Контакты
Подписка
МЕНЮ
Контакты
Подписка

Информационные технологии на периметр

В рубрику "Охранная и охранно-пожарная сигнализация, периметральные системы" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций

Информационные технологии на периметр

Информационные технологии захватывают все большую часть нашей жизни. Сфера безопасности также не стоит на месте и, несмотря на страшную консервативность, тоже куда-то движется, информатизируется и пытается не отставать от летящего на огромной скорости технического прогресса. Уже и в нашей охранной среде нередко звучат яркие фразы: "искусственный интеллект", "интеллектуальный извещатель", "нейронные системы" и другие, позволяющие надеяться, что мы не позади планеты всей. Однако хотелось бы понять действительное положение вещей и определить, куда мы реально движемся и туда ли идем
Евгений Андрианов
Заместитель директора
НПЦ "Омега-микродизайн"

Интеллект – что это?

Уже более полувека назад были определены научные подходы к искусственному интеллекту и сформулировано, что "всякая задача, для которой неизвестен алгоритм решения, априорно относится к искусственному интеллекту" (Жан-Луи Лорьер). Проще говоря, к интеллектуальным можно отнести те устройства, которые сами создают алгоритмы принятия решений на основе анализа большого количества различных образов в условиях неопределенности. Причем образ должен нести довольно большое количество информации от органов восприятия разных физических процессов.

Интеллектуальной может называться система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими и принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока – базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс. Чем грозит нам умная машина, пессимистичный прогноз торжества искусственного интеллекта? Человечество будет обречено и начнет обратное движение к обезьяне или, того хуже, будет порабощено или уничтожено. Но это уж слишком, пока до этого далеко и не будем тормозить технический прогресс страшными прогнозами, вернемся к безопасности, точнее, к интеллектуальным системам безопасности.

Производимые в настоящее время извещатели и комплексы трудно считать интеллектуальными, разве что в качестве эталона для сравнения на интеллектуальность выбрать однопороговые обнаружители, самым простым из которых является веревочка с колокольчиками. В лучшем случае в устройствах могут использоваться кое-какие элементы, которые могут претендовать на дальнее родство с искусственным интеллектом, но и только.

Нейронные сети

Искусственные нейронные сети представляют собой систему взаимодействующих между собой простых процессоров – нейронов (см. рис. 2). Каждый процессор сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает и посылает другим процессорам. Соединенные в довольно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять сложные задачи.


Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова – они обучаются. Возможность сетевого обучения – одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными и выходными данными, а также выполнять обобщения. Это означает, что в случае успешного обучения сеть сможет создать верный результат на основании данных, которые или отсутствовали в обучающей выборке или были неполными, зашумленными и частично искаженными.

Нейросеть – это полностью распределенное устройство распознавания образов с переменными программируемыми связями, а центральное устройство получает "полуфабрикат" высокой степени готовности и не перегружено всякими мелочами. Насколько близки встречающиеся охранные комплексы и извещатели к интеллектуальным и нейронным, решать вам. На мой взгляд, их пока не существует и некоторые производители, очевидно в рекламных целях, приписывают к нейронным сетям простые коммутируемые сети с обычным центральным компьютером. Использование обычного процессора или довольно мощного компьютера – еще не повод причислять устройство к интеллектуальным нейросетям, и никакой алгоритм этому не поможет.

Что нам мешает?

1. Чтобы выжить в условиях конкуренции, производителям приходится не только предлагать какие-то новые решения, но и ориентироваться на запросы потребителей. А запросы эти пока не позволяют чересчур сильно разогнаться воображению и постоянно возвращают нас к реальности. Главное, чего от нас хотят, – это простота и понятность восприятия информации и управления извещателем для специалистов среднего уровня, которые не в состоянии постоянно помнить все особенности сотен типов устройств. То есть нужна определенная унификация и стандартизация всех интерфейсов, чего добиться очень сложно. Скорее всего без государственного участия не обойтись, иначе так и будем двигаться – кто в лес, кто по дрова.

2. Какая доля ответственности за точность обнаружения нарушителей должна быть возложена непосредственно на извещатель, какая может или должна передаваться соседним или центральному устройствам? Какая система обработки информации более правильная – распределенная или сосредоточенная в центре? Тот же вопрос относится и к сигнализационным табло, звуковым, инфразвуковым, лазерным и электрошоковым устройствам, обеспечивающим информационное отображение для службы охраны и психологическое воздействие на нарушителей. Для интеллектуализации системы вроде бы необходимы полностью или частично централизованные системы с мощным аппаратным и программным потенциалом. С другой стороны, централизация требует многократного резервирования каналов связи и не способствует живучести и помехозащищенности, необходим компромисс.

3.  Какое количество физических принципов достаточно для идентификации нарушителей на фоне помех, пересекающихся с полезными сигналами? Комбинированные комплексы идентификации на основе нейросетей, построенные на многих физических принципах, позволят приблизиться к созданию интеллектуальных устройств и систем, но пока это проблематично из-за высокой стоимости как самого комплекса, так и его разработки.

