В стандарт «Умного города» войдет система распознавания лиц
Системы видеоаналитики, в том числе, распознавания лиц, войдут в число обязательных решений стандарта «Умного города», разработкой которого в настоящее время занимается Минстрой России.
Об этом сообщил замминистра строительства и ЖКХ РФ Андрей Чибис на Всероссийском научно-практическом форуме «Цифровизация 2018».
«Мировой опыт показывает, что онлайн распознавание лиц позволяет существенно повысить безопасность городов, помочь в поиске пропавших людей - причем не только преступников, но и, например, потерявшихся детей. Помимо этого, система может анализировать состояние дорог и зданий, обнаруживать аварии на коммунальных объектах и так далее», - отметил он.
Эффективность видеонаблюдения при построении «умного» города многократно возрастает благодаря внедрению онлайн аналитики, которая позволяет в режиме реального времени решать управленческие и инфраструктурные задачи. На сегодняшний день эти технологии активно реализуются за рубежом, в России пилотные проекты по распознаванию лиц начинают внедряться в Москве и Санкт-Петербурге.
Объявлен аукцион на оснащение объектов КАД средствами обеспечения транспортной безопасности.
Начальная цена контракта, по данным сайта госзакупок, составляет 896,2 млн рублей. Заказчик – ФКУ «Управление федеральных автомобильных дорог «Северо-Запад» имени Н.В. Смирнова ФДА». Заявки принимаются до 6 декабря, торги состоятся 10 декабря. Договор заключается до 10 ноября 2020 года.
Как следует из техзадания, на КАД следует смонтировать инженерные системы, системы охранного освещения, связи и оповещения, передачи данных, мониторинга, сбора и обработки информации, теленаблюдения, охранно-пожарной сигнализации, досмотра и управления доступом, автоматического пожаротушения и многие другие.
В числе объектов - здание диспетчерского центра и пульт управления №5 на Волхонском шоссе, 206, пульт управления №4 в Шушарах, эстакады развязки КАД с Московским шоссе, с автодорогой «Нарва», на развязке на связи Дачный проспект - и другие, всего более 30 объектов.