Автоматизация процесса обслуживания пассажиров в аэропортах

Продукт
Название базовой системы (платформы): FindFace
Разработчики: ЛАНИТ, NtechLab (НтехЛаб)
Дата премьеры системы: 2017
Технологии: ИБ - Биометрическая идентификация,  Системы видеонаблюдения,  Системы видеоаналитики

«Ланит», «Эликс» и Ntechlab представили весной 2017 года совместное решение по автоматизации процесса обслуживания пассажиров в аэропортах. Разработка представляет собой интеграцию трех систем и позволяет ускорить прохождение предполетных формальностей.

В представленном решении используется технология распознавания лиц на базе нейронных сетей глубокого обучения от NtechLab. Менее чем за полсекунды система способна обнаружить объект в базе из 1 млрд фотографий, при этом точность сравнения лица – 99%.

Совместная разработка позволяет автоматизировать большинство операций, выполняемых сотрудниками аэропортов вручную. Процесс заключается в сканировании посадочных талонов и распознавании лиц пассажиров на линиях спецконтроля и посадки в самолет. Это помогает ускорить процедуру личного досмотра, снизить затраты на персонал по обслуживанию пассажиров и сократить влияние человеческого фактора на процесс обеспечения безопасности.

Решение может внедряться в любых аэропортах, а также на железнодорожных и автовокзалах. Оно легко интегрируется с системами государственных органов и предоставляет функцию сравнения лиц по биометрическим параметрам.

В России не существует решений, аналогичных по комплексности подхода к автоматизации процесса распознавания лиц. Предлагаемый комплекс состоит из нескольких аппаратных и программных элементов. Группа компаний «Эликс» обеспечила современные турникеты, рамки и шлагбаумы. NtechLab предоставила технологию распознавания лиц. Компания «Ланит» выступила в роли интегратора, объединив разработки партнеров в комплексное интегрированное решение.

Директор по развитию бизнеса «Ланит», председатель комитета по ИТ ассоциации «Аэропорт ГА» Жидкова Яна отметила: «Сложившаяся в мире ситуация в области обеспечения безопасности заставляет ведущие ИТ-компании разрабатывать инновационные комплексные решения, которые смогут гарантировать высокий уровень безопасности пассажиров на транспорте в наши дни и в будущем. Современные процессы функционирования транспортных узлов являются достаточно сложными и многоуровневыми, поэтому достичь желаемого уровня автоматизации можно только применяя подход интеграции ИТ-продуктов компаний, которые создают специфическое ПО и оборудование. Используя современные технологии, ЛАНИТ предоставляет инструмент, который обнаруживает конфликты и инциденты с высокой скоростью, прогнозирует передвижение и скопление пассажиров, обеспечивает быстрое информирование соответствующих служб. Наше решение дополняет существующие системы безопасности новыми функциями, что позитивно отражается на уровне безопасности, качестве сервиса и эффективности работы аэропортов и авиакомпаний».

Генеральный директор NtechLab Михаил Иванов сказал: «Появление в России комплексного решения на основе распознавания лиц показывает, что мы двигаемся в одном направлении с самыми технологически развитыми западными странами. И, что главное, практически от них не отстаем. Системы на базе нейросетей уже внедряются в аэропортах США, Великобритании, Франции. Прототип, который мы представили в Москве, полностью готов к работе. А это значит, что российские аэропорты и перевозчики тоже смогут оценить все преимущества решения в самом скором времени».



Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Вокорд (Vocord) (12, 43)
  VizorLabs (Визорлабс) (8, 40)
  ВидеоМатрикс (Videomatrix) (16, 27)
  Ростелеком (7, 27)
  ЭЛВИС-НеоТек (12, 18)
  Другие (640, 305)

  ЭЛВИС-НеоТек (2, 1)
  VizorLabs (Визорлабс) (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Сбербанк (1, 2)
  Shenzhen Chainway Information Technology (1, 1)
  Voca-Tech (Вока-Тек) (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год