Интеллектуальная сеть технических средств обнаружения с возможностью функционирования в среде big data для контроля периметров и территорий объектов

Изобретение относится к области охранной сигнализации. Технический результат - повышение функциональной надежности системы. В сети обеспечена возможность обмена информацией в среде big data между техническими средствами обнаружения (ТСО) и центральным пунктом управления (ЦПУ), при этом в каждый пункт охраны дополнительно введена платформа big data. Все платформы big data связаны между собой и с ЦПУ в одноранговую радиосеть, выполненную с возможностью автоматической перестройки маршрутов передачи информации по критерию наилучшего качества радиосвязи. Обеспечено также использование проводных линий интерфейса. Центральный процессор ЦПУ выполнен в виде сервера big data с возможностью управления и обеспечения обмена данными между ТСО пунктов охраны и ЦПУ. 3 з.п. ф-лы, 1 ил.

 

Изобретение относится к области охранной сигнализации, в частности к техническим средствам обнаружения (ТСО), предназначенным для обнаружения нарушителей, проникающих на охраняемую территорию и вызывающих срабатывания ТСО по факту пересечения нарушителями рубежа охраны.

Охрана протяженных периметров и обширных территорий изначально связана с наличием центрального пункта управления (ЦПУ), разветвленной системой передачи информации (информационного канала) и значительного количества ТСО. Такая охрана является общеизвестной и реализуется в виде варианта системы, в которой каждое ТСО посредством информационного канала связано непосредственно с ЦПУ. Наличие в такой системе большого количества ТСО и, соответственно, большой объем передаваемой информации определяет повышенные требования к пропускной способности информационного канала. Возможна другая структура организации охраны с введением кластерного метода контроля периметров и территорий объектов. В такой системе группа ТСО, принадлежащих одному кластеру, подключаются не к ЦПУ, а замыкаются на промежуточный блок принятия решений, который в свою очередь подключается к ЦПУ. Организованная таким образом сеть ТСО имеет лучшие возможности по пропускной способности информационного канала. Благодаря быстрорастущей цифровой экономике в мире все чаще и чаще используют технологию сбора и обработки «больших данных» (big data) для анализа различных ситуаций и принятия правильного решения. Технология больших данных часто используются в таких областях, как логистика, банковские операции, медицина и т.п. Однако, большие данные могут использоваться и в области охранной сигнализации, где применено большое количество источников разнородной информации. Таким объектом может являться, например, сеть территориально расположенных ТСО в обширной приграничной зоне контроля Государственной границы Российской Федерации. Сочетание технологии big data с кластерным методом контроля периметров и территорий объектов позволяет осуществить охранную систему на основе большой аналитики данных и анализа событий угроз.

Известны «Система и метод для большой агрегации данных в сети датчиков (System and method for big data aggregation in sensor network)», описанные в патенте US №2014/0297826, МПК H04L 12/24, опубл. 2014 г. Система содержит сенсорную сеть, которая содержит два или более узла, соединенных друг с другом по проводной/беспроводной сети, и сконфигурирована для передачи и приема данных датчиков, а также большой блок управления данными, сконфигурированный для распределения и хранения данных датчиков. Данные в сети передаются путем установки адресов назначения в данных датчиков в качестве адреса большого блока управления данными. Большой блок управления данными содержит коллектор, сконфигурированный для агрегирования наборов принятых данных датчиков и блок обработки распределения, сконфигурированный для диспергированного хранения данных агрегированных датчиков с использованием распределенной файловой системы Hadoop (HDFS), а также для анализа и обработки агрегированных данных датчиков, хранящихся в HDFS, с использованием MapReduce.

Сходным существенным признаком являются возможность проведения контроля периметров и территорий объектов путем передачи в большой блок управления данными информации от множества датчиков, размещенных на контролируемой территории.

Недостатком системы является отсутствие возможности анализа событий угроз с учетом физического принципа работы датчиков, расположения их на местности, а также в зависимости от времени года, времени суток, метеоусловий и оперативной обстановки на объекте охраны, связанной с возникновением угроз. Другим недостатком системы является отсутствие возможности комбинирования данных, поступающих от разных датчиков, что снижает функциональную надежность системы.

