Введение: Проблема обеспечения безопасности в общественных местах является одной из самых важных задач, стоящих перед современным обществом. Особо актуально своевременное и достоверное обнаружение опасных объектов. Традиционные методы обнаружения опасных объектов осуществляются с помощью широко распространённых металлоискателей. Однако, в настоящее время широко используются жидкие взрывчатые и другие запрещённые вещества, которые могут быть приготовлены заранее или получены на месте из необходимых компонентов. Поэтому одной из ключевых задач в рамках обеспечения безопасности людей является развитие методов для определения типов жидкостей без вскрытия упаковки. Ситуация осложняется, когда упаковка изготовлена из металла (стандартная банка для напитков), в таком случае ни один современный прибор не может дать достоверного результата. Проблема досмотра личных вещей службами безопасности также стоит очень остро. Для определения содержимого проносимых гражданами ёмкостей в места скопления людей необходимо вскрытие внешней упаковки, что не всегда является возможным. Сотрудники служб безопасности в местах повышенного контроля нуждаются в средствах оперативной классификации содержимого без повреждения упаковки. Конечная цель реализации проекта: Заявленный прибор позволяет снизить пиковую нагрузку (т.е. увеличить пропускную способность, выраженную в единицах [человек/час]) на сотрудников вневедомственных служб в крупных транспортных узлах, служб авиационной безопасности (САБ) и прочих служб безопасности в местах проведения культурно-массовых мероприятий на 32% за счет упрощения и ускорения процедуры досмотра. Ожидается, что в результате этого средняя пропускная способность указанных узлов также может быть увеличена на 12% за год. Помимо этого, внедрение прибора позволяет повысить общий уровень безопасности при пиковом притоке посетителей не только за счет увеличения пропускной способности за единицу времени, но и за счет уменьшения времени ожидания пассажиров в очередях. На примере международного аэропорта Пулково можно показать, что ввод в эксплуатацию заявленного прибора позволяет уменьшить максимальное время ожидания при проведении процедуры предполетного досмотра САБ с 7 до 4,5 минут на человека, что соответствует увеличению эффективности на 35%. Фактическая реализация за указанный отчетный период: В рамках реализации программы проекта за первый отчетный период на основе имеющегося научного задела (рабочего лабораторного прототипа прибора (датчика и обвязки), а также ряда тематических патентов в указанной области) будет произведена закупка самых распространенных и востребованных для изучения опасных и запрещенных к провозу химических реактивов в соответствии с классификацией опасности веществ по ГОСТ 12.1.007-76, на основе данного набора образцов будет сформирована первичная база данных исходных сигналов, полученных с датчика (сигналы свободной индукции, времена релаксации, коэффициенты диффузии), а также базовых математических обработок (signal processing), включающих в себя преобразование Фурье (FFT), количество пиков, их положение (в ед. ppm) и ширина (в Hz), расстояния между пиками. База данных будет расширена за счет подключения к ней данных из сторонних общедоступных источников: таблицы диапазонов химических сдвигов молекулярных групп и химических радикалов в различных растворителях, таблицы констант косвенного спин-спинового расщепления и т.д. Параллельно с этим будет наполняться тестовая база данных исходных сигналов тех же химических веществ, снятых при других внешних условиях (время суток, расположение датчика, вариации в концентрации целевых реактивов). После формирования итоговой базы данных, полученный массив исходных характеристик будет обработан несколькими моделями классификации\кластеризации данных на основе нейросетей. Будет подобрана оптимальная конфигурация архитектуры слоев нейросети, на основе различных существующих научных подходов\математических алгоритмов, для решения задачи классификации. Оптимальная архитектура нейросети, а также ее обученная реализация будет апробирована на тестовой базе данных, после чего дополнительно усовершенствована для максимизации предсказательной способности в различных внешних условиях и минимизации ложно-положительного срабатывания. Обученная и модифицированная модель классификатора будет имплементирована в первый рабочий прототип "Портативного ЯМР-анализатора" (интегрирована в ПО микрокомпьютера устройства) и представлена в качестве отчета за первый год реализации проекта.

Производитель: ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ТЕРРАКВАНТЕХ"

Химическая промышленность