Федеральная целевая программа «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014—2020 годы» Соглашение № 14.607.21.0088 от 24.11.2014 на период 2014 - 2016 гг. Тема: Разработка методов и средств обработки и интеллектуального анализа изображений и потоковых данных, получаемых со множества стационарных и подвижных сенсоров, с использованием высокопроизводительных распределенных вычислений для задач мониторинга помещений и прилегающих территорий Руководитель проекта: зав. лаб., Тищенко И.П. Информационно-телекоммуникационные системы Участники проекта Получатель субсидии: ФГБУ науки Институт программных систем им. А.К. Айламазяна РАН. Основные направления деятельности: искусственный интеллект, параллельные вычисления, технологии построения региональных телекоммуникационных сетей, медицинские информационные системы, теория управления. Опыт аналогичных проектов: госконтракт «Разработка алгоритмов и методов организации высокопроизводительных конвейерно-параллельных вычислений в облачных средах» (2013 г.), госконтракт «Разработка программно-инструментального комплекса высокопроизводительной обработки изображений медицинского и промышленного назначения» (2013 г.). Среди участников коллектива: 1 доктор наук, 4 кандидата наук, 6 аспирантов и соискателей. Индустриальный (или международный) партнёр: ООО "Криотех". Сфера деятельности: разработка и внедрение систем в области удаленного управления и сбора данных с помощью мобильных устройств; разработка проектов промышленных процессов и производств, относящихся к электротехнике, горному делу, машиностроению и др., а также в области промышленного строительства, системотехники и техники безопасности. Размер внебюджетного финансирования за 2015 год - 6 млн. руб. Способы поддержки: оснащение рабочих мест разработчиков необходимым ПО, закупка оборудования (КВУ, FPGA-вычислители), реализация ГИС для распределенной системы наблюдения, мероприятия по освещению и коммерциализации результатов ПНИ и др. Соисполнитель (-и): 1. Союз общественных объединений "Международный союз приборостроителей и специалистов по информационным и телекоммуникационным технологиям" ("МСП ИТТ"), задачи: проведение патентных исследований, разработка средств проверки работоспособности алгоритмов, разработка программы и методики экспериментальных исследований и др. 2. ООО «НаноАрм», задачи: разработка методов организации параллельных вычислений на CPU и GPU, разработка алгоритмов обработки изображений и потоковых данных от различных сенсоров, анализ результатов и сравнение их с мировыми аналогами. Соглашение №<номер> ФЦП ИР 2014-2020 2 Цели и задачи проекта Цель: повышение эффективности алгоритмов обнаружения, распознавания и прослеживания объектов на изображениях за счет использования комплекса цифровых сенсоров, в том числе подвижных сенсоров, устанавливаемых на подвижные технические средства (летающие, ездящие). Задачи: •разработка алгоритмов параллельной обработки изображений и потоковых данных для обнаружения, сопровождения, классификации и распознавания событий и объектов интереса на изображениях, в том числе с использованием трехмерных данных, •разработка алгоритмов структурирования и комплексирования потоковых данных, •разработка принципов и методов организации и работы систем наблюдения, основанных на применении подвижных сенсоров. •Актуальность: •недостаточное развитие средств автоматической локализации и распознавания объектов интереса в системах наблюдения, •ограниченные возможности сенсоров, работающих только в видимом диапазоне, •ограниченные возможности стационарных сенсоров. •Научная новизна: •применение подвижных технических средств, оснащенных различными сенсорами, облегчает решение задач обнаружения, распознавания и прослеживания объектов интереса. •всестороннее использование сенсоров, работающих вне видимого диапазона, и методов комплексирования разнородной информации, расширяет возможности и рабочий диапазон систем наблюдения и безопасности. Соглашение №<номер> ФЦП ИР 2014-2020 3 Ожидаемые результаты проекта •Алгоритмы обработки изображений и потоковых данных, включая данные сенсоров, работающих вне видимого диапазона: •алгоритм предварительной обработки, в том числе фильтрации и подавления шумов, потоковых данных с оптических сенсоров разных частотных диапазонов, а также потоковых локационных данных; •универсальный алгоритм комплексирования данных сенсоров видимого диапазона света с данными полученными от двумерных или трехмерных сенсоров иной природы (локационных, полученных в результате сканирования, а также инфракрасных) •алгоритм поиска и распознавания объектов и событий заданных классов в потоках двумерных и трехмерных данных с применением методов слияния информации; •алгоритм классификации объектов и событий заданных классов в двумерных и трехмерных данных с применением методов слияния информации; •алгоритм структурирования потоковых данных. •Алгоритмы позиционирования подвижных сенсоров в задачах облета территории, а также задачах поиска и сопровождения объектов интереса. •Алгоритмы обработки изображений и потоковых данных с подвижных сенсоров для задач обнаружения, сопровождения, распознавания объектов интереса. •Программно-аппаратный комплекс обработки изображений и потоковых данных, получаемых со множества стационарных и подвижных сенсоров, с использованием высокопроизводительных распределенных вычислений для задач мониторинга помещений и прилегающих территорий. Комплекс будет обеспечивать проверку работоспособности разработанных методов и алгоритмов предобработки, комплексирования информации, локализации, распознавания и прослеживания объектов определенных классов. Соглашение №<номер> ФЦП ИР 2014-2020 4 Сопоставление ожидаемых результатов с аналогичными разработками мирового уровня •Рынок бесплатных систем видеонаблюдения: развит достаточно слабо, системы не обеспечивают высокий уровень производительности и ориентированы на ОС Windows. Примеры таких систем: ZoneMinder, Ispyconnect, Axxon Next. •Система BLUECHERRY - для серверов на ОС Linux, платная, поддерживает GPUускорение. •Программа для видеонаблюдения Xeoma: кроссплатформенная, содержит детектор звука, автоматическое слежение за движущимися объектами с зуммированием, поиск в архиве обнаруженных движений по дате и в выбранной зоне, детектор движения. Платная, нет поддержки GPU. •Интеллектуальное видеонаблюдение Kipod: ОС Linux, автоматического распознавания объектов и ситуаций в потоковом видео, с поддержкой GPU на стороне сервера и клиента. Обнаружение, слежение, классификация, распознавание объектов. Графический ускоритель - Intel HD Graphics (уступает возможностям графических ускорителей NVIDIA и AMD). •CCTV Facial Recognition & Video Analytics Software Systems - система анализа видео, возможности: определение виртуального периметра и организация оповещения о его нарушении, подсчет людей и автотранспорта в потоке, анализ трафика (остановки, нарушения, движения задним ходом и др.), автоматическое управление камерами для обеспечения возможности распознавания лиц и отслеживания объектов наблюдения, слежение за объектами (сигнализация в случае исчезновения из зоны видимости), поиск по цифровым архивам, распознавание лиц, идентификация личностей. •Анализ показывает, что на рынке не существует систем, в которых бы активно использовались подвижные сенсоры, и которые бы обладали бесплатностью, высокой производительностью и обширным функционалом. Соглашение №<номер> ФЦП ИР 2014-2020 5 Перспективы практического использования Потенциальные потребители результатов проекта: 1. Министерство чрезвычайных ситуаций РФ, Министерство обороны РФ, Министерство транспорта РФ 2. Промышленные предприятия, в особенности занимающиеся выпуском продукции в условиях повышенной опасности 3. Частные и государственные предприятия и учреждения: для автоматизации охранного процесса Перспективы использования результатов: Повышение надежности и эффективности систем видеонаблюдения, промышленного контроля и контроля доступа с применением методов автоматической локализации и распознавания объектов интереса, использованием сенсоров, работающих в широком диапазоне электромагнитного спектра, а также сенсоров, установленных на подвижных технических средствах. Ожидаемые народно-хозяйственные и экономические эффекты внедрения исследовательской работы: социальнорезультатов Интеграция сферы беспилотных летательных аппаратов и других подвижных технических средств в области видеонаблюдения, промышленного контроля и систем безопасности. Соглашение №<номер> ФЦП ИР 2014-2020 6 Результаты исследовательской работы, полученные в 2015 