Philtech, 13 дек 2021, 12:40

Big Data вместо плаката: как технологии изменили поиск пропавших людей

Читать в полной версии
Фото: Артем Геодакян / ТАСС
Каждый год в России пропадает больше 100 тыс. человек. Еще по 600 тыс. человек теряются в США, а в Индии ежедневно исчезают по 200 детей. Рассказываем, как новые технологии повышают эффективность поисковых операций

Фото на баннере и распознавание лиц

Долгое время пропавших детей в США искали по-старинке. Сначала плакаты с их изображением и данными развешивали на столбах и стендах по округе, затем их отправляли по факсу в другие населенные пункты и штаты, если полиция посчитала, что ребенка вывезли. Но такой механизм поиска был громоздким и неэффективным.

«Мы хотели создать систему, которая никогда не останавливается, никогда не спит, никогда не сдается. Семьям, столкнувшимся с горем, важно знать, что система никогда не перестанет искать пропавшего ребенка», — рассказывают представители американского Национального центра пропавших детей (National Center for Missing and Exploited Children).

В 2019 году организация запустила GMCNngine — движок, который создает плакат с информацией о пропавшем ребенке и отправляет его в правоохранительные органы и в Федерацию интернет-оповещений (Federation for Internet Alerts).

В регионе, где пропал ребенок, на сайтах вместо рекламы одежды и обуви показывают этот плакат. Через баннеры можно пройти по ссылке с более детальной информацией, и система видит, сколько людей ее просмотрело. Обычно речь идет о миллионах пользователях.

Помимо замещения рекламы, GMCNngine использует систему распознавания лиц. Нейросеть анализирует тысячи изображений с камер слежения и отбирает для правоохранителей фото, соответствующее критериям поиска. Следователи рассматривают их в качестве зацепок.

Как работает распознавание лиц и можно ли обмануть эту систему
Индустрия 4.0 

«Эта система фактически работает в режиме 24/7 365 дней в году до тех пор, пока ребенка не найдут. Вне зависимости от того, как давно он исчез», — говорят в Национальном центре.

Система распознавания лиц также показала свою эффективность в поиске пропавших в Индии. Всего за четыре дня после запуска системы в Нью-Дели полиция обнаружила почти 3 тыс. потерянных детей.

Искусственный интеллект и Big Data

Как утверждает МВД, ежегодно в России пропадают более 120 тыс. человек. По данным «Лиза Алерт», 65% из них — люди старшего возраста, часто страдающие ментальными расстройствами. Однако поиски, начатые в течение трех часов после исчезновения, сильно увеличивают шансы на спасение.

Чтобы ускорить поисковые операции, поисково-спасательный отряд «Лиза Алерт» применяет целый спектр технологий и разработок, как основанных на международных поисковых практиках, так и выработанных в ходе 11-летней истории своей работы. Важная часть этого — телекоммуникационные решения. Последние десять лет инфраструктурные решения для отряда разрабатывает «Билайн», помогая создавать всероссийскую волонтерскую систему поиска пропавших людей. За время сотрудничества было проведено более 85 тыс. поисков и спасено более 60 тыс. человек.

Оператор отмечает, что скорость поиска растет благодаря технологиям: от специального оборудования для улучшения сигнала до SMS-рассылок, применения алгоритмов Big Data, ИИ, облаков и дронов.

Эволюция решений «Билайна» по поиску пропавших людей

«Горячая линия». Работает круглосуточно с 2012 года. Со звонков на эту линию начинается большинство поисково-спасательных операций. В 2021-м на горячую линию поступило 70 тыс. обращений, удалось спасти 23 тыс. человек.

«Потеряться — не значит пропасть». Сервис SMS-информирования о поисках поблизости. За три года работы разослано свыше 13 млн сообщений, на рассылку о поисках «ЛизаАлерт» подписались более 70 тыс. волонтеров.

«Beeline AI — Поиск людей». Нейросеть для обработки фото, полученных с беспилотников в местах поиска пропавших людей. За один пролет дрона специалисты «Лиза Алерт» получают 2,5 тыс. фотографий. На их проверку группа из 30 человек тратит 5–7 часов. Использование нейросети «Билайна» позволяет сократить это время в 30 раз: на анализ одного изображения уходит 2-3 сек. Точность на высоте полета от 30 м до 100 м достигает 98%. С помощью этого решения за два года работы машиной «просмотрено» порядка 1,5 млн снимков, с воздуха найден 41 человек, сэкономлены более 10 тыс. часов волонтеров.

«Билайн. Поиск». Это новая платформа, представленная в 2021 году. Она использует решения в области Big Data и позволяет очень быстро находить потенциальных свидетелей и людей, с высокой долей вероятности имеющих информацию о пропавшем человеке. Все данные, включая фото и номер горячей линии «Лиза Алерт», отправляются этим контактам. Это позволяет им оперативно предоставить важные свидетельства. По данным «Лиза Алерт», 89% людей, в поиске которых применялся этот алгоритм, уже найдены.

Председатель «ЛизаАлерт» Григорий Сергеев отмечает, что использование ИИ и современных алгоритмов больших данных — это реальная помощь в спасении жизней людей. «Благодаря сотрудничеству с «ЛизаАлерт» мы открываем для телекоммуникационной отрасли новые возможности для помощи людям», — добавляет руководитель по устойчивому развитию «Билайн» Евгения Чистова.