Известны способ и система, в которой применено «Использование большой аналитики данных для оптимизации мониторинга и контроля информационной безопасности (Utilizing big data analytics to optimize information security monitoring and controls)», описанная в патенте US №2016/0352759, МПК H04L 29/06, G06N 99/00, опубл. 2016 г. Система содержит: множество датчиков безопасности; модуль сбора данных, сконфигурированный для получения событий от каждого из множества источников; модуль кластеризации, сконфигурированный для объединения каждого из источников в один или несколько кластеров на основе количества ответов датчика безопасности на события из этого источника; модуль обучения классификатора, сконфигурированный для обучения классификатора с источниками и кластерами, к которым они принадлежат; модуль реконфигурации датчика, сконфигурированный для перенастройки датчика безопасности на основе классификатора. Каждый датчик безопасности содержит процессор, память, интерфейс связи с модулем сбора данных. Память содержит команды и множество хранящихся в ней сигнатур атаки. Процессор определяет один или несколько ответов на основе сигнатур атаки.

Сходными существенными признаками являются: датчики безопасности, модуль сбора данных, интерфейс связи между всеми датчиками безопасности и модулем сбора данных.

Недостатком системы является отсутствие возможности анализа событий угроз с учетом физического принципа работы датчиков безопасности, расположения их на местности, а также в зависимости от времени года, времени суток, метеоусловий и оперативной обстановки на объекте охраны, связанной с возникновением угроз. Другим недостатком системы является отсутствие возможности комбинирования данных, поступающих от разных датчиков безопасности, что снижает функциональную надежность системы.

Все упомянутые недостатки частично устраняются в другой, наиболее близкой по технической сущности к заявленному изобретению, известной системе «Интеллектуальная сеть технических средств обнаружения с возможностью образования виртуальных средств обнаружения для комбинирования тревожных сообщений», описанной в патенте RU №2637400, МПК G08B 1/08, G08B 13/00, H04W 4/00, опубл. 2017 г., которая выбрана в качестве прототипа. Система содержит центральный пункт управления (ЦПУ) и множество технических средств обнаружения (ТСО) общей численностью m, работающих на разных физических принципах и связанных между собой и с ЦПУ в одноранговую радиосеть, выполненную с возможностью автоматической перестройки маршрутов передачи информации по критерию наилучшего качества радиосвязи. В состав ЦПУ входят центральный процессор с графическим монитором, радиомодем, работающий на частоте одноранговой радиосети, и коммуникационный модуль с возможностью связи с другими устройствами с помощью линии интерфейса. ТСО размещены на охраняемой территории и сгруппированы территориально по несколько ТСО численностью от двух до n в пунктах охраны, образующих в промежутках между ними участки контроля охраняемой территории с их номерами. В состав каждого ТСО включены: радиомодем, работающий на частоте одноранговой радиосети, датчик тревожной сигнализации, работающий на одном из физических принципов, и коммуникационный модуль с возможностью связи с ЦПУ. Все коммуникационные модули каждого ТСО объединены между собой и с ЦПУ с помощью линии интерфейса. Интеллектуальная сеть ТСО выполнена с возможностью образования, функционирования в течение определенного времени и последующей ликвидации виртуальных средств обнаружения (ВСО) из числа ТСО на каждом из участков контроля, которые функционируют по определенному алгоритму обработки информации с учетом последующего комбинирования в ЦПУ тревожных сообщений, поступающих от ВСО, в зависимости от времени года, времени суток, метеоусловий и оперативной обстановки на объекте охраны, связанной с возникновением угроз. Датчики тревожной сигнализации могут находиться в «спящем» (sleep) режиме, обеспечивающим режим малого энергопотребления. Центральный процессор с графическим монитором выполнены в виде автоматизированного рабочего места оператора (АРМ), которое обеспечено архивной памятью, системой тревожного оповещения и необходимым комплектом программного обеспечения с возможностью отображения на плане местности ВСО и сформированного обобщенного сигнала «Тревога».

Сходными существенными признаками являются: центральный пункт управления (ЦПУ), содержащий радиомодем, центральный процессор, графический монитор и коммуникационный модуль; множество технических средств обнаружения (ТСО) общей численностью m, работающих на разных физических принципах; одноранговая радиосеть, выполненная с возможностью автоматической перестройки маршрутов передачи информации по критерию наилучшего качества радиосвязи; линия интерфейса для связи ЦПУ с другими устройствами; размещенные на охраняемой территории ТСО и сгруппированные территориально по несколько ТСО численностью от двух до n в пунктах охраны; входящие в состав каждого ТСО датчики охранной сигнализации и коммуникационные модули; возможность датчиков тревожной сигнализации находиться в «спящем» (sleep) режиме, обеспечивающим режим малого энергопотребления, использование центрального процессора с графическим монитором в виде автоматизированного рабочего места оператора (АРМ), которое обеспечено архивной памятью, системой тревожного оповещения и необходимым комплектом программного обеспечения с возможностью отображения на плане местности ТСО и сформированного обобщенного сигнала «Тревога».

