16.08.2018, 08:31

Украинская монополия в ЕС: как наш софт следит за авто в Европе

Фото: pixabay.com

Как украинец создал компанию, которая конкурирует с мировыми лидерами в области распознавания номерных знаков

Реклама

В больших городах мира трафик уже давно регулируется умными камерами. Они считывают автономера, определяют скорость движения машин и даже автоматически отправляют уведомления о штрафах. К примеру, для жителей Шанхая это уже повседневная реальность. А приезжих украинцев такая технология города будущего может сильно удивлять.

И хотя у нас пока не так распространена эта система, мало кто знает, что украинцы делают такие продукты и составляют конкуренцию мировым компаниям.

Реклама

FF Group одной из первых в мире разработала систему распознавания автономеров, которая не требует специального оборудования и дорогих серверов для обработки картинки. Наши разработчики придумали, как развернуть систему распознавания номеров внутри обыкновенной камеры. Их система уже стоит на камерах в Париже и ряде других городов. Компания практически монополизировала рынок Европы и планирует выходить в Америку.

LIGA.net пообщалась с CEO FF Group Александром Осиповым и расспросила его об уникальности технологии, деньгах, конкурентах и планах на будущее.

- Александр, расскажите, коротко о себе и команде.

- Сам я родом из Каменец-Подольского, учился в Киеве, сейчас живу между Киевом и Прагой. Команда у нас небольшая - 30-35 человек. Она разбросана по всему миру:  Украина, Чехия, Польша, Азербайджан, Турция. R&D находится в Киеве. Если зайдем в Америку, то нужно будет открывать региональный офис. Мы присутствуем по всему миру, поэтому я говорю, что офис у нас находится в ближайшем аэропорту.

С частью разработчиков я лично не знаком. Но в каком городе или стране они работают и какой вклад они вносят в разработку продукта, знает вся команда. Мое мнение: уже давно никто ни на кого не работает - есть группа людей, которая работает над одним проектом.

- Как вы пришли к вашей технологии?

- Лет 10-15 назад у нас была группа математиков и программистов. Ядро до 30 человек - это ребята, которым было интересно работать на стыке физики, математики, философии, лингвистики и т.д. Иногда мы громко заявляли, что работаем над пониманием того, как устроен человеческий мозг. И делали робкие попытки осознать эту область.

Наша команда все время делала какой-то продакшн. В Украине мы одними из первых пробовали делать умную электронику. Потом сместились в сторону софта. IT-рынок очень динамичный, и тяжело на нем присутствовать, если не иметь в руках какой-то прорывной технологии. Утром просыпаемся и думаем, чем бы хотелось заняться сегодня. И иногда уходим в работу над проектом на полгода или год. Потом технология стареет, мы подытоживаем опыт и ищем новое направление.

То есть создаем продукты, пользуясь знаниями физики, математики, электроники. Ищем под них партнеров и рынок сбыта. Мы - продуктовая компания полного цикла.

- Расскажите, с чего началась разработка по распознаванию автономеров.

- Можно сказать, распознавание номерных знаков на стороне камеры - это наш основной доход вот уже 4 года.

А было так. С одним из наших партнеров мы были в гостях у крупнейшего производителя камер для рынка видеонаблюдения в городе Ханчжоу. Разговаривали с вице-президентом этой компании по маркетингу о том, что хорошо бы все эти умные технологии распознавания, которые мы в то время создавали, переместить с серверов на обычную камеру. Чтобы изображения обрабатывала не тяжелая инфраструктура и компьютеры, а маленькая камера сама видела, понимала и передавала опознанные объекты, а не просто картинку.

- В чем же уникальность?

- В то время распознавание номеров на камере для массового рынка никто не делал. У нас были глубокие знания в математике, и мы были уверены, что справимся с задачей. Нашелся первый клиент, и на деньги этого клиента технологию стало возможно развернуть.