Фото: Антон Ваганов / ТАСС

Маяк в дикой тайге

В России регулярно проводятся конкурсы новых технологий для поиска людей в лесах. В 2019 году на одном из таких соревнований в список победителей вошла команда из Якутии «Находка».

Она предложила использовать систему звуко-световых радиомаяков. Технология предполагает взаимодействие отряда спасателей, оборудования и самого потерявшегося человека. Маяки автономны, их работа не зависит от покрытия мобильной сети. Устройства издают громкие гудки, которые слышны далеко в тайге, и светятся в темноте, чтобы сориентировать заблудившегося.

Когда потерявшийся человек выходит к такому маяку, он может нажать кнопку, и радиосигнал поступает к спасателям.

Технологию уже используют якутские спасатели. По их словам, она помогает найти пропавших в самых суровых природных условиях. Руководитель волонтерского отряда «Лиза Алерт» Григорий Савельев назвал систему маяков самой автономной, всепогодной, простой и эффективной технологией для поиска в лесу.

В якутском отделении Российского союза спасателей подчеркивают, что наличие маяков позволяет начать поиски немедленно и своими силами, не дожидаясь утра, хорошей погоды или приезда спасателей, и не доводя случаи с потерявшимися грибниками до мобилизации людей, техники и авиации. Там также напоминают, что 80% потерпевших погибают в первые сутки после ЧС, а родственники и близкие обращаются к спасателям только на второй-третий день.

Продвинутые цифровые карты

В 2017 году на Гавайях пропала инструктор по йоге Аманда Эллер. Ее поиски заняли 17 дней. Все это время она выживала в ущелье рядом с водопадом, питалась растениями и пила пресную воду.

В поисковой операции были задействованы свыше 100 добровольцев и группа профессиональных спасателей. Поиски заняли бы куда меньше времени, если бы спасатели не столкнулись с проблемой. В Google Maps не было подробной карты заповедника, где пропала Эллер. На карте не хватало всех троп, она не учитывала особенности рельефа. Поэтому в первые три дня при поиске использовались нарисованные от руки карты.

Была и еще одна сложность. GPS-данные показали, что волонтеры и спасатели раз за разом исследовали одни и те же области, поскольку густая листва или скалы часто преграждали им путь.

Фото: Pexels

Организаторы поиска обратились к коллегам из Калифорнии, которые пользовались инструментом SARTopo — подробной картой с топографическими деталями, на которую можно добавлять отметки-«булавки» и комментарии.

Каждый участник операции с помощью SARTopo смог увидеть, в каких областях уже проведен поиск, а какие еще предстоит проверить. Когда волонтеры натыкались на скалы или водоемы, они оставляли на цифровой карте заметки и отправляли специалистов — скалолазов и дайверов.

В конце концов с помощью продвинутой карты поисковая группа прочесала округу в радиусе трех километров от брошенной машины Аманды. Только после этого область поиска расширили и в итоге заметили инструктора по йоге с вертолетов.

Создатель SARTopo — калифорнийский программист и волонтер Мэтт Джейкобс — разработал сервис в начале 2010-х. Все начиналось как хобби, но теперь SARTopo для него работа: инструментом пользуются множество поисково-спасательных групп в большей части американских штатов.

В 2019-м продвинутые карты Джейкобса помогли отыскать двух пропавших сестер, заблудившихся в лесу на севере Калифорнии, и 67-летнего мужчину, который свернул с тропы в парке неподалеку от Сан-Франциско.

Спасение с дрона

Российская компания «Альбатрос» модифицировала свой аппарат L5, предназначенный для мониторинга объектов, видеонаблюдения и аэрофотосъемки, специально под поиск пропавших людей.

Разработчики рассказывают, что беспилотник способен находится в полете более четырех часов. На разворачивание комплекса при этом уходит 10 минут. Радиус действия дрона — 30 км.

Дрон-художник и школьный коптер: какими будут беспилотники будущего
Индустрия 4.0 

Помимо стандартной фотокамеры для съемок с воздуха, L5 снабдили небольшим компьютером. Его мощности хватает, чтобы нейросеть сразу же смогла обработать изображения. Она способна распознать человека в кадре вне зависимости от окружения, погодных условий и времени суток.

Когда на снимках обнаруживают признаки пропавших, беспилотник передает на наземную станцию и спасательным отрядам фото с координатами. Оператор подтверждает наличие целевого объекта на фотографии и может отправить дрон для более подробной съемки района.

Кроме того, в расширенной версии у беспилотника есть громкоговоритель. Через него можно сообщить потерявшемуся человеку, что помощь близко. Комплекс также оснащен высокочувствительным микрофоном для получения обратной связи.

Беспилотники используются не только для поиска пропавших в лесах, но и для спасения утопающих. В 2018-м подростки, отдыхающие на одном из пляжей на востоке Австралии, заплыли слишком далеко и оказались в 700 м от берега в окружении трехметровых волн. С пляжа вызвали спасателей, и те использовали дрона. Беспилотник скинул подросткам спасательные жилеты. Вся операция заняла около минуты.

Philtech Big Data Внедрение инноваций Волонтерство Нейросети
Главное