Недостатком системы является ее низкая функциональная надежность, вызванная отсутствием возможности обмена информацией в среде big data между ТСО и ЦПУ, а также возможности обучения и прогнозирования работы сети на основе большой аналитики данных и анализа событий угроз с учетом физического принципа работы датчиков тревожной сигнализации, расположения их на местности, времени года, времени суток, метеоусловий и оперативной обстановки на объекте охраны, связанной с возникновением угроз.

Целью настоящего изобретения является повышение функциональной надежности системы за счет возможности обмена информацией в среде big data между ТСО и ЦПУ, а также возможности обучения и прогнозирования работы сети на основе большой аналитики данных и анализа событий угроз с учетом физического принципа работы датчиков тревожной сигнализации, расположения их на местности, времени года, времени суток, метеоусловий и оперативной обстановки на объекте охраны, связанной с возникновением угроз.

Охрана протяженных периметров и территорий объектов предъявляет повышенные требования к точности выявления тревожных ситуаций и противоправных актов с распознаванием объектов нарушения, определением мест их совершения и указанием направления движения нарушителей, что должно обеспечиваться высокой функциональной надежностью системы. Это возможно на основе использования большой аналитики данных и детального анализа событий угроз с возможностью обучения и прогнозирования работы сети.

Для достижения поставленной цели в известное техническое решение введены новые существенные признаки, функциональные элементы и связи, которые позволяют обеспечить надежную охрану протяженных периметров и территорий объектов.

Эта цель достигнута в предложенной системе «Интеллектуальная сеть технических средств обнаружения с возможностью функционирования в среде big data для контроля периметров и территорий объектов», которая содержит центральный пункт управления (ЦПУ) и множество технических средств обнаружения (ТСО) общей численностью m, работающих на разных физических принципах, в состав ЦПУ входят центральный процессор с графическим монитором, первый радиомодем, работающий на частоте одноранговой радиосети, и первый коммуникационный модуль, ТСО размещены на охраняемой территории и сгруппированы по несколько ТСО численностью от двух до n в пунктах охраны, образующих участки или зоны контроля охраняемой территории (кластеры) с их номерами от одного до K, в каждый пункт охраны интеллектуальной сети дополнительно введена платформа big data, выполненная с возможностью предоставления обмена данными между ТСО данного пункта охраны и ЦПУ посредством одноранговой радиосети, выполненной с возможностью автоматической перестройки маршрутов передачи информации по критерию наилучшего качества радиосвязи, а также посредством первой проводной линии интерфейса, ТСО каждого пункта охраны подключены к соответствующей платформе big data с помощью второй проводной линии интерфейса, в состав каждой платформы big data входят процессор big data, второй радиомодем, работающий на частоте одноранговой радиосети, второй коммуникационный модуль с возможностью связи с ЦПУ посредством первой проводной линии интерфейса и третий коммуникационный модуль с возможностью связи с каждым ТСО пункта охраны посредством второй проводной линии интерфейса, центральный процессор ЦПУ выполнен в виде сервера big data с возможностью управления и обеспечения обмена данными между ТСО пунктов охраны и ЦПУ, в состав каждого ТСО включены: датчик тревожной сигнализации, работающий на одном из физических принципов, и четвертый коммуникационный модуль с возможностью связи с платформой big data посредством второй проводной линии интерфейса.

Алгоритмы обработки информации в сети выполнены с возможностью обучения и прогнозирования работы сети на основе большой аналитики данных и анализа событий угроз с учетом физического принципа работы датчиков тревожной сигнализации, расположения их на местности, времени года, времени суток, метеоусловий и оперативной обстановки на объекте охраны, связанной с возникновением угроз.

Алгоритмы обработки информации в сети выполнены с возможностью использования нейросетевых алгоритмов и алгоритмов нечеткой логики для интеллектуальной обработки информации и комбинирования тревожных сообщений.

ЦПУ выполнен в виде автоматизированного рабочего места оператора (АРМ), которое обеспечено архивной памятью, системой тревожного оповещения и необходимым комплектом программного обеспечения с возможностью отображения на плане местности ТСО, регистрации тревожных сообщений ТСО и сформированного обобщенного сигнала «Тревога» в каждом из кластеров.

