Журнал "Системы Безопасности" № 3‘2018

A L L - O V E R - I P n w w w . a l l - o v e r - i p . r u 68 а их обработка. Безусловно, очень важно уме- ние снять объект с правильного ракурса, но уже сейчас участие оператора в этом процессе значительно меньше, чем было несколько лет назад. Основной вопрос заключается в дру- гом: как максимально эффективно хранить и обрабатывать полученные данные? Как и где анализировать данные? Данные с RGB-камеры уже сейчас можно обра- батывать прямо в воздухе. Но что делать с данными, полученными с инфракрасных или мультиспектральных камер? Для их обработки в воздухе не хватит ресурсов в силу существующих технических ограничений и барьеров: 1. Ограниченная емкость батареи. Наверное, вся индустрия жалеет о том, что емкость бата- реи развивается не такими же темпами, как емкость памяти, иначе автомобили ездили бы бесконечно, а сотовые телефоны заряжались один раз в жизни, при покупке. Но пока это не реализовано. 2. Недостаточно широкий канал связи. Недавно был 2G, потом 3G, сейчас 4G, а затем 5G. Но при этом количество данных растет, а в ряде случаев, особенно в случае работы на удален- ных объектах, стабильность и пропускная спо- собность канала все еще является проблемой. 3. Весовые ограничения. У дрона есть свои тех- нические характеристики, и мы не можем раз- местить на нем сервер – дрон просто его не поднимет. Анализ собранных данных на борту дрона Каким же образом можно увеличить возможно- сти для анализа данных в реальном времени на самом дроне? 1. Увеличение емкости батареи. Это кажется логичным шагом, но пока остается только мечтой. 2. Уменьшение размеров сенсоров. Если срав- нить гиперспектральные, тепловые и RGB-каме- ры 10 лет назад и сегодня, то прогресс очеви- ден. Технологии не стоят на месте, сенсоры и дальше будут уменьшаться и становиться легче. 3. Энергоемкие специализированные вычисли- тели и машинное обучение для обработки дан- ных. Для того чтобы дрон мог анализировать информацию у себя на борту, нужны именно специализированные вычислители с оптималь- ным энергопотреблением. 4. Создание комплексных Е2Е-решений. Это самый важный шаг. Сейчас дрон функционирует отдельно: он летает, но не входит во внутренний контур принятия решения. Для того чтобы систе- ма с использованием дрона решала задачи автономно, дрон должен быть интегрирован в ИТ-решение на предприятии, тогда станет воз- можным сценарий, при котором дрон собирает информацию, анализирирует ее и подает управ- ляющий сигнал соответствующему блоку, ответ- ственному за его реализацию (дрон обнаружил недостаточно увлажненный участок почвы, и система орошения полила его вне очереди). Зачем нужен анализ в реальном времени? Австралия славится хорошей погодой, океаном и волнами, о которых мечтают все профессио- нальные серферы мира. Но в австралийском океане есть две проблемы: 1. Подводные течения, из-за которых каждый год погибает немалое количество людей. 2. Большие агрессивные акулы. Компания Little Ripper занимается патрулирова- нием 22 тыс. миль побережья Австралии с целью предотвращения несчастных случаев. Патрулирование осуществляется с помощью больших дронов, которые несут на себе спаса- тельное плавсредство, надувающееся при кон- такте с водой. Когда дрон обнаруживает, что человек попал в сложную ситуацию, он в состоянии скинуть плавсредство и тем самым спасти жизнь тому, кто не умеет плавать либо заплыл туда, откуда не может выплыть. Вторая задача, которую решает дрон, – отпуги- вание акул. Дрон облетает побережье и благо- даря алгоритму, основанному на машинном обучении, может с большой точностью отличить человека, попавшего в беду, от акулы или дру- гого плавсредства. Давайте представим, что при этом алгоритм реализован в облаке. Казалось бы, все здорово: дрон видит акулу и человека рядом, делает фото и отправляет его в облако, алгоритм анализирует данные и передает обратный сигнал дрону о необходимости спа- сения. Но вряд ли человек, который оказался рядом с белой акулой, ждет и надеется на то, что сеть 4G работает и дрон успешно передает данные. Попавший в беду ждет помощи здесь и сейчас. И благодаря ускорителю нейронных сетей Intel® Movidius™ Neural Compute Stick, который подключается через USB и позволяет запускать скоринг непосредственно на устрой- стве, вычисления можно будет производить прямо на дроне и он сможет сразу приступить к спасательной операции, сбрасывая специ- альные химикаты, отпугивающие акул. Таким образом, дроны не только позволяют экономить на трудозатратах и минимизировать издержки, но и спасают жизни. n июнь – июль 2018 www.secuteck.ru Рис. 4. Объем данных, получаемых посредством дронов Рис. 5. Где и как анализировать данные Рис. 6. Аналитика в реальном времени Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru