В 2002 году 600 операторов — сотрудников компании «Папилон» работали в три смены, круглосуточно оцифровывая дактилоскопические карты и следы пальцев рук и ладоней из архива МВД России. Спустя пять лет работа была завершена. Сегодня АДИС — автоматизированная дактилоскопическая информационно-поисковая система — установлена во всех регионах России, начиная с районных отделов полиции и заканчивая главным информационном центром МВД РФ. «Благодаря нашим технологиям распознавания только в России разоблачается каждый двенадцатый преступник. Еще в 43 странах продукция компании используется для государственных нужд», — говорят в «Папилоне».
Компания «Папилон» из Миасса Челябинской области входит в четверку крупнейших мировых производителей биометрических систем национального масштаба, а ее годовой оборот превышает миллиард рублей. В России она занимает доминирующее положение на рынке автоматизированных дактилоскопических систем и сканеров, применяемых в правоохранительных целях. В мире же конкурирует с французскими Idemia и Thales, японской NEC, канадской FTI, корейской Suprema, американской HID Global и немецкими Dermalog и ScannBI.
Компания работает с силовыми структурами, государственными органами, оборонными заводами, исследовательскими центрами, транснациональными корпорациями. В числе ее заказчиков и партнеров есть российские добывающие и перерабатывающие компании и более сотни вузов, где студентов обучают практической работе с системой «Папилона». Более чем 30-летняя история предприятия показывает, что удержаться на рынке можно, только постоянно совершенствуя свою продукцию.
Как все начиналось
Дактилоскопия как технология стала прорывом в криминалистике на рубеже XIX–XX веков. Постепенно как за рубежом, так и в России начали формироваться библиотеки дактилографических карт с отпечатками пальцев. Однако долгое время поиск совпадающих линий оставался крайне сложной и кропотливой работой, поскольку велся он вручную. Из вспомогательных инструментов не было практически ничего, кроме лупы. Поэтому процедура вполне могла занять дни, недели и даже месяцы. По мере распространения компьютеров в 1980-х годах начали появляться первые автоматизированные дактилоскопические информационные системы. Во Франции — Morpho, в США — Printrak, в Японии — NEC. Машины самостоятельно искали варианты совпадений исследуемых отпечатков пальцев с отпечатками, находящимися в полицейских базах, и это в разы ускоряло и облегчало работу.
Вскоре созданием собственной автоматизированной системы озаботились и в России. В 1991 году МВД РФ объявило конкурс: ведомству требовался комплекс для сравнения отпечатков пальцев, который работал бы на базе персонального компьютера. В конкурсе приняли участие два столичных НИИ, МВТУ им. Н. Э. Баумана и совместное советско-индийское предприятие «Совиндейта». Каждой команде выдали по 500 тыс. рублей и дали год на создание прототипа.
В компании «Совиндейта» проектом занялись будущие учредители «Папилона» — выпускник Московского физико-технического института Павел Зайцев с группой молодых инженеров-программистов. Их система, представленная на конкурсе, состояла из персонального компьютера, который был в тысячи раз слабее современных, и планшетного сканера. Комплекс позволял сканировать дактилоскопическую карту, переводя отпечатки пальцев с бумажного носителя в электронный вид, автоматически обрабатывать следы, а затем сравнивать их с отпечатками, обнаруженными на месте преступления.
Алгоритм отображал отпечатки в виде математической модели, переводя особенности узора в цифры. В базу системы ввели тысячу карт, а затем попросили распознать 100 следов. Получилось определить всего 70, но это был лучший результат на конкурсе. Кроме того, программы остальных участников предполагали, что индивидуальные отличия отпечатка пальца должен определять специалист, вручную выделяя их мышкой на мониторе, что оказалось крайне трудоемко.
Программисты из «Совиндейта» рассчитывали на премию по результатам конкурса, однако из выделенных 500 тыс. рублей не получили ни копейки. Ожидалось, что на втором этапе на разработку выделят в десятки раз большую сумму, и молодые инженеры предложили разделить эти средства с «Совиндейтом» пополам. Директор предприятия отказал, тут же отстранил создателей системы от работы и нанял на их место других специалистов. Но второй этап конкурса из-за недостатка финансирования так и не состоялся.