Сущность изобретения поясняется фиг. 1, на которой изображена структурная схема системы.

На фиг. 1 введены обозначения: центральный пункт управления (ЦПУ) - 1, пункты охраны - 2, технические средства обнаружения (ТСО) - 3, первый радиомодем - 4, центральный процессор - 5, графический монитор - 6, первый коммуникационный модуль - 7, радиоканалы связи одноранговой радиосети - 8, платформы big data - 9, первая проводная линия интерфейса - 10, процессоры big data - 11, вторые радиомодемы - 12, вторые коммуникационные модули - 13, третьи коммуникационные модули - 14, вторые проводные линии интерфейса - 15, датчики тревожной сигнализации - 16, четвертые коммуникационные модули - 17.

Предложенная система (фиг. 1) работает следующим образом. Система обеспечивает охрану территории на открытой местности. При организации охраны протяженного периметра или территории объекта, весь периметр или территория условно разбивается на множество участков контроля (кластеров), на которых размещается множество ТСО общей численностью m. Каждый кластер формирует номер (адрес) «своей» зоны или участка территории (от одного до K). ТСО в каждом из кластеров размещены на охраняемой территории и сгруппированы по несколько ТСО - от двух до n. Технические средства, образующие кластер, расположены в пунктах охраны 2. Множество территориально расположенных пунктов охраны 2 подключаются к ЦПУ 1 посредством радиоканалов связи одноранговой радиосети 8, работающей, например, на частоте 433 МГц, и первой проводной линии интерфейса 10. Принцип работы одноранговой сети общеизвестен и подробно описан, например, в патенте US №8710983 («Интеллектуальная сеть датчиков»). Первая проводная линия интерфейса 10 выполнена с возможностью обеспечения связи между ЦПУ и платформами big data 9 пунктов охраны 2, например, посредством интерфейса Ethernet.

В состав ЦПУ 1 входят первый радиомодем 4, работающий на радиочастоте радиоканала связи 8, первый коммуникационный модуль 7 с возможностью связи с внешними устройствами (в данном случае с платформами big data 9) с помощью первой проводной линии интерфейса 10, а также центральный процессор 5 с графическим монитором 6. Для обеспечения возможности управления процессом обмена данных между ТСО 3 пунктов охраны 2 и ЦПУ 1, центральный процессор 5 ЦПУ 1 выполнен в виде сервера big data. В состав платформ big data 9 входят процессоры big data 11, вторые радиомодемы 12, вторые коммуникационные модули 13 и третьи коммуникационные модули 14. Вторые радиомодемы 12 обеспечивают радиосвязь с ЦПУ 1 по радиоканалам связи одноранговой радиосети 8. Вторые коммуникационные модули 13 обеспечивают проводную связь с ЦПУ 1 по первой проводной линии интерфейса 10. Третьи коммуникационные модули 14 обеспечивают проводную связь с соответствующими четвертыми коммуникационными модулями 17 ТСО 3 в каждом пункте охраны 2 посредством соответствующих вторых проводных линий интерфейса 15 (например, RS-485). Каждый из процессоров big data 11 содержит память, которая включает в себя инструкции (программы действия) и множество хранящихся в ней «сигнатур атак» для каждого ТСО 3. Процессоры big data 11 обеспечивают управление потоками данных в каждом кластере от ЦПУ 1 к ТСО 3 и от ТСО 3 к ЦПУ 1. ТСО 3, входящие в пункты охраны 2, выполнены с возможностью приема управляющей информации от ЦПУ 1, а также передачи на ЦПУ 1 большого потока данных. Большие данные от датчиков тревожной сигнализации 16 посредством ТСО 3 могут передаваться в цифровом формате в виде отдельных файлов (фреймов) в ЦПУ 1 посредством промежуточных платформ big data 9 в структурированном или в не структурированном виде при тревожной ситуации или смене обстановки на участках контроля (кластеров). Большие данные могут включать в себя следующую информацию:

- наличие сигнала тревоги (да/нет);

- вероятностный признак достоверности тревоги (от 0 до 1, например, 0,93);

- место нарушения охраняемого рубежа (номер участка контроля, номер сегмента участка контроля);

- классификация обнаруженного объекта («одиночный», «группа», «транспортное средство»);

- направление движения («к нам», «от нас»);

- скорость движения;

- параметры объекта нарушения (габаритные размеры);

