В КБГУ тестируют систему безопасности с нейросетью, распознающей позы людей

Для улучшения системы безопасности в Кабардино-Балкарском государственном университете тестируют систему нейросетевой аналитики, которая способна распознавать разные сценарии поведения людей в объективе камер наблюдения. Если человек поднял руки или лежит на полу, то служба безопасности вуза получит сигнал тревоги. Корреспондент «РГ» выяснил, как система определяет угрозы и в каком направлении развиваются подобные нейросети.

Нейросетевой детектор поз, который «просматривает» изображение с камер, может реагировать на разные сценарии нестандартного поведения и выявлять опасность. При этом ИИ, который им управляет, способен одновременно работать с сотнями источников видео одновременно и без прямого участия человека. Все это выводит безопасность на объекте, где установлена подобная система, на новый уровень.

В нашем университете, учебные корпуса которого расположены в нескольких микрорайонах Нальчика, действует цифровая система контроля и управления доступом (СКУД), обеспечивающая антитеррористическую защищенность объектов вуза. Все входные группы охраняются и на них есть система прямой связи с Росгвардией,

– рассказал «РГ» ректор КБГУ Юрий Альтудов.

Данные с камер анализируются в специально оборудованном центре мониторинга и управления безопасностью (ситуационный центр КБГУ), где круглосуточно дежурят специалисты. Они наблюдают за происходящим в вузе и реагируют на входящие сигналы с охранных пунктов и от других систем безопасности.

По словам директора института ИИ и цифровых технологий Альберта Шапсигова, сейчас в вузе задействованы 520 ip-камер.

Они установлены в учебных корпусах, зданиях общежитий и на прилегающей территории. Тестируемые специалистами университета системы искусственного интеллекта, разработанные нашим партнером – компанией «ITV Group», позволяют проводить компьютерный анализ событий, попадающих в поле зрения видеокамер,

– отметил Шапсигов.

Нейросеть анализирует поведение людей в режиме 24/7 (при срабатывании детекторов на определенные ситуации или сценарии: «стреляющий человек», «лежачий человек», «детектор поднятых рук». Все это потенциально опасные сценарии. К примеру, если один или несколько человек вытягивают руки перед собой, будто держа оружие, а другие люди поднимают руки над головой, такие позы являются признаком вооруженного нападения или ограбления.

Если человек лежит на полу или на земле, это вероятный признак того, что ему нужна помощь. Быстрая реакция на падение человека в общественных местах, на строительных и производственных объектах также поможет снизить риск негативных последствий. На какие именно ситуации и сценарии будет реагировать система – решают те, кто ее эксплуатирует.

Руководитель центра мониторинга и управления безопасностью (ситуационного центра) КБГУ Аслангери Жангериев заверил в том, что первые результаты тестирования нейросетевых детекторов в КБГУ дали весьма обнадеживающие результаты – детекторы корректно распознали тестовые ситуации и своевременно подали сигналы тревоги для отработки диспетчеру центра.

Тестирование системы ИИ идет несколько месяцев, при этом, искусственный интеллект продолжает обучаться уже на конкретной территории. С системой работают специалисты кафедры компьютерных технологий и информационной безопасности института искусственного интеллекта и цифровых технологий, а также центра мониторинга и управления безопасностью (ситуационного центра) КБГУ.

Как рассказала заведующая кафедрой компьютерных технологий и информационной безопасности профессор Татьяна Хаширова, параллельно с улучшением безопасности вуза, прикладные вопросы использования ИИ помогают в обучении студентов.

Указанные детекторы работоспособны только при условии их корректного применения и оптимальной настройки параметров. В этом нам помогает прямая линия с разработчиком программного обеспечения,

– пояснила Хаширова.

По результатам тестов в КБГУ будет принято решение, где и как использовать систему в дальнейшем. Это будут наиболее уязвимые и критически значимые участки территории для повышения общего уровня комплексной безопасности университета.

Комментарий