в 98% случаев — у конкурентов, по ее словам, не выше 50%. Сейчас дубнинское решение работает на 23 станциях (всего их 67), сообщил представитель метрополитена. Забытые вещи находятся почти ежедневно — каждый случай обязаны проверять сотрудники служб безопасности, поэтому в ожидании ОМОНа и кинологов метрополитен закрывает станции на 15–40 минут. Находили ли действительно опасные предметы, представитель метрополитена не сообщил.

Оценить эффективность в реальных цифрах можно будет «через некоторое время» и только тогда думать о масштабировании опыта, считает проектный менеджер IT-кластера фонда «Сколково» Ольга Аврясова. В 2016 году разработки «Видеоинтеллекта» заинтересовали и руководство метрополитена Казани: с сентября в столице Татарстана на трех из десяти станциях бесплатно тестируют системы аналитики агрессивного поведения. Черткова говорит, что «у метрополитена есть намерение приобрести софт», но объем финансирования не определен. Представители казанского метро не ответили на запрос РБК.

Компьютерные глаза

Подземка — не единственная сфера применения технологий «Видеоинтеллекта». Программы могут работать везде, где есть система видеонаблюдения, — на улицах, в магазинах, офисах и даже загородных домах. Крупные проекты с сотнями камер, сложным освещением и большим потоком людей настраиваются индивидуально — так же рассчитывается и стоимость заказа (разброс от 100 тыс. до 20 млн руб.). Частные клиенты могут приобрести готовые пакетные продукты по цене 5–50 тыс. руб.: например, функционал для слежки за территорией дома.

Наращивать доход «Видеоинтеллект» планирует за счет новых продуктов и расширения сфер применения. К примеру, разрабатывают систему для ретейла: через мобильное приложение продавцы и консультанты будут получать push-уведомления о клиентах, которые, исходя из анализа их движений, готовы к покупке и нуждаются в помощи или, наоборот, могут что-то украсть. Продукт для ретейла, по словам Чертковой, уже тестируют в магазине «Интерспорт» в Дубне и автосалоне Kia в Приштине в Словакии. Также «Видеоинтеллект» ведет переговоры с «Ашаном». Сколько будет стоить решение, предприниматели еще не определили. Представитель Kia не ответил на запрос журнала РБК, собеседник в «Ашане» отказался от комментариев. Связаться с сотрудниками «Интерспорта» в Дубне не удалось: представитель сети сообщил, что розничная точка больше не является франчайзи.

Также Черткова и ее партнеры хотят «встать» в видеокамеры. Переговоры об интеграции системы ведут со шведским производителем аппаратуры для видеонаблюдения Axis. Инженер поддержки продаж Axis Виктор Крылов рассказал журналу РБК, что «Видеоинтеллект» подал заявку на участие в партнерской программе по разработке софта в 2016 году, сейчас создает аналитический модуль, который будет встроен в камеры. Дата запуска и объемы производства продукта не известны.

В 2016 году выручка «Видеоинтеллекта» составила 30 млн руб., убыток — около 1,8 млн руб. Помимо метрополитена компания заключила договоры с двумя корпоративными заказчиками. Их Черткова не раскрывает, уточняя, что они из банковской сферы и ретейла. Каждый партнер — это примерно треть выручки. В 2017-м Черткова рассчитывает окупить инвестиции и достичь выручки 100 млн руб., а уже в 2018-м вывести бизнес на операционную прибыль.