Редакция «ФедералПресс» / Алина Закусина
Москва
18 ОКТЯБРЯ, 2021
Умный городской транспорт стал одним из критериев «IQ городов» – индекса цифровизации городского хозяйства, который Минстрой ввел в 2020 году. Первое место в рейтинге занимает Москва, и это ожидаемо, так как многие технологии сначала тестируются и запускаются именно в столице. Например, не так давно Московский метрополитен начал набор тестировщиков системы Face Pay, которая будет распознавать лица пассажиров и позволит им таким образом оплачивать проезд. Тестировщики будут получать задания на электронную почту и должны регулярно проходить через турникеты с Face Pay. Сообщать о проблемах можно через приложение «Метро Москвы», в чат-бот или на электронную почту.
Технология будет работать так же, как Face ID в современных смартфонах: система запоминает биометрические данные и использует их для дальнейшего распознавания. Тестировщикам предлагают зарегистрироваться, оставив почту, указав модель своего смартфона и по желанию номер карты «Тройка». Обязательным условием также является неразглашение информации о ходе тестирования в СМИ и блогах.
В инструкции на сайте Московского метро указаны 6 шагов для использования нового способа бесконтактной оплаты:
К сервису Face Pay подключены 14 линий и 241 станция метро. В таком масштабе эта система оплаты не используется больше нигде в мире. Если тестирование пройдет успешно, то оплату с помощью распознавания лиц запустят и на наземном транспорте.
Технология распознавания лиц основана на нейросетях, которые распознают несколько контрольных точек на лице конкретного человека. Например, нейросеть измеряет расстояние между уголками глаз, крыльями носа, уголками губ и верхними точками скул и на основании этих измерений делает вывод, какой именно человек перед ней находится. Такую систему используют правоохранительные органы для распознавания людей на улице, а также банковские системы для усиления безопасности данных.
Есть более серьезные нейросети, которые задействуют десятки точек на лице и захватывают его с более высокой точностью. Так работают нейросети для замены лиц или в современных смартфонах с технологиями Face ID. Обмануть такие системы просто с «похожим» лицом сложно, они различают даже близнецов, так как опираются на цифры, а не на внешнюю схожесть. Например, система Face ID в современных iPhone считается одной из самых безопасных в плане защиты персональных данных, и ее можно спокойно использовать для оплаты.
С другой стороны, есть опасения, что технологии распознавания лиц уничтожат приватность и право на частную жизнь, поэтому нейросети сейчас пытаются обманывать иначе – не копировать лицо другого человека, а изменить собственное, чтобы система не могла найти человека в базе и распознать. Дело в том, что закон о персональных данных гарантирует сохранность и безопасность информации, полученной с согласия пользователя, но распознавание лиц еще с 2019 года возможно без согласия граждан.
Возможность оплатить проезд с помощью карты или чипа NFC в телефоне есть уже во многих регионах России. Например, в Калининградской области доля безналичной оплаты за год выросла в 1,5 раза, в Тверской области она уже составляет 67%, недавно возможность оплатить проезд с помощью банковской карты появилась в Батайске, Таганроге и Сальске.
Также во многих городах доступно отслеживание наземного транспорта в реальном времени. Пассажиры могут смотреть онлайн расписание прибытия автобусов, трамваев и троллейбусов или отслеживать их местоположение прямо на карте города.
В основном этим занимаются крупные компании, которые имеют доступ к данным GPS-трекеров, установленных в общественном транспорте – Яндекс.Карты или сервис 2ГИС от Сбера. Эти возможности входят в бизнес-экосистемы компаний, и кроме общественного транспорта дают доступ к сервисам такси и пешеходным маршрутам. О том, что такое экосистемы и как они устроены, можно прочитать в тексте из сюжета «Умная среда: инструкция по применению».
Фото: unsplash.com