Уволенные же сотрудники решили создать собственную независимую программу — так началась история «Папилона». Маленькая компания арендовала две комнаты общей площадью не более 100 квадратных метров в полуподвальном помещении Клуба юных техников. «Первое время каждый из немногочисленных сотрудников “Папилона” буквально жил на работе и занимался сразу всем — исследованиями, разработкой, изготовлением и тестированием, покупками и продажами, обучением, оформительскими работами, рекламой и маркетингом. Это были трудные, но очень интересные и вдохновляющие годы», — рассказывают в компании.
В 1992 году первые АДИС «Папилон» установили в районных отделах полиции в Миассе, Каменск-Уральском, а затем и в других городах региона. Эти АДИС позволили упростить работу в части автоматизации, упорядочить и ускорить ее. Вскоре компания вышла на международный рынок: системой заинтересовались представители Национального центра судебных экспертиз Монголии. Позже начались поставки в Казахстан, Таджикистан, Польшу и другие страны.
Все это время компания совершенствовала свой продукт. Работа шла по нескольким направлениям: точность и надежность поиска, а также удобство оператора. Например, в третьей версии оператору приходилось самому прорисовывать папиллярные линии дактилоскопического узора на изображении отпечатка пальца и только потом загружать его в систему. Позже такая прорисовка стала выполняться автоматически. Отличалась и базовая операционная система: четвертая и пятая версии программного обеспечения АДИС «Папилон» работали на MS DOS, а седьмая уже на OC Linux, так как правоохранительные органы в основном использовали эту ОС. В седьмой версии программы появилась также возможность проверки папиллярных узоров не только пальцев рук, но и ладоней. На тот момент это была единственная система в мире, работающая с ладонями. Сейчас же силовые структуры, внедрившие последнюю версию АДИС, отмечают 40-кратное сокращение трудозатрат по сравнению с предыдущим вариантом системы.
Уже к 1996 году «Папилон» занимал порядка 70% внутреннего рынка, остальное приходилось на «Совиндейту» и зарубежных разработчиков. Но практически полностью вытеснить конкурентов «Папилону» удалось только после 2002 года, когда компания выиграла заказ от МВД РФ на автоматизацию федеральной базы данных, где хранились свыше 40 млн дактилокарт с отпечатками пальцев ранее судимых граждан. Национальная система должна была объединить аналогичные базы со всей страны. Цена контракта составила около 10 млн долларов.
Процесс оцифровки занял пять лет. «За это время было введено 52,5 миллиона дактилокарт, 320 тысяч следов пальцев, 57 тысяч следов ладоней. Уже в процессе ввода были получены более 23 тысяч идентификаций с мест нераскрытых преступлений», — рассказывают в компании. Пока шли работы, штат операторов формирования баз данных насчитывал более 600 человек, 200 станций поточного ввода трудились круглосуточно. «Для исключения простоя станций был организован автоматический мониторинг функционирования клавиатур. Бездействие клавиатуры любой станции дольше 10–20 минут рассматривалось как ситуация, требующая немедленного административного вмешательства», — вспоминают сотрудники. За счет этих мер компании удалось уложиться в установленные сроки.
Параллельно «Папилон» развивал смежные направления. В портфеле предприятия есть приборы для оцифровки пуль и гильз — автоматизированная баллистическая идентификационная система (АБИС) «Арсенал». При выстреле на пуле и гильзе остаются следы, которые, как и отпечатки пальцев, индивидуальны и не повторяются. Все оружие, легально произведенное в России, в обязательном порядке отстреливается перед продажей или отправкой в какие-либо части. Этот экспериментальный отстрел хранится в подразделениях МВД и при необходимости заносится в базу данных.
Эксперт-криминалист, обнаруживший пули или гильзы на месте преступления, заносит их в базу при помощи сканера, который формирует 3D-модель поверхности изделия. Далее с помощью математических алгоритмов находятся соответствия с ранее зарегистрированными изображениями тестовых пуль и гильз конкретного оружия с конкретным серийным номером. Таким образом можно выйти на его владельца. «“Арсенал” позволяет российским и зарубежным правоохранителям находить оружие по микроскопическим следам на пулях и гильзах. Уникальный цифровой продукт уже давно вышел за пределы нашей страны. Уже почти двадцать лет с нашей системой работают в Иране, странах Балканского полуострова, Таиланде, Уганде, Замбии и Нигерии. Десятки российских вузов, в том числе МГУ и Университет МВД, обучают своих студентов — будущих криминалистов на этих продуктах», — говорят в «Папилоне».
