ОБЕСПЕЧЕНИЕ ТРАНСПОРТНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ С ПОМОЩЬЮ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ

ENSURING TRANSPORT SECURITY WITH MACHINE VISION

Andrey Kononyuk

student, Department of Information Systems of Digital Economy, Russian University of Transport,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В данной научной статье будет описаны основные понятия, касающиеся транспортной безопасности, а также средство её улучшения с помощью машинного зрения.

ABSTRACT

This scientific article will describe the basic concepts related to transport security, as well as a means of improving it with the machine vision.

Ключевые слова: Транспортная безопасность, машинное зрение.

Keywords: Transport security, machine vision.

ВВЕДЕНИЕ

Транспортная безопасность — состояние защищённости объектов транспортной инфраструктуры и транспортных средств от актов незаконного вмешательства.

В своем наиболее общем виде понятие транспортной безопасности определяется как:

• устранение и предупреждение преступлений на транспорте, в том числе террористических актов;
• предупреждение о чрезвычайных ситуациях природного и техногенного характера;
• полное предотвращение или минимизация ущерба на транспорте, как морального, так и материального, от преступлений на нем или чрезвычайных ситуаций;
• система, направленная на повышение экологической безопасности транспорта, экологической устойчивости транспортной системы;
• система достижения целей национальной безопасности в транспортной сфере в целом.

Безопасность на транспорте направлена на защиту пассажиров, владельцев, получателей и перевозчиков, а также пользователей транспортных средств, транспортного комплекса и его работников, экономики и бюджета страны и окружающей среды от угроз в транспортном комплексе.

МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ КАК СРЕДСТВО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТРАНСПОРТНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

Обеспечение транспортной безопасности Российской Федерации включает в себя:

• своевременное прогнозирование и выявление внешних и внутренних угроз транспортной безопасности;
• реализация оперативных и долгосрочных мер по предотвращению и нейтрализации внутренних и внешних угроз транспортной безопасности;
• реализация мер, направленных на предотвращение или минимизацию материального и морального ущерба от преступлений и чрезвычайных ситуаций на транспорте;
• инвентаризация международных требований по обеспечению транспортной безопасности, разработка и внедрение с учетом этих требований комплекса мер, направленных на качественное повышение уровня транспортной безопасности, приведение его в соответствие с международными стандартами.

Для решения данных задач был разработан комплекс мер, направленный на распознавание ключевых объектов или данных для своевременного реагирования на потенциальные или реальные угрозы транспортной безопасности с помощью машинного зрения. Машинное зрение — это научное направление в области искусственного интеллекта и связанные с ним технологии получения изображений объектов реального мира, а также обработки и использования полученных данных для решения разного рода прикладных задач без участия (полного или частичного) человека.

Машинное зрение способно среагировать на входящую угрозу гораздо быстрее человека, к тому же оно гораздо увереннее себя чувствует при обработке множества переменных одновременно. Данную технологию можно внедрить, например, для распознавания эмоций людей. Ни для кого не секрет, что эмоции и жесты – основное средство передачи человеком информации о себе. Распознавание таких эмоций как страх, злость, смятение и т.д., может дать тот самый «первый звоночек», который поможет распознать преступника или террориста ещё до того, как он совершит задуманное им противоправное действие.

Список литературы:

1. Томилов В.В., Блинов П.Н. Транспортная безопасность: учебно-методическое пособие. — М.: ФГБУ ДПО «Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2020. — 71 с.
2. Мартынова Ю.А. ФОС ОП Транспортная безопасность: методическое пособие.  — М.: ФГБУ ДПО «Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2019. — 40 с.
3. Методы обработки и распознавания изображений лиц в задачах биометрии / Г.А. Кухарев и др. - М.: Политехника, 2018. - 416 c.