Российские ученые разработали новый подход для видеонаблюдения за критической инфраструктурой: система «двойного зрения» без «слепых зон»

23 июня 2025, 13:34

© freepik.com

Ученые МТУСИ в сотрудничестве с АО «НПК «Дедал» создали инновационную математическую модель и методику, в основе которых новый подход к размещению камер видеонаблюдения. Ее внедрение на практике усилит защиту стратегически важных объектов, включая аэропорты, линии электропередач, электростанции, нефте- и газопроводы, порты и станции метро. Кроме повышения надежности систем безопасности разработка должна снизить эксплуатационные издержки, сообщает Naked Science.

Традиционные методы охраны - физическая охрана и инженерные заграждения - все больше уступают место передовым технологическим решениям, таким как комплексы видеонаблюдения, сочетающие в себе сигнализацию и технологии машинного зрения.

Ключевым элементом этих комплексов являются посты технического наблюдения (ПТН), оснащенные камерами и тепловизорами. Однако, для достижения максимальной эффективности, необходимо оптимизировать размещение камер, минимизируя «слепые зоны» и избыточное количество постов.

Российские ученые – доктор технических наук, профессор кафедры информационной безопасности МТУСИ Станислав Звежинский и начальник отдела АО «НПК «Дедал» Михаил Миронов – разработали математическую модель, с помощью которой возможно определить оптимальное расположение камер видеонаблюдения вдоль охраняемого периметра. В основе их подхода лежит критерий Джонсона, общепризнанный стандарт, определяющий связь между вероятностью обнаружения цели и техническими характеристиками камер.

«Для надежной охраны необходимо обеспечить высокую вероятность обнаружения и распознавания цели в любой точке периметра», – подчеркивает профессор Звежинский. – Интеграция телевизионных и тепловизионных камер создает систему «двойного зрения», позволяющую эффективно идентифицировать объекты независимо от времени суток и погодных условий».

Разработанная модель позволяет рассчитать оптимальное расстояние между постами, обеспечивающее вероятность обнаружения нарушителя ≥ 80% и вероятность его распознавания ≥ 95%. При расчетах учитываются такие параметры, как размер цели (0,75 м для человека, 2,3 м для автомобиля), разрешение камеры и объектива, а также угол обзора (8° для обнаружения, 3° для распознавания). Ключевым элементом модели является использование «эффективного пикселя», определяющего разрешение, необходимое для надежного обнаружения цели на заданном расстоянии.

Уникальность разработки заключается в учете независимой работы соседних ПТН, что обеспечивает гибкость настройки системы видеонаблюдения и высокое качество изображения даже в зонах перекрытия между камерами.

Методика, предложенная исследователями, включает в себя последовательные шаги, от определения типа цели до вычисления оптимального расстояния между ПТН. Новый подход  размещению средств наблюдения можно использовать на разных объектах – от крупных промышленных предприятий до госучреждений.