Не только пальцы
Сейчас в портфеле компании более 50 видов продукции. Самыми востребованными у госструктур являются АДИС «Папилон», АБИС «Арсенал» и сканеры бескраскового дактилоскопирования. «Бизнесу интересны технологии идентификации и автоматизации процессов. Ведь это деньги, а в случае с крупным бизнесом деньги немалые. Так, наша система установлена в одном из крупнейших аэропортов страны. Будучи частным, он при этом является объектом государственной важности. А значит, и требования к безопасности здесь повышенные. В обязательном порядке необходимо передавать данные сотрудников в МВД. Сейчас отпечатки пальцев и ладоней сотрудников, подрядчиков и контрагентов аэропорта хранятся в единой базе и помогают заказчику при расследовании внутренних инцидентов», — рассказывают в «Папилоне».
Санкции, введенные против России, создали определенные трудности для компании, но пока их удается преодолевать. Доля иностранных электронных компонентов в различных устройствах «Папилона» — сканерах, ноутбуках — составляет 10–30%. После ухода европейских предприятий с российского рынка «Папилону» пришлось перестроить логистику и заменить некоторые спецификации на китайские.
Сейчас в центре внимания компании находятся нейросетевые технологии. В 2011 году в группе предприятий «Папилон» появилась компания «Тридиви», которая занимается машинным обучением и создает алгоритмы распознавания лиц, жестов, объектов и дактилоскопических отпечатков. «Мы обеспечиваем машинам возможность видеть и понимать сцену. Прикладные продукты в текущей линейке «Тридиви» — это алгоритмы трекинга тела и распознавания лиц», — рассказывает Дмитрий Морозов, один из основателей «Тридиви» и председатель совета директоров.
Так, компания выпустила программу Nuitrack — набор средств для интеграторов и разработчиков программного обеспечения, позволяющий без проводов и 3D-датчиков распознавать положение тела, жесты и движения человека. Это альтернатива Microsoft Kinect SDK и Face Recognition SDK. Лицензию на российскую разработку уже приобрели такие известные корпорации, как Intel, Orbbec, LG. С помощью этой платформы можно, например, по камерам отслеживать и замечать курящих людей в местах, где курение запрещено. Нейронная сеть мгновенно подаст тревожный сигнал при появлении в поле зрения камер оставленных сумок, оружия или возникновении опасных ситуаций: драк, нападений, краж. Кроме того, платформа способна обрабатывать видеопоток с сотен камер наблюдения, идентифицировать людей, ранее совершавших правонарушения, и составлять трекинг их маршрутов.
Второе направление деятельности «Тридиви» — технология распознавания лиц. «Мы входим в четверку крупнейших компаний России. Наши конкуренты — Сбербанк Vision Labs, NtechLab, Vocord», — отмечает Дмитрий Морозов. Искусственный интеллект распознает человека по радужным оболочкам глаз и изображениям лица.
Еще нейросети помогают раскрывать преступления, обрабатывая неопознанные следы рук. ИИ, внедренный в девятую версию АДИС, автоматизировал работу, традиционно считавшуюся ручной, — просмотр экспертом рекомендательных списков совпадений, которые формирует система. Обычно для следов пальцев рук и ладоней с мест преступлений АДИС сначала подбирает ряд отпечатков из базы данных для более детального изучения. Затем эксперты просматривают порядка 20 первых совпадений для каждого следа. Остальные кандидаты, как правило, остаются без внимания из-за трудоемкости анализа. Нейросеть же работает по другому принципу — ориентируется не на геометрию частных признаков, а на общую графику. За счет этого улучшается точность поиска, и для финального анализа остаются лишь наиболее вероятные совпадения даже в случае сложных и малоинформативных следов. Это повышает шанс на то, что эксперт увидит те следы, которые в противном случае могли оказаться в конце списка из-за малого индекса совпадения. В среднем нейросетевые технологии увеличивают количество успешных идентификаций на 8%.
Например, в 2021 году в Нижегородской области протестировали новый программный продукт «Папилон-НейроЭксперт». В результате за три месяца правоохранителям удалось опознать 3,5 тыс. из 82 тыс. неизвестных следов, раскрыв ряд уголовных дел.
В конце 2022 года компания получила грант от Минцифры Челябинской области в размере 600 тыс. рублей. Деньги вложили в развитие платформы компьютерного зрения «Тридиви» для использования в проектах «умного города». А в этом году «Тридиви» подписала договор о создании совместного предприятия в Таиланде. Инвестором и партнером выступил крупный тайский холдинг Element Group Holdings, который предлагает платежные решения для электронной коммерции и ИТ-услуги для рынка недвижимости. В ближайшие полгода офис совместного предприятия откроется в Таиланде, через полтора‒три года — в Малайзии и Индонезии. В дальнейшем предприятие планирует привлекать инвестиции для расширения в остальные страны ASEAN.
