Молодые ученые ПГУ под руководством своих наставников разрабатывают уникальную систему комплексного распознавания автомобилей.

Каждому человеку, в чьей жизни так или иначе присутствует автомобиль, известно: сегодняшняя система распознавания автомобилей далека от совершенства.

Большинство решений основаны на считывании номеров, но даже в самых простых ситуациях — например когда номер машины попросту заляпан грязью — могут возникнуть проблемы. Не так редки и истории с умышленной сменой номеров, что влечет за собой подчас фатальные ошибки. Другие же технологии — RFID-метки, Bluetooth и GSM — сложны и дороги в эксплуатации, а в ряде случаев и ненадежны. Ошибки с распознаванием автомобилей, а как следствие — проблемы с пропуском на территорию предприятия — это неприятно, но чаще всего некритично и решаемо. А вот когда речь идет о контроле доступа на различные объекты, включая режимные, такие ошибки могут привести к непоправимым последствиям. Поэтому проблема выбора системы контроля управления доступом автомобилей остается весьма острой для служб безопасности различных организаций и предприятий.

Усовершенствовать существующие ныне методы контроля и управления доступом машин на объекты призвана разработка автоматизированной системы комплексного распознавания автомобилей (АСКРА) — проект, реализуемый совместными усилиями военного научного общества ИВО ПГУ и Центром проектного творчества СНО ФВТ. Руководителем проекта выступает заместитель директора ИВО по научной работе д.т.н., профессор А. Ю. Малыгин, непосредственным координатором — рукодитель Центра проектного творчества, курсант УВЦ Д. А. Данилин. Исполнители — курсанты и студенты ИВО и ФВТ М. Д. Суворов, В. А. Трясучкин, М. С. Федяшов.

АСКРА — модульная система, включающая в себя модуль распознавания и идентификации автомобилей, размещаемый на КПП, серверный модуль, обучающую систему и модуль аналитики для службы безопасности. Компоненты системы могут как размещаться централизованно, так и распределяться по различным точкам на территории объекта.

Основным отличием разрабатываемой системы от существующих аналогов является многофакторная идентификация автомобилей: АСКРА распознает и сверяет не только государственный регистрационный номер автомобиля, но и весь его целостный «образ», вычисляемый в свою очередь на основе изображения. Важное конкурентное преимущество проекта заключается в применении алгоритмов самообучения системы и автоматического сбора данных.

Особенности внедрения системы на предприятии предполагают поэтапное замещение ручного контроля на автоматизированный. Первый после монтажа и запуска этап работы системы АСКРА — это этап сбора данных об автомобилях, имеющих доступ на территорию. Затем под руководством сотрудников охраны система обучается: анализируется и сопоставляется не только информация о номерах и «образах» автомобилей, но и то, как реагирует на те или иные автомобили служба безопасности. Причем происходит такое обучение без слома действующей на этот момент системы доступа. При этом для конечного пользователя — охранника — процесс контроля доступа не меняется: он по-прежнему видит привычные изображения с камер видеонаблюдения, принимает решение о допуске или запрете допуска автомобиля на территорию и т.д., система же сама, незаметно для окружающих учится различать «своих» и «чужих». Такой подход позволяет совершить плавный переход к автоматизированному принятию решения программно-аппаратным комплексом, а в дальнейшем — к автоматическому, когда участие оператора сведено к минимуму.

Более чем вероятно, что после внедрения системы АСКРА руководство компании примет решение поменять со временем распределенную организацию транспортной СКУД на централизованную. Ведь с таким электронным помощником будет достаточно одного-двух сотрудников в одном месте вместо целых смен на разных КПП и нескольких мониторов для управления всеми КПП одновременно. Очевидно, что это позволит значительно сократить расходы на охрану, не жертвуя при этом безопасностью. «Для работы системы не требуются большие вычислительные мощности и специфическая инфраструктура, достаточно цифровых камер среднего класса, шлагбаумов или ворот с электронным управлением и обычных ПК, уже установленных на значительной части КПП предприятий и организаций. Кроме того, централизация управления и перенос части задач на вычислительные системы позволят накапливать пулы данных о доступе и нахождении автомобилей на территории для дальнейшей оптимизации производственных процессов», — рассказал Д. А. Данилин.

В технической части проекта заложены алгоритмы обработки изображения и нейросетевые технологии распознавания образов, предложенные ведущим научным сотрудником лаборатории биометрических и нейросетевых технологий (ЛБНТ) АО «ПНИЭИ» д.т.н., доцентом А. И. Ивановым. Эти данные изложены в его докторской диссертации и в ряде последующих научных статей и монографий. Научным консультантом по диссертации А. И. Иванова является заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор Владимир Иванович Волчихин.

В целях формирования материальной базы для работы над проектом он был заявлен на грантовый конкурс «УМНИК-2018», где в ходе полуфинальных и финальных испытаний получил высокую оценку перспективности разработки. По решению Фонда содействия инновациям проект стал одним из победителей по вышеупомянутой программе и получил финансовую поддержку. Кроме того, была проведена значительная работа над коммерческой составляющей и общей концепцией проекта в ходе школы «Навигатор инноватора» Открытого университета «Сколково» (Пенза), а также Молодежной IT-школы ПФО «IT-Start» (Саратов), по результатам которой команда проекта заняла 2-е место и была награждена ценными призами.

К несомненным достоинствам проекта, помимо его актуальности, следует отнести тот факт, что его непосредственными исполнителями стали студенты и курсанты Пензенского государственного университета. Это свидетельствует о том, что в ПГУ уделяется должное внимание вовлечению в научно-техническую деятельность молодых пытливых умов. Кроме того, разработка осуществляется в непосредственном партнерстве университета, на базе которого проводятся тестирование и отладка системы, а в дальнейшем — и усовершенствование системы безопасности на основе данного решения, с АО «ПНИЭИ» в лице ЛБНТ. Это говорит о том, что ведущий вуз региона уверенно продолжает свою линию на плотное сотрудничество с наиболее значимыми предприятиями и организациями региона.

Юлия Герасимова, Александр Михайлов

«Университетская газета», № 4 (1750) от 16 мая 2019 г.