4. Где хранить базы образов, как и куда их перемещать для идентификации? Если хранить в центральном устройстве, то как доводить их до сведения локальных процессоров, не отнимет ли передача огромного числа образов способность обрабатывать данные и сравнивать их с образами? Без голографической или хотя бы троичной ассоциативной памяти скорее всего не обойтись, а базы данных придется хранить в нескольких связанных между собой центральных устройствах (многополюсная система, см. рис. 3).

Многополюсная система, в свою очередь, может быть как одномерной, так и многомерной, построенной по принципу кристаллических решеток. Причем каждый локальный центр должен быть готов к исполнению главной роли системы. Ныне широко распространенные неймановские процессоры с алгоритмом Тьюринга тоже найдут применение, но только в качестве управляющих и распределяющих потоки информации, а также программирующих коэффициенты и параметры связи между нейронами. Система будет напоминать живой организм с большим количеством разнообразных сенсоров, комфортно чувствующий себя при строгом соблюдении параметров, заданных на контролируемом объекте и наложенных на природные проявления. Любые попытки постороннего влияния или внутреннего отклонения от норм приводят систему в соответствующую угрозам степень тревожного состояния.

Все это красиво звучит и пока напоминает "Новые Васюки", но не сильно приближает нас к фантастическому будущему. Вернемся на землю и рассмотрим структуру извещателей с полным циклом обработки.

Периметральные, проводноволновые и радиолучевые извещатели

Данные периметральные извещатели занимают довольно большую нишу на рынке безопасности и должны стать частями систем и комплексов. Они обладают высокой степенью помехоустойчивости из-за локальной чувствительной зоны. Радиолучевые извещатели локализуют чувствительную зону направленностью и узкой полосой пропускания антенн. Проводноволновые построены на проводных открытых фидерах и при правильном согласовании входных устройств с фидером являются практически закрытыми устройствами, не излучающими и не принимающими внешние радиопомехи.


Не буду рассматривать структуры всех производителей, могу только сказать, что в наших извещателях реализованы довольно сложные алгоритмы формирования и сравнения образов. Информация ВЧ-приемников (рис. 4) детектируется (Д) и преобразуется (П) в образ (О), который в дальнейшей обработке сравнивается в узле сравнения (УС) с набором более чем 32 размытых эталонных образов (ЭО1...ЭОn), полученных либо путем обучения непосредственно на объекте эксплуатации, либо аналитическими вычислениями на основе задаваемых вручную простых параметров (чувствительность и максимальная скорость движения) и данных, полученных в результате многолетних исследований.

Размытость эталонного образа определяется разбросом параметров (вес, рост и т.д.), связанных с физиологией нарушителя. Количество образов оптимально и может быть объективно увеличено только при комбинировании с дополнительным сенсором на другом физическом принципе действия, чувствительная зона которого будет пространственно перекрывать основную. Выбор ближайшего по параметрам эталонного образа ЭОn осуществляется псевдоассоциативно, когда начальный адрес (НА) эталонного образа ЭОn вычисляется по характерным признакам образа (О), определенного на основе сигнала с детектора (Д). Результат сравнения участвует в принятии решения, причем вся обработка осуществляется с помощью обычного процессора. Использованные методы можно отнести к элементам искусственного интеллекта, но только к элементам, без притязаний на интеллектуальные системы и тем более на интеллектуальные нейросистемы.


Большинство других производителей используют более простые методы фильтрации и пороговой обработки. Количество порогов у них варьирует от одного до нескольких, но сути это не меняет. К интеллектуальным системам они даже не приближаются, так как ставят во главе угла простоту и дешевизну разработки и производства.

Нейросистемы – миф или реальность?

Интеллектуальные извещатели и нейросистемы безопасности еще ждут своего часа. Возможно, он наступит скоро и они придут на периметр. Поживем – увидим. Пока это только мечты и не слишком красивые рекламные ходы некоторых производителей. Хочется верить, что и на нашей периметральной улице появится свет. Крупная госкомпания проявит государственный подход к этой проблеме, увидит перспективы долговременного развития, пробьет все барьеры и разработает ГОСТ или приемлемые стандарты, которые позволят ей вместе с мелкими и средними производителями создать уникальные технологии и внести посильную лепту в создание "кирпичиков" новых, истинно интеллектуальных комплексов и систем. Время покажет!

Опубликовано: Каталог "ОПС. Охранная и охранно-пожарная сигнализация. Периметральные системы"-2012
Посещений: 8972

  Автор

Андрианов Е. Ю.

Андрианов Е. Ю.

Заместитель директора НПЦ "Омега-микродизайн"

Всего статей:  8

В рубрику "Охранная и охранно-пожарная сигнализация, периметральные системы" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций