Проект студента 2 курса Института компьютерных технологий и информационной безопасности ЮФУ стал победителем конкурса «Студенческий стартап».
Новые технологии становятся более сложными и совершенными, благодаря им сегодня мы используем множество возможностей интернета, которые значительно упрощают быт современного человека. Устройства, позволяющие контролировать многие процессы без личного присутствия, помогают людям решать самые разные задачи намного быстрее и эффективнее. Умные девайсы обеспечивают комфорт, уют, чистоту, здоровье, дают необходимую информацию и, конечно, организуют нашу безопасность. Защита своего дома для каждого человека является важной составляющей его безопасности, сохранности имущества, поэтому рынок предлагает множество вариантов систем сигнализации. Особенно сейчас, когда активно развивается импортозамещение, российские разработчики предлагают свои инновационные технологии, которые применяются в разных сферах производства, в том числе систем безопасности.
Вадим Шапошников, студент ИКТИБ ЮФУ, вместе с командой решил разработать инновационное программное обеспечение, использующее технологии нейронных сетей, которое позволит значительно повысить уровень защиты частных территорий.
Идея возникла в ходе реализации междисциплинарного проекта в рамках предмета «Введение в инженерную деятельность», наставником которого выступал лаборант Проектного офиса ИКТИБ ЮФУ Сергей Бекезин. Команда проекта состояла из студентов ИКТИБ ЮФУ и студентов университета Манипал (Индия). В команду проекта также вошла студентка ИКТИБ ЮФУ Виктория Плохих в качестве помощника автора проекта и дизайнера.
«Проанализировав рынок систем безопасности, мы выяснили, что существующие сигнализации часто оказываются недостаточно надежными и не способными эффективно реагировать на все возможные угрозы. Поэтому мы планируем создание мобильного приложения, которое будет уведомлять потребителя о проникновении злоумышленников на территорию, сопровождая уведомление изображением, полученным с камеры видеонаблюдения. Приложение будет получать изображения с камеры, установленной на территории домовладения, и при возникновении инцидента оно будет отправлять уведомления на мобильные устройства потребителей, чтобы пользователи могли увидеть, что происходит на их территории», — отметил hardware разработчик проекта Вадим Шапошников.
Он добавил, что для обработки полученных изображений и анализа графической информации будет организована передача изображений с аппаратной платформы камеры на сервер. Где будет запущена нейронная сеть, которая обучена анализировать графическую информацию и определять присутствие человека. Алгоритмы нейронной сети будут оптимизированы для обеспечения высокой точности и скорости обработки.
Вадим Шапошников отметил, что в отличие от стандартных сигнализаций разрабатываемая им система обладает рядом преимуществ, среди которых:
- более интеллектуальный и адаптивный алгоритм реагирования на угрозы;
- расширенный функционал, позволяющий обнаруживать различные внештатные ситуации, который включает в себя возможность гибкой настройки чувствительности и режимов работы датчиков под особенности помещений, интеграцию с высокопроизводительными IP-камерами для круглосуточного мониторинга, возможность подключения сирен, световых индикаторов и других оповещателей, удаленный доступ к видеопотокам и возможность просмотра архива через мобильное приложение;
- удаленный мониторинг и управление через мобильное приложение;
- самообучение и повышение эффективности нейросети.
«Наш продукт подойдет частным домохозяйствам, владельцам и арендаторам квартир, а также владельцам малых предприятий. В результате клиенты получают современную, гибкую и высокотехнологичную систему безопасности, способную обеспечить комплексную защиту их территории», — рассказал автор проекта.
Уже разработана бета-версия системы. В планах у команды проекта усовершенствовать её аппаратную платформу и повысить уровень безопасности передачи данных, кроме того, команда планирует создание варианта продукта для продажи на маркетплейсах. По словам Вадима Шапошникова, выигранный грант будет направлен на разработку новых алгоритмов нейронной сети, закупку более эффективной аппаратной части и её тестирование, рекламу и внедрение системы на реальные объекты.
Фото центра общественных коммуникаций ЮФУ