Оказалось, индустрия и спрос уже есть в системах безопасных городов, парковок, в Европе, Украине. Так распознавание стало развиваться. Мы первые, кто это сделал на камерах не для спецсистем, а для коммерческого диапазона. Даже тех камер, которые для этого предусмотрены не были.

- Были ли сложности, связанные с этим новаторством? Как вы с ними справлялись?

- Мы поставили под сомнение все, казалось бы, классические вещи из нашего бизнеса: как рисовать картинку, как работать с памятью. Задавали сами себе кучу неудобных вопросов. А все потому, что боролись за время.

- Время самого процесса распознавания?

- Да. Изначально алгоритм работал 5 секунд - и это баснословно долго. Даже на средней скорости машина за это время успеет уехать. Надо было ускориться в 50 раз. Мы год боролись за каждую миллисекунду. В конце концов уложились в 100 мс. Помните задачку “как на 100 рублей прокормить всю семью”? Вот мы ее решали - только в терминах камеры и времени.

Для этого надо было понимать глубокие базовые вещи из математики. Мы даже пересматривали, можно ли ускорить стандартную процессорную операцию сложения (которая в алгоритме делается огромное количество раз). И вот так 365 дней непрекращающегося мозгового штурма.

- И что вышло в итоге?

- Классическая видеокамера снимает картинку и передает ее на устройства записи для хранения. Там же, на серверах, и происходит обработка картинки. А мы делаем так, что камера не просто шлет пиксели, а попутно говорит: “На изображении есть автомобиль с номером АА1234АА”. То есть передает дополнительную текстовую информацию, так называемые метаданные.

- Где вы брали деньги на разработку и запуск?

- Наша технология на тот момент была проработана. У нас был опыт работы с видео, мы продавали ряд продуктов и имели заказчиков. Поэтому большая часть денег была своих. А другая часть - предоплата за проект от партнера, который познакомил нас с упомянутым китайским производителем. Классических стадий инвестирования мы не проходили. Мы - не стартап. Сейчас все, что зарабатываем, снова вкладываем в разработку. Хотим стать номером один, а это стоит денег. Я думаю, цикл реинвестирования будет продолжаться еще ближайшие пару лет.

- Я правильно поняла, что распознавание номеров - ваш основной продукт, который вас кормит, но у вас есть еще ряд других? Можете рассказать о них?

- Да. К примеру, в Чехии у нас есть заказ на умные очки. Это обычные стекла с микросхемой на Android и системой распознавания. А предназначены они для контролера паркинга, которому на сетчатку глаза будет выводиться номер авто и информация о том, оплатил ли водитель парковку.

Есть еще технология поближе к лингвистике: система, которая понимает номерной язык мира. Автономера - это не просто буквы и цифры. Это целый язык. И мы учим систему отличать, скажем, чешский номер от украинского, не считывая при этом “Coca-Cola” на кузове машины. Это некоммерческий проект. Он внутренний и не продаваемый. Просто без этого инструмента нам будет тяжело двигаться дальше.

Также у нас есть распознавание знаков мобильным телефоном.

- Где есть спрос на вашу основную технологию, для камер?

- В первую очередь, это безопасные города, причем, не только большие, но и маленькие. Камеры, прежде всего, выступают сборщиком данных для городов. Классический пример - полиция: отслеживание нарушений или поиск угнанных машин.

Еще тон задают муниципалитеты, которые хотят оценить трафик. Камера - это, грубо говоря, сенсор, который меряет давление воды, только вместо воды - поток машин. Анализ трафика - это вообще востребованная задача. Другая задача - камеры для паркингов. Они могут автоматически оценить заполненность или дать информацию о тех, кто паркинг должен оплатить.

Но мы не остановились на номерных знаках и замахнулись на то, чтобы система могла распознавать марку автомобиля. То есть записывать в метаданные, к примеру, “белая Ауди А6, номер АА1234АА”. Появились микросхемы, которые позволят упростить эту обработку. И камера будет делать полный анализ трафика - как маленький информационный центр.

- Что в итоге является вашим конечным продуктом?

- Мы продаем софт, который легко инсталлировать на камеру.

- На камеру не нужно для этого устанавливать никаких дополнительных микросхем?

- Наша идея - не трогать железо, не вмешиваться в технологический цикл производства камер. Мы легонько встраиваемся, нам много места там не надо. Сделать сложную электронику тоже можем, но больше для спецзаказов.

Сейчас мы решили пойти на более базовый уровень - к производителям чипов для камер. Чтобы еще до камеры научиться с ними работать.

- В смысле, чтобы камеры продавались сразу с вашим софтом?

- Да. Распознавание номерных знаков - как базовая функция чипа, которую не нужно покупать отдельно к камере. Тогда мы сможем влиять на целый мир.

- А кто ваши заказчики?

- Базовые клиенты - производители камер. Из топ-10 таких мы сотрудничаем с 7-8. Они продаются и в Украине, и в Европе. Иногда мы продаем свой продукт и конечным пользователям.

- Какова стоимость вашей технологии в целом и продукта отдельно?

- С одной стороны, технология стоит десятки миллионов долларов, с другой - ноль. Потому что это софт. Это нематериальный актив, не завод, не кусок земли. Его тяжело оценить. Но это точно динамическая технология, и с каждым годом ее цена растет в разы. И субъективная стоимость нашей компании, думаю, тоже. Для конечного пользователя цена за лицензию на одну камеру составляет от $100 до $500.

- В каких городах уже стоит ваша система?

- Например, в Париже. Там есть свой производитель камер, на борту которых установлена наша система. Она будет контролировать нарушения на полосе общественного транспорта. В украинских городах мы тоже есть. В Чернигове и городах вокруг него стоит наш софт. Но в Украину система попадает сложным путем: на борту камер китайского производителя. Сразу продавать в Украине трудно, ведь у нас нет производителей камер.

- А что насчет Китая? Они же подсказали вам перекинуть всю нагрузку распознавания с серверов на камеру.

- Мы продаем софт китайским производителям. Те направляют его в Европу и другие страны мира. А внутри самого китайского рынка очень большая конкуренция. Хоть он и огромнейший. К тому же, местный рынок сильно зарегулирован. Мы справляемся с конкуренцией в Европе, хотим выйти в Америку, но Китай я даже в план на следующий год не ставлю.

- У вас много конкурентов?

- С точки зрения технологии их немного - единицы во всем мире. Просто потому, что трудно работать быстро на маленьком процессоре. Но помимо технологии есть еще канал сбыта. И фокус в том, чтобы добежать до первых пяти производителей камер и заключить с ними контракт. Так будет сложнее работать конкурентам. В Европе нам удалось получить контракты 4-х из 5-ти таких производителей. И мы условно монополизировали рынок. На этом рынке у нас буквально 2 конкурента, но хороших, с мировым именем.

В Америке тоже есть, но туда вообще сложно заходить. Нужно много ресурсов: и денежных, и человеческих. Мы решили попробовать заходить со стороны Канады, где мы сделали распознавание автономеров этой страны, и, наверное, будем искать партнера под американский проект.

- У вас есть глобальная цель для этого продукта? Например, все-таки завоевать китайский рынок и стать №1 там?

- Это скорее похоже на мечту, но мне хотелось бы в перспективе 3-5 лет влиять на целый мир. Ездить в командировки и запускать проекты по всей планете. Не ограничиваться номерными знаками. Но быть лучшими в своей нише - искусственного интеллекта, машинного обучения, систем распознавания - где существует легковесный интеллектуальный продукт и не требуется железо и завод. Мы можем быть в этом одними из лучших.

Маша Ксендзик
Корреспондент раздела Телеком, Технологии, Свой бизнес
Маша Ксендзик
Евгений Шишацкий
корреспондент разделов Технологии, Телеком, Свой бизнес
Евгений Шишацкий
Если Вы заметили орфографическую ошибку, выделите её мышью и нажмите Ctrl+Enter.