ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА ПОДВИЖНЫХ ТЕРРИТОРИАЛЬНО РАЗНЕСЕННЫХ ОБЪЕКТОВ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. Сегодня беспилотные летательные аппараты (БПЛА) – это летающие устройства, которые могут управляться без участия человека, представляют собой не просто забавную игрушку. С их помощью осуществляется изучение поверхности земли, мониторинг лесных пожаров и наводнений, а также многое другое и не только в мирных целях. При этом их возможности совершенствуются с каждым днем, а сферы применения увеличиваются с невероятной скоростью. Особую актуальность приобретает реализация автоматического мониторинга за множеством различных подвижных объектов на многокилометровой территории для выявления возможных нарушений и обеспечения оперативного пресечения этих нарушений. Целью данной работы является разработка предложений по проектированию сложной системы и созданию технологии для реализации автоматического мониторинга за подвижными территориально разнесенными объектами. Материалы и методы. Проектируемая сложная система автоматического мониторинга состоит из: пункта управления с персональным компьютером и выходом в сеть Интернет; одной или нескольких баз размещения БПЛА; БПЛА с беспроводным выходом в сеть Интернет; приложений на смартфонах/планшетах сотрудников оперативных групп реагирования на нарушения. Технология должна быть комплексной (гибридной), позволяющей получить требуемый эффект за счет применения БПЛА, системы определения местоположения ГЛОНАСС, интернета вещей, компьютерного зрения и системы связи. Для решения задач распознавания объектов предполагается использовать технологии машинного обучения. Результаты. Проектирование системы автоматического мониторинга подвижных территориально разнесенных объектов является сложным процессом, требующим привлечения специалистов различного профиля: инженеров, программистов, аналитиков и операторов. Правильно спроектированная и реализованная система способна существенно повысить эффективность контроля над территорией и обеспечить своевременное реагирование на любые нарушения. Выводы. Предлагаемые система и гибридная технология автоматического мониторинга подвижных территориально разнесенных объектов позволяют получить синергетический эффект за счет комплексного применения системы определения местоположения ГЛОНАСС, БПЛА, интернета вещей, компьютерного зрения и системы связи.

Об авторах

Игорь Анатольевич Кубасов

Академия управления Министерства внутренних дел Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: igorak@list.ru

доктор технических наук, доцент, профессор кафедры информационных технологий

(Россия, г. Москва, ул. Зои и Александра Космодемьянских, 8)

Людмила Антоновна Лекарь

Академия управления Министерства внутренних дел Российской Федерации

Email: antonna47@bk.ru

кандидат технических наук, доцент кафедры информационных технологий

(Россия, г. Москва, ул. Зои и Александра Космодемьянских, 8)

Список литературы

  1. Калиев Д. И., Швец О. Я. Система разведки и мониторинга лесных пожаров на базе // Труды университета. 2023. № 3. С. 103–108. doi: 10.52209/1609-1825_2023_3_103
  2. Колесников В. М., Якунин М. А. Перспективы использования БПЛА для экологического мониторинга и безопасной эксплуатации нефтегазопроводов // Человек. Общество. Инклюзия (Приложение). 2023. № S1-1. С. 211–216.
  3. Кубасов И. А., Сушков В. И. Анализ зарубежных инновационных подходов к применению беспилотных воздушных судов в правоохранительной деятельности // Вестник Воронежского института ФСИН России. 2023. № 1. С. 64–71.
  4. Кубасов И. А., Сушков В. И. О концептуальном подходе к развитию и применению беспилотных авиационных систем специального назначения // Вестник Воронежского института ФСИН России. 2023. № 4. С. 86–95.
  5. Мартынов А. В., Кандыба В. Е. Метод градиентного спуска в машинном обучении // Шаг в науку. 2022. № 4. С. 4–8.
  6. Заславский М. М., Крыжановский К. Е., Иванов Д. В. Разработка системы экологического мониторинга на базе технологий пространственной разметки и машинного обучения // Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2023. Т. 26, № 4. С. 56–69. doi: 10.32603/1993-8985-2023-26-4-56-69
  7. Иванов А. И., Кубасов И. А. Сильный искусственный интеллект: повышение качества нейросетевых решений с переходом к обработке входных данных большого объема // Надежность и качество сложных систем. 2021. № 1. С. 9–16. doi: 10.21685/2307-4205-2021-1-1
  8. Кубасов И. А., Сушков В. И. О расширении функциональных возможностей беспилотных авиационных систем на основе искусственного интеллекта // Беспилотные воздушные суда в практической деятельности правоохранительных органов : сб. докл. науч.-практ. спец. конф. в рамках Междунар. воен.-техн. форума (Кубинка, Московская обл., 16–18 августа 2022 г.) / под общ. ред. А. А. Морева. М. : НПО «Специальная техника и связь» МВД РФ, 2022. С. 30–32.
  9. Кубасов И. А., Сушков В. И. Применение технологий искусственного интеллекта в робототехнических комплексах специального назначения в целях обеспечения правоохранительной деятельности // Вестник Воронежского института ФСИН России. 2022. № 3. С. 69–76.
  10. Кубасов И. А. Промышленный Интернет вещей как революционный скачок развития // Надежность и качество сложных систем. 2023. № 2. С. 83–89. doi: 10.21685/2307-4205-2023-2-9

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».