г. •Разработан метод векторизации и организации параллельных вычислений, основанный на автоматической трансляции программ с высокоуровневого языка QuickPSA (язык алгоритма параллельных подстановок) на низкоуровневые языки (Verlog, C) для соответствующей аппаратной платформы (ПЛИС, GPU). •Разработаны принципы и методы организации и работы систем наблюдения, на основе концепции сенсорных вычислительных узлов (СВУ), объединяющих в себе микрокомпьютеры, микроконтроллеры, а также различные сенсоры. Посредством Wi-Fi или Ethernet отдельные СВУ объединяются в систему. •Разработана методика использования подвижных сенсоров в задачах мониторинга зданий территорий и районов, а также в задачах поиска и слежения за объектами: •способы определения координат подвижных технических средств и объектов интереса; •способы предварительной обработки эталонных снимков местности; •принципы использования одновременно нескольких ПТС. Соглашение №<номер> ФЦП ИР 2014-2020 7 Базовая схема потоков данных КВУ ВУ 1 Пользователи ВУ 2 БД … ВУ N Соглашение №<номер> ФЦП ИР 2014-2020 8 Структура клиент-серверной программы моделирования исполнения системы параллельных подстановок Сервер Клиент Adobe Flash PSACodGen shell.py Apache full.py Active Python Генератор PSA APPDemo.swf psagen.py Соглашение №<номер> ФЦП ИР 2014-2020 9 Прикладная задача – поиск световых маркеров на изображениях Соглашение №<номер> ФЦП ИР 2014-2020 10 Результаты исследовательской работы, полученные в 2015 г. Разработана общая архитектура, выбрано алгоритмическое обеспечение, обоснованы принципы функционирования создаваемого программного комплекса: 1. поддержка многоуровневой структуры вычислительной сети (grid); 2. масштабирование; 3. гетерогенный характер вычислительной сети (кластерные вычислительные установки, персональные компьютеры, микрокомпьютеры, микроконтроллеры); 4. использование ссылок на ресурсы как средство уменьшения количества операций копирования данных; 5. представление вычислительного комплекса общим набором состояний вычислительных узлов в виде одноранговой сети с наличием маршрутов между всеми узлами; 6. наличие хранилища данных (ресурсы, данные для обработки и передачи), стратегии управления и менеджер каналов; 7. параллельно-конвейерная обработка потоковых данных. Соглашение №<номер> ФЦП ИР 2014-2020 11 Сравнение разрабатываемого комплекса конвейернопараллельной обработки данных с существующими аналогами Наша разработка Kepler ANSYS EKM Microsoft Workflow Foundation CODE BOINC Конвейеризация исполнения задачи + + - - - - Поддержка модулей системы с внутренним параллелизмом + - - - - - GUI с поддержкой визуального программирования + + + + + - Кроссплатформенность + + + - - + Открытый исходный код + + - - + + Qt/C++ Java Java .NET Tcl C/C++ + н/д н/д н/д н/д - + н/д н/д н/д н/д + + н/д н/д н/д н/д + Параметр Язык (платформа) реализации Поддержка многоуровневой архитектуры Поддержка гетерогенной среды Поддержка отказоустойчивости Соглашение №<номер> ФЦП ИР 2014-2020 12 Состояние выполнения запланированных индикаторов Наименование Единица измерения Значения за текущий год Запланировано на текущий 2015 год Достигнуто за отчетный период млн. руб. 18,35 6 4 2,4 % 70 60 90,5 81,8 Число публикаций в научных журналах, индексируемых в БД Scopus или в БД Web of Science единиц 2 0 1 (+3) (+1) 0 Число патентных заявок, поданных по результатам исследований и разработок единиц 1 0 (+1) 1 Объем привлеченных внебюджетных средств Доля исследователей в возрасте до 39 лет в общей численности исследователей - участников проекта Соглашение №<номер> ФЦП ИР 2014-2020 13 Состояние выполнения запланированных индикаторов Наименование Единица измерения Значения за текущий год Запланировано на текущий 2015 год Достигнуто за отчетный период Средний возраст исследователей – участников проекта, не более лет 45 33,6 Количество мероприятий по демонстрации и популяризации результатов и достижений науки единиц 1 2 Использование при выполнении ПНИ уникальных научных установок единиц 1 1 Использование при выполнении ПНИ научного оборудования центров коллективного пользования научным оборудованием единиц 1 0 Соглашение №<номер> ФЦП ИР 2014-2020 14 Спасибо за внимание! Докладчик: инженер-исследователь, Кондратьев Алексей Анатольевич Соглашение №<номер> ФЦП ИР 2014-2020 15