Статья

Применение интеллектуальных систем для досмотра контейнеров и транспортных блоков методом сканирования

Решения: Показать в Базе знаний

Для увеличения качественных и количественных характеристик обнаружения незаконно перевозимых предметов, а также повышения скорости досмотра необходимо применять интеллектуальные компоненты автоматизации информационного процесса при досмотре контейнеров и транспортных блоков. Предлагается очертить два направления для автоматизации такого рода:

  1. Применение интеллектуальных средств распознавания для сопровождения работы оператора пункта досмотра.
  2. Применение структурированных досье для объектов досмотра, связанных субъектов и фактов досмотра — формализация информационных потоков.

Технология сканирования содержимого объектов накладывает ряд ограничений на автоматическое распознавание образов, для работы с подобным оборудованием необходимы специалисты, квалифицированные в сфере восприятия изображений сканеров.

Однако, предполагается возможность увеличения качества и скорости работы оператора, а также обеспечение дополнительного контроля над его манипуляциями за счёт применения не типичных подходов к распознаванию образов. В отличии от фотографического изображения с явно различимыми образами, изображение сканеров такого рода отражает информацию о плотности среды, её структуре, природе (металл, органические соединения), контуры отдельных объектов нечётки и пересекаются с контурами соседних объектов.

Для повышения эффективности распознавания предлагается перейти в иную плоскость анализа изображения, пересечь получаемую информацию с формализованными электронными досье и заострить внимание на следующих моментах:

  • получение информации о плотности вещества по характеру изображения;
  • использование информации о характере расположения объектов внутри контейнера, плотности размещения объектов:
    • определение неестественно плотных областей пересечения контуров объектов в контейнере;
    • определение неестественно разреженных областей в контейнере;
  • сегментация объектов на изображении:
    • использование алгоритмов выделения контуров отдельных объектов из изображения наслоенных объектов;
    • сегментация объектов внутри контейнера по различию плотности среды;
    • использование алгоритмов отсечения контуров типичных объектов, для заострения внимания на нетипичных объектах;
    • использование алгоритмов выделения контуров типичных объектов;
    • предугадывание, достраивание объектов по разнице плотности и расположению объектов на изображении;
    • демонстрация оператору выделенных объектов поочерёдно для детального рассмотрения;
  • автоматическое определение и формализация характера изображения для электронного досье (например, 3 отдельных объекта размером 8% от всего изображения, 2 объекта размером 23% от всего изображения с указанием характера среды объектов);
  • автоматическое сопоставление характера изображения с электронным досье на контейнер, определение типичных шаблонов несоответствий:
    • сопоставление объёма внутренних объектов определённой с среды с электронным досье на контейнер (например, декларирован станок, но 45% изображения соответствует органическому соединению)
    • сопоставление характера расположения объектов с электронным досье на контейнер (например, декларирован сыпучий материал, но на изображении 5 отдельных объектов);
    • сопоставление примерной плотности вещества в контейнере с типичной плотностью вещества декларированного груза (например, декларирована вода, но плотность точно не соответствует воде, может быть, это спирт).

Такой подход позволяет обеспечить оператора и контролирующие органы дополнительной интеллектуальной поддержкой, опирающейся на формализованные структурированные данные в электронных досье. Это позволяет анализировать процесс в разрезе отдельных фактов (тип декларированных объектов, обнаруженные особенности при досмотре, информация из внешних источников), что даёт возможность развития интеллектуального потенциала системы.

Например, из внешних источников поступает информация о прохождении большого потока контрабанды определённого рода через данный пост, аналитик системы производит поиск увеличения частоты появления различных типичных особенностей в электронных досье досмотра и приходит к выводу: увеличилось количество контейнеров с распределением объектов внутри 60-70% - органические соединения, 30-40% металлы, при этом, все адреса отправки удалены друг о друга лишь на 7 км. При следующем досмотре контейнера такого рода обнаруживается хитроумный метод укрытия контрабанды.

Материалы по теме