VisionLabs научит автомобили распознавать лица владельцев

VisionLabs научит автомобили распознавать лица владельцев

Компания VisionLabs анонсировала внедрение технологии, которая заменит собой ключи от автомобиля. Она же обеспечит «умный» и безопасный доступ владельца в машину, персонализацию и контроль за состоянием водителя.

«Умные» технологии от VisionLabs

VisionLabs специализируется на создании систем компьютерного зрения и машинного обучения. Как сообщают в компании, за счет внедрения системы распознавания лиц водителям больше не понадобятся ключи для запуска автомобиля. Камера, установленная в авто, может узнать владельца издалека. По мере приближения хозяина система подтверждает его личность. После идентификации система обеспечивает 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. Таким образом, платформу распознавания лиц Luna уже используют более 40 банков и национальных кредитных бюро в России и странах СНГ.

Где внедряют платформу Luna

Самым значимым проектом внедрения Luna является биометрическая платформа Сбербанка. По словам старшего директора по программному обеспечению и руководителя платформы Drive IX в Nvidia Ратина Кумара, искусственный интеллект для идентификации лиц — 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».

«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 его словам, компания Nvidia выбрала и самостоятельно внедрила технологию VisionLabs в свою платформу. Также он уточнил, что на данный момент компания Nvidia не будет раскрывать информацию об автопроизводителях, которые уже готовы к работе с этой системой.

Как создавали Luna

Александр Ханин рассказал, что разработка продукта длилась полгода. По его словам, самым сложным оказалось научить систему видеть в темноте.

«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», — отметил Ханин.

Против угонов и мошенничества

Он находит использование данной системы наиболее безопасным решением. Платформа гораздо надежнее человека, особенно если речь идет о профилактике угонов.

«Конечно, выбор между традиционным ключом и распознаванием останется за водителем», — подчеркнул Ханин.

«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 год», — рассказал гендиректор компании.

Технический директор ООО «Вокорд СофтЛаб» (Vocord) Алексей Кадейшвили рассказал.

«Сейчас технологию Vocord встраивают в сервис аренды автомобилей. Там нужен функционал распознавания лиц и liveness detection. Это поможет бороться с мошенничеством и значительно упростит клиентам процедуру аренды».

Директор центра компетенций по мультимедиа и ситуационным центрам компании «Техносерв» Александр Абрамов отметил, что интеграция подобных современных решений по идентификации личности пользователя актуальна во всех отраслях.

«Но все-таки в качестве дополнительной корпоративной идентификации», — заметил он.

По мнению Александра Абрамова, внедрение подобных разработок позволит значительно сократить количество угонов. Однако технология будет по-настоящему востребована, если ее применение не приведет к существенному удорожанию транспортного средства.

«Безусловно, это очень перспективное направление. Но оно потребует дополнительного тестирования и разработки процедур идентификации. Как сетевой, так и локальной», — отметил 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.

Экспертное мнение

Аналитик ГК «Финам» Леонид Делицын считает, что на данном этапе автопром как клиент важнее для разработчиков решений. 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 свое мнение 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, 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.

Он не относит данное решение по идентификации пользователя к числу того, что требует массовый потребитель. Однако он допускает, что в определенных нишах оно позволит создать решения, которые можно будет позиционировать как высокотехнологичные. Тогда это вызовет интерес производителей.

Он также рассказал, что самыми надежными факторами, ускоряющими распространение инноваций, являются доступность, наглядность, возможность попробовать.

«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.

Фото: Unsplash.