При этом на российском рынке распознавания лиц «Тридиви» приходится соперничать с другими крупными игроками. «Решений, предоставляющих возможность распознавания лиц, достаточно много, конкуренция высокая. Дело в том, что в последние годы методы распознавания лиц все чаще начинают применяться в различных областях, включая безопасность, банковское дело, розничную торговлю, обучение и здравоохранение», — комментирует Евгений Мискевич, генеральный директор компании «Центр 2М», которая создает решения в области межмашинного взаимодействия и промышленного интернета вещей. По его мнению, в ближайший год рынок биометрических систем будет активно развиваться, рост может составить более 30%. Среди основных сфер применения технологий видеоаналитики на базе ИИ Мискевич выделяет ретейл (20%), производство, транспорт и логистику (по 15%), а также ТЭК (15%).
Ведущий эксперт по развитию инновационных решений компании — системного интегратора Step Logic Олег Овсянкин дает еще более оптимистичный прогноз: за ближайший год отечественный рынок биометрических систем вырастет на 60%, при этом востребованы они будут не только в государственном, но и в корпоративном сегментах. «Из крупных отечественных вендоров могу назвать NtechLab, VisionLabs, ЦРТ, Macroscop. Доли рынка определить сложно. Если не ошибаюсь, то для распознавания лиц на улицах Москвы используются технологии NtechLab, в столичном метро — VisionLabs, в аэропортах — ЦРТ; Macroscop обычно рекомендуют для торговых центров и магазинов», — добавляет он. Эксперт отметил, что слышал о компании «Тридиви», но не работал с ее продуктами.
Олег Овсянкин выделяет основные тренды на рынке. Во-первых, это работа над распознаванием силуэтов, когда алгоритм должен зафиксировать особенности фигуры, походки и одежды, чтобы идентифицировать человека, лица которого не видно. Во-вторых, это межкамерный трекинг, то есть отслеживание передвижения, которое фиксируется несколькими видеокамерами. Обсуждается также внедрение системы, отмечающей трекинг тела конкретного человека. Подобное решение позволит распознавать положение тела, жесты и движения человека и таким образом определить, чем он занят. Это может быть применено на производствах для контроля за деятельностью сотрудников и охраны их здоровья.
Вырастить новые кадры
«Главное — выполнять запланированное и делать это качественно. Тогда, шаг за шагом, отдача будет», — объясняют в «Папилоне» успех компании на российском и международном рынках. В России к этому добавляются закрепленные на законодательном уровне преференции отечественному производителю — запрет на закупку государственными органами зарубежного ПО и оборудования при наличии отечественных аналогов.
Помимо этого компания делает ставку на работу с новыми кадрами. Так, в 2022 году «Тридиви» инициировала создание корпоративного ИТ-бакалавриата «Прима», открытого в ЮУрГУ в сотрудничестве с Физтех-школой прикладной математики и информатики МФТИ. «Преподаватели МФТИ в удаленном формате читают лекции студентам, которые поступили в ЮУрГУ. Соответственно, мы даем местным абитуриентам, поступившим в челябинский вуз, возможность получить образование уровня МФТИ. Потом этих ребят возьмем на практику, стажировку», — поясняет Дмитрий Морозов.
«Тридиви» также участвует в проекте межвузовского кампуса в Челябинске, который будет работать на базе шести региональных университетов. Кампус возводится в рамках нацпроекта «Наука и университеты» и должен заработать в 2026 году. «Мы ведем проект по созданию дата-центра искусственного интеллекта в межвузовском кампусе, — отмечает Дмитрий Морозов. — Он не будет очень большим, потому что мы упираемся в ограничение по потреблению электроэнергии. Тем не менее проект позволит популяризировать наши компетенции в регионе».
В целом же на создание новых решений и совершенствование имеющихся уходит не менее 15% выручки «Папилона», то есть порядка 150 млн рублей. У «Тридиви» выручка достигает 60 млн — и все деньги вкладываются в разработку продуктов. «Искусственный интеллект — перспективная тема. Беспилотные автомобили, дроны — это все компьютерное зрение, роботы, машины. Огромный объем работы. Российским компаниям важно не упустить этот рынок», — заключает Дмитрий Морозов.
