Интервью с генеральным директором АНО «Цифровой Дозор» Алексеем Гостевым о платформе мультимодального обнаружения Цифровой Дозор, акустических датчиках и развитии технологии РаСАДа.
На этот раз мы решили поговорить с нашим генеральным директором о том, чего удалось достичь в проекте по созданию платформы, на какой стадии мы находимся сегодня и какие горизонты открываются впереди.
За последние два года команда Цифрового Дозора вела работы по созданию системы мониторинга воздушного пространства. Речь идёт о платформе мультимодального обнаружения Цифровой Дозор и технологии РаСАДа — Распределённой Сети Акустических Датчиков. Сегодня проект выходит на ключевую стадию, и мы решили поговорить с генеральным директором о результатах и планах.
Что уже готово?
Сегодня у нас есть то, к чему команда шла почти два года: платформа мультимодального обнаружения и первые опытные образцы собственного акустического датчика.
Платформа уже умеет работать с акустическими датчиками, а в дальнейшем будут подключаться и другие сенсоры (оптические, радиолокационные и радиоэлектронные сканирующие системы).
Также, у нас готовы обученные нейросетевые модели и математические алгоритмы обработки данных, которые позволяют выделять акустические «подписи» дронов даже в сложных условиях, определять координаты, скорость и направление движение.
Что такое «РаСАДа»?
РаСАДа — это аббревиатура от «Распределённая Сеть Акустических Датчиков». В этом названии отражён сам принцип технологии: не один датчик где-то на вышке, а целая сеть недорогих устройств, максимально распределённых по территории.
«Смысл «РаСАДа» в том, чтобы максимально «рассадить» территорию датчиками. Тогда система не просто слышит звук, а умеет локализовать источник с высокой точностью и вовремя предупредить о потенциальной угрозе», — подчеркнул генеральный директор.
Как проходила работа над проектом?
Путь к готовому датчику и платформе занял почти два года. Мы исследовали разные варианты конструкции, создали десятки прототипов и проверили их в реальных условиях.
Отдельная работа велась над нейросетями: они должны уметь отличать дрон от фоновых звуков города, ветра и транспорта.
Главная сложность заключалась в том, чтобы соединить инженерные решения с алгоритмами и сделать датчик одновременно точным, устойчивыми к климатическим условиям и готовым к серийному производству.
На какой стадии вы находитесь сейчас и что будет дальше?
Сейчас мы находимся на стадии интеграции: нужно собрать все части воедино — датчик, платформу, алгоритмы и интерфейс.
Мы планируем завершить этот этап в течение 3–4 недель, после чего начнутся испытания в реальных условиях. Это будет