Российские ученые разработали систему видеонаблюдения, работающую в дыму и пыли
Специалисты Муромского института Владимирского государственного университета разработали инновационную систему видеонаблюдения, предназначенную для эксплуатации в экстремальных условиях, включая задымлённость и запылённость. Данная технология, основанная на анализе изменений в радиосигнале (CSI), вызванных движением людей, интегрирует передовые методы искусственного интеллекта для реконструкции человеческих силуэтов.
Принцип работы системы основывается на анализе вариаций радиосигнала, передаваемого между антеннами передатчика и приёмника, которые возникают вследствие перемещения объектов. Нейросетевой алгоритм, обученный на распознавании этих изменений, реконструирует контуры людей с высокой степенью точности. Функционирование системы базируется на стандартных Wi-Fi роутерах, что делает её экономически целесообразной.
В отличие от традиционных тепловизионных систем, предложенное устройство демонстрирует независимость от температурных и световых условий, обеспечивая высокую эффективность в средах с повышенной задымлённостью и запылённостью. Стоимость разработки значительно ниже по сравнению с аналогами, составляя всего 15–20% от рыночной цены. Радиус действия системы внутри помещений достигает до 20 метров, а на открытом воздухе увеличивается до 50 метров, согласно данным, опубликованным ТАСС.
На текущий момент разработан лабораторный прототип, демонстрирующий точность распознавания силуэта одного человека на уровне 91%. Установка системы занимает от 2 до 4 часов. Стандартное оборудование функционирует стабильно при температуре до 40–50 °C. Для промышленного применения планируется использовать защищённые версии роутеров с пассивным охлаждением, которые автоматически регулируют частоту измерений или предупреждают оператора о перегреве.
Система функционирует в полностью автономном режиме и полностью совместима с существующими Wi-Fi устройствами. Для её работы требуется комплект из двух маршрутизаторов и вычислительного модуля, такого как сервер или Raspberry Pi. Разработка активно совершенствуется, и в будущем планируется проведение масштабных полевых испытаний. Основная цель — повышение способности системы к одновременной визуализации нескольких человек, что позволит расширить её функциональность и область применения, сообщает progorodsamara.ru.