- наличие у обнаруженного объекта металлического оружия («вооружен», «не вооружен»);

- фрагмент сигнала;

- уровень (энергия) сигнала;

- спектр сигнала;

- другие признаки и параметры (включен/выключен, разрядка аккумулятора, пороговые уровни, неисправность, ошибка обработки и т.п.). При выявлении угроз в ТСО, работающих на разных физических принципах, могут использоваться многосложные признаки, не всегда выраженных в явном виде. Например, для сейсмического ТСО одним из признаков является энергия спектра в скользящем окне, другим - количество сигнальных цугов (шагов) нарушителя, зафиксированных в зоне обнаружения, третьем - временные задержки между отдельными сигналами. Для ЛЧМ-радара признаком является смещение гармоник спектра сигнала на некоторую величину в частотной области. Для пассивного ИК-датчика признаками могут являться количество пересечений нарушителем узких секторов зоны обнаружения и временные интервалы между нарастающими и спадающими фронтами сигналов затенения секторов зоны обнаружения. Таким образом, для ТСО, работающим по сложным алгоритмам могут быть сформированы многосложные признаки. Все описанные выше данные и признаки можно условно (для простоты) объединить термином «сигнатура атаки». Процесс обмена большими данными между сервером big data центрального процессора 5 и процессорами big data 11 осуществляется с использованием распределенной файловой системы, например, Hadoop (HDFS). Hadoop - это программная платформа, позволяющая выполнять распределенную обработку больших массивов данных на кластерах с большим числом ТСО, a HDFS - файловая система, предназначенная для хранения файлов больших размеров.

Для анализа и обработки больших данных в системе используется алгоритм параллельной обработки больших объемов данных MapReduce, работающий в два этапа. На этапе Map происходит предварительная обработка данных. При этом сервер big data по каналам связи получает от одной или нескольких платформ big data 9 отдельных кластеров, выступающих в роли коллекторов, входные данные задачи от отдельных ТСО. Далее, сервер big data разделяет их на части и передает другим платформам big data 9 других кластеров (например, соседним) данные для предварительной обработки. На этапе Reduce происходят свертки предварительно обработанных данных платформами big data 9, которые передаются снова в сервер big data в виде ответов, и на их основе формируется в сервере big data результат - решение задачи. Map и Reduce совместно образуют программный каркас для программирования распределенных вычислений в системе. Операции предварительной обработки данных проходят параллельно. На основе большой аналитики данных система может сравнивать ситуации в разных кластерах и обеспечивать раннее выявление угроз. Система может также обеспечивать конфигурирование и переконфигурирование количества используемых ТСО в каждом кластере в зависимости от времени года, времени суток, метеоусловий и оперативной обстановки на объекте охраны, связанной с возникновением угроз.

Все платформы big data 9 пунктов охраны 2 автоматически выполняют функцию ретрансляции передаваемых сообщений в рамках радиосети. Используемая одноранговая радиосеть являются самоорганизующейся и выполнена с возможностью автоматической перестройки маршрутов передачи информации по критерию наилучшего качества радиосвязи. Для обеспечения указанной передачи информации зоны радиообмена составных частей системы пересекаются в пространстве. При передаче сообщений одновременно с радиосетью используется первая проводная линия интерфейса 10, которая дублирует канал радиосвязи для повышения функциональной надежности системы.

При проникновении объекта (например, человека-нарушителя) на охраняемую территорию в одном из кластеров, соответствующими ТСО будут сформированы сигналы угрозы со «своими» номерами (адресами) участков контроля и необходимые сопутствующие данные, которые будут передаваться с помощью радиоканала связи 8 и линии интерфейса 10 в ЦПУ 1 для анализа и обработки больших данных. В результате проведенного анализа с учетом сигнатур атак и комбинирования ТСО, ЦПУ 1 подтверждает или не подтверждает возникшую угрозу и, в случае подтверждения угрозы, формирует обобщенный сигнал «Тревога».

В состав каждого ТСО 3 входит датчик тревожной сигнализации 16, работающий на одном из физических принципов. ТСО 3 могут включать в свои составы сейсмические датчики тревожной сигнализации, радиоволновые датчики тревожной сигнализации, пассивные инфракрасные датчики тревожной сигнализации, магнитометрические датчики тревожной сигнализации, однопозиционные или двухпозиционные радиолучевые датчики тревожной сигнализации, вибрационные датчики тревожной сигнализации, устанавливаемые на физическом заграждении, и обрывные датчики тревожной сигнализации.

ТСО могут быть настроены на обнаружение человека-нарушителя, или на обнаружение более крупных объектов, таких как легковые и грузовые автомобили, гусеничный и гужевой транспорт. Для осуществления скрытности (или маскируемости) работы системы рекомендуется использовать ТСО с сейсмическими или радиоволновыми датчиками тревожной сигнализации. В качестве сейсмических датчиков тревожной сигнализации могут использоваться изделия БСК-С (БАЖК.425139.010). Изделия БСК-С, предлагаемые для использования в системе, обеспечивают классификацию обнаруженного объекта («одиночный», «группа», «транспортное средство») и определяют направление движения («к нам», «от нас»). Эти изделия имеют зоны обнаружения в виде окружностей, при этом радиус каждой зоны обнаружения обычно составляет 5-50 м. В качестве радиоволновых датчиков тревожной сигнализации могут использоваться изделия БСК-РВП (БАЖК.425142.058). В качестве двухпозиционных радиоволновых датчиков тревожной сигнализации могут использоваться изделия БСК-РВД (БАЖК.425142.048), которые обеспечивают функционирование на местности со сложным ландшафтом (холмы, овраги, каменистые террасы, лесистая, болотистая и поросшая густой растительностью местность, ледяные торосы, песчаные барханы и т.п.). Для осуществления контроля проноса человеком-нарушителем на территорию охраняемого объекта металлических предметов (например, огнестрельного и холодного оружия) в ТСО могут быть использованы магнитометрические датчики тревожной сигнализации, обеспечивающие формирование сигналов наличия металлического оружия («вооружен» или «не вооружен»). В качестве таких датчиков могут быть использованы изделия БСК-МСО (БАЖК.425113.005). В качестве однопозиционных и двухпозиционных радиолучевых датчиков тревожной сигнализации для создания быстроразвертываемых мест временного базирования людей, транспортных средств, материальных ценностей на протяженных ровных участках местности могут использоваться, соответственно, изделия (БСК-РЛО, БЖАК.425142.050) и изделия (БСК-РЛД, БЖАК.425142.051). В качестве инфракрасных пассивных датчиков тревожной сигнализации могут использоваться изделия БСК-ИК (БЖАК.425152.003), которые обеспечивают функционирование на труднодоступных участках местности (дороги, лесные тропы, горные перевалы, ущелья, овраги и т.п.). В качестве вибрационных датчиков тревожной сигнализации, устанавливаемых на физическом заграждении, могут использоваться изделия «Годограф-Универсал» (БАЖК.425118.004). В качестве обрывных датчиков тревожной сигнализации для обнаружения проникновения посторонних лиц на охраняемую территорию, блокирования оконных и дверных проемов, различного рода заборов, стен и т.п. могут применяться изделия БСК-0 (БЖАК.468173.026). Все указанные выше изделия разработаны на предприятии НИКИРЭТ-филиал ФГУП ФНГЩ ПО «Старт» им. М.В. Проценко» и подробно описаны в материалах на интернет-сайте www.nikiret.ru.

Датчики тревожной сигнализации, работающие на разных физических принципах, имеют свои особенности функционирования при различных техногенных, сезонных и погодных условиях. Например, сейсмические датчики тревожной сигнализации ухудшают работоспособность при ливневых дождях, намокании и заболачивании почвы. Инфракрасные датчики тревожной сигнализации снижают работоспособность в тумане. Радиолучевые и радиоволновые датчики тревожной сигнализации чувствительны к воздействию радиоэлектронных помех, действующих в их рабочих частотных диапазонах. Вибрационные датчики тревожной сигнализации, установленные на заграждении, чувствительны к сильным продолжительным ветровым нагрузкам.

На каждом из участков контроля (кластере) на этапе конфигурирования системы охраны объекта может быть установлено (физически) максимальное необходимое количество датчиков тревожной сигнализации, входящих в состав соответствующих ТСО. В зависимости от времени года (сезона), погодных условий и тактической обстановки из этого количества датчиков тревожной сигнализации могут быть включены (для функционирования на определенное время) меньшее количество датчиков тревожной сигнализации, а остальные датчики тревожной сигнализации могут быть временно отключены. В другое время года и при другой обстановке выбранное количество датчиков тревожной сигнализации, входящих в состав ТСО, может быть иным. Информация, поступающая в ЦПУ 1 от ТСО 3 с датчиками тревожной сигнализации, работающими на разных физических принципах, как правило, являются некоррелированной и несет в себе разную, дополняющую друг друга, информацию. Сопоставительный анализ этой информации и сочетание различных факторов позволяют с большой вероятностью выявить факт нарушения рубежа охраны и идентифицировать нарушителя.

Возможность отключения (переконфигурирования) на участках контроля отдельных датчиков тревожной сигнализации позволяет экономить электроэнергию и подстраивать систему охраны под изменяющие обстоятельства без демонтажа и перенастройки датчиков тревожной сигнализации, а оптимальное сочетание задействованных датчиков тревожной сигнализации обеспечивает повышенную надежность функционирования системы.

Обработка информации, принимаемой от ТСО, осуществляется в сети на основании большой аналитики данных и анализа событий угроз по критериям максимальной вероятности обнаружения или минимального количества ложных тревог и учитывающему физический принцип работы датчиков тревожной сигнализации, расположение их на местности, а также в зависимости от времени года, времени суток, метеоусловий и оперативной обстановки на объекте охраны, связанной с возникновением угроз. При использовании механизма комбинирования ТСО алгоритмы обработки информации выбираются в соответствии с решающими правилами «И», «ИЛИ», «2 из 3» в зависимости от тактических задач.

Алгоритмы обработки информации могут выбираться на основании большой аналитики данных и анализа событий угроз с возможностью использования более сложных интеллектуальных алгоритмов нечеткой логики (Fuzzy Logic). Алгоритм нечеткой логики при обработке сигналов является общеизвестным алгоритмом и используется, например, в радиолучевых датчиках тревожной сигнализации серии ERMO 482Х PRO фирмы CIAS, www.cias-russia.ru.

Обучение и прогнозирование работы сети осуществляется в соответствии с применением нейросетевых алгоритмов. Интеллектуальные нейросетевые алгоритмы используются для качественного выявления факта нарушения рубежа охраны, идентификации нарушителя и возможности прогнозирования ответных мер на угрозы в будущем. Прогнозирование событий осуществляется за счет накопления и хранения сигнатур атак в процессорах big data и сервере big data системы за определенный период времени с последующим выявлением динамики изменения угроз и определением тенденции их обострения. Принцип работы обучаемой нейронной сенсорной сети общеизвестен и подробно описан, например, в патентах: US №5276770 («Обучение нейронной сети для объединения данных с несколькими источниками»), US №7170418 («Вероятностная нейронная сеть для многокритериального присутствия события»), US №7429923 («Нейронные сенсорные сети»). Нейросетевой алгоритм описан также в статье А.Ю. Зенова и Н.В. Мясниковой «Применение нейросетевых алгоритмов в системах охраны периметра» / Известия высших учебных заведений. Поволжский район. Технические науки. - 2012. - №3(23). - с. 15-24.

Использование интеллектуальных алгоритмов позволит существенно улучшить тактико-технические характеристики предлагаемой системы в части более надежного обнаружения нарушителей и повышения ее помехоустойчивости.

Возможность использования (режима sleep) в системе позволяет при проникновении нарушителя в зоны обнаружения системы, перевести ТСО из «спящего» состояния (режима sleep) в рабочий (активный) режим и начать процесс контроля рубежа охраны. Окончание контроля можно завершить отключением ТСО и переходом их из рабочего режима в «спящее» состояние (режим sleep). Снижение энергопотребления в предлагаемой системе обеспечивается за счет возможности нахождения отдельных ТСО в «спящем» состоянии (в режиме sleep).

Интеллектуальность предлагаемой системы обеспечивается за счет использования большой аналитики данных и анализа событий угроз, вследствие чего в ней могут использоваться следующие возможности:

- учет погодных условий с целью корректировки алгоритмов обработки (например, при дожде, граде, сильном ветре, тумане и т.п.);

- опрос состояния соседних ТСО с целью принятия окончательного решения о тревожной ситуации на определенном участке контроля охраняемой территории (например, при грозе или сильных порывах ветра);

- накопление данных для учета их при анализе состояния ТСО при возникновении аналогичных ситуаций в будущем;

- использование спящего режима (sleep) для экономии электроэнергии системой;

- распределение и перераспределение вычислительных ресурсов между ЦПУ и ТСО;

- использование информации о расстоянии до места нарушения, параметрах объекта нарушения, скорости и направлении его движения через охраняемый рубеж для идентификации объекта нарушения по классам (человек, мелкое животное или птица, транспортное средство), что дает дополнительную информацию службе охраны для задержания нарушителя;

- использование алгоритмов обработки с комбинированием тревожных сообщений от датчиков тревожной сигнализации, работающих на разных физических принципах;

- использование нейросетевых алгоритмов и алгоритмов нечеткой логики для интеллектуальной обработки информации.

В предлагаемой системе может также использована возможность перераспределения вычислительных ресурсов между кластерами (платформами big data 9 пунктов охраны 2). Эта возможность может быть использована, например, в случае, если в одном из кластеров возникают угрозы, в то время как в других кластерах ситуация остается спокойной. Для обеспечения параллельной обработки данных часть вычислительного процесса может быть передана в менее загруженные платформы big data других кластеров.

ЦПУ выполнен в виде автоматизированного рабочего места оператора (АРМ), которое обеспечено архивной памятью, системой тревожного оповещения и необходимым комплектом программного обеспечения с возможностью отображения на плане местности ТСО, регистрации тревожных сообщений ТСО и сформированного обобщенного сигнала «Тревога» в каждом из кластеров.

Каждое из ТСО в системе может включать в себя встроенный приемник GPS, который может использоваться для привязки ТСО к локальной или географической системе координат.

Учет погодных условий обеспечивается получением необходимой информации от внешней метеостанции.

При ограничении дальности действия радиоканалов связи допускается использование соответствующих ретрансляторов.

Введенные в известную систему дополнительные признаки и функциональные связи позволяют придать предлагаемой системе новые существенные свойства.

1. Интеллектуальная сеть технических средств обнаружения с возможностью функционирования в среде big data для контроля периметров и территорий объектов, содержащая центральный пункт управления (ЦПУ) и множество технических средств обнаружения (ТСО) общей численностью m, работающих на разных физических принципах, в состав ЦПУ входят центральный процессор с графическим монитором, первый радиомодем, работающий на частоте одноранговой радиосети, и первый коммуникационный модуль, ТСО размещены на охраняемой территории и сгруппированы по несколько ТСО численностью от двух до n в пунктах охраны, образующих участки или зоны контроля охраняемой территории (кластеры) с их номерами от одного до K, отличающаяся тем, что в каждый пункт охраны интеллектуальной сети дополнительно введена платформа big data, выполненная с возможностью предоставления обмена данными между ТСО данного пункта охраны и ЦПУ посредством одноранговой радиосети, выполненной с возможностью автоматической перестройки маршрутов передачи информации по критерию наилучшего качества радиосвязи, а также посредством первой проводной линии интерфейса, ТСО каждого пункта охраны подключены к соответствующей платформе big data с помощью второй проводной линии интерфейса, в состав каждой платформы big data входят процессор big data, второй радиомодем, работающий на частоте одноранговой радиосети, второй коммуникационный модуль с возможностью связи с ЦПУ посредством первой проводной линии интерфейса и третий коммуникационный модуль с возможностью связи с каждым ТСО пункта охраны посредством второй проводной линии интерфейса, центральный процессор ЦПУ выполнен в виде сервера big data с возможностью управления и обеспечения обмена данными между ТСО пунктов охраны и ЦПУ, в состав каждого ТСО включены: датчик тревожной сигнализации, работающий на одном из физических принципов, и четвертый коммуникационный модуль с возможностью связи с платформой big data посредством второй проводной линии интерфейса.

2. Интеллектуальная сеть ТСО по п. 1, отличающаяся тем, что алгоритмы обработки информации в сети выполнены с возможностью обучения и прогнозирования работы сети на основе большой аналитики данных и анализа событий угроз с учетом физического принципа работы датчиков тревожной сигнализации, расположения их на местности, времени года, времени суток, метеоусловий и оперативной обстановки на объекте охраны, связанной с возникновением угроз.

3. Интеллектуальная сеть ТСО по п. 1, отличающаяся тем, что алгоритмы обработки информации в сети выполнены с возможностью использования нейросетевых алгоритмов и алгоритмов нечеткой логики для интеллектуальной обработки информации и комбинирования тревожных сообщений.

4. Интеллектуальная сеть ТСО по п. 1, отличающаяся тем, что ЦПУ выполнен в виде автоматизированного рабочего места оператора (АРМ), которое обеспечено архивной памятью, системой тревожного оповещения и необходимым комплектом программного обеспечения с возможностью отображения на плане местности ТСО, регистрации тревожных сообщений ТСО и сформированного обобщенного сигнала «Тревога» в каждом из кластеров.