Меню
Публикации
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
Главный редактор
НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор
Партнеры
doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-6-1092-1099
УДК 004.7
ВАРИАНТ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ УГРОЗ ПО ЗАПАХУ
Читать статью полностью
Язык статьи - русский
Ссылка для цитирования: Татарникова Т.М., Елизаров М.А. Вариант построения системы распознавания угроз по запаху // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17. № 6. С. 1092–1099. doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-6-1092-1099
Аннотация
Ссылка для цитирования: Татарникова Т.М., Елизаров М.А. Вариант построения системы распознавания угроз по запаху // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17. № 6. С. 1092–1099. doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-6-1092-1099
Аннотация
Предмет исследования.Предложено новое решение к построению системы детектирования угроз по запаху. Разработан алгоритм обучения нейронной сети, решающей задачу распознавания опасных веществ по запаху. Приведены результаты эксперимента по подбору гиперпараметров нейронной сети, ее архитектуры и тестирования. Используемые подходы. Система детектирования представляет собой комплексное решение, позволяющее обеспечить безопасность жизни и деятельности человека путем обнаружения угроз по запаху. Комплексность решения реализуется выборомплатформы технологии Интернета вещей и нейронной сети, решающей задачу распознавания. Основные результаты. Предложен новый подход к построению системы детектирования угроз по запаху, что позволяет совершенствовать технологии обеспечения безопасности жизни и деятельности людей. Продемонстрирована работоспособность предлагаемого решения на макете, что позволяет применять технологию Интернета вещей при реализации подобных систем и разворачивать их работу на любой территории, в том числе и труднодоступных участках. Продемонстрирована сходимость результатов обученной нейронной сети с тестовыми множествами концентрации опасных веществ в воздухе. Практическая значимость. Система детектирования угроз по запаху может быть полезна как элемент комплексного решения по обеспечению безопасности людей на любой территории в зависимости от поставленных задач. Система детектирования опасных веществ по запаху доведена до макета, позволяющего обнаруживать такие угрозы как утечка бензола, бутана, метана, пропана и возгорание на ранней стадии.
Ключевые слова: безопасность человека, детектирование угроз по запаху, система детектирования, Интернет вещей, макет системы, нейронная сеть, обучение с учителем, распознавание угроз
Список литературы
Список литературы
1. Р 78.36.026-2012. Рекомендации по использованию технических средств обнаружения, основанных на различных физических принципах, для охраны огражденных территорий и открытых площадок. Москва, 2012. 182 с.
2. Долгополов Н.В., Яблоков М.Ю. «Электронный нос» – новое направление индустрии безопасности // Мир и безопасность. 2007. № 3. С. 54–59.
3. Hersent O., Boswarthick D., Elloumi O.The Internet of Things: Key Applications and Protocols. Willey, 2012. 370 p.
4. Recommendation Y.2060. Overview of Internet of Things. Geneva: ITU-T, 2012. 22 p.
5. Кутузов О.И.,Татарникова Т.М. Инфокоммуникационные сети. Моделирование и оценка вероятностно-временных характеристик. СПб.: ГУАП, 2015. 381 с.
6. Кутузов О.И.,Татарникова Т.М.Моделирование систем и сетей телекоммуникаций. СПб.: РГГМУ, 2012. 134 с.
7. Tatarnikova T., Kolbanev M.Statement of a task corporate information networks interface centers structural synthesis // IEEE EUROCON 2009. St. Petersburg, 2009. Art. 5167903. P. 1883-1887. doi: 10.1109/EURCON.2009.5167903
8. Кутузов О.И., Сергеев В.Г.,Татарникова Т.М. Коммутаторы в корпоративных сетях. Моделирование и расчет. СПб.: Судостроение, 2003. 170 с.
9. Татарникова Т.М. Структурный синтез центра сопряжения корпоративных сетей // Информационно-управляющие системы. 2015. № 3. С. 92–98. doi: 10.15217/issn1684-8853.2015.3.9
10. Татарникова Т.М., Елизаров М.А. Модель оценки временных характеристик при взаимодействии в сети Интернета вещей // Информационно-управляющие системы. 2017. №2. С. 44–50.doi: 10.15217/issn1684-8853.2017.2.44
11. Богатырев В.А., Богатырев С.В. Резервированная передача данных через агрегированные каналы в сети реального времени // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2016. Т. 59. № 9. С. 735–740. doi: 10.17586/0021-3454-2016-59-9-735-740
12. Богатырев В.А., Кармановский Н.С., Попцова Н.А., Паршутина С.А., Воронина Д.А., Богатырев С.В. Имитационная модель поддержки проектирования инфокоммуникационных резервированных систем // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16. № 5(105). С. 831–838. doi: 10.17586/2226-1494-2016-16-5-831-838
13. Богатырев В.А.Оптимальное резервирование системы разнородных серверов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2007. № 12. С. 30–36.
14. IEEE Std 802.11-2007. IEEE Standard for Information Technology-Telecommunications and information exchange between systems - Local and metropolitan area network - Specific requirements Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) specifications. IEEE, 2007. 1232 p.
15. Recommendation Y.2063. Framework of the WEB of Things.Geneva: ITU-T, 2012. 30 p.
16. Bonomi F., Mulito R., Zhu J., Addepalli S. Fog computing and its role in the internet of things // Proc. 1st ACM Mobile Cloud Computing Workshop. Helsinki, 2012. P. 13–15. doi: 10.1145/2342509.2342513
17. Kellmereit D, Obodovski D. The Silent Intelligence: The Internet of Things. DND Ventures, 2013. 166 p.
18. Тархов Д.А. Нейросетевые модели и алгоритмы. Справочник. М.: Радиотехника, 2014. 352 с.
19. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия-Телеком, 2013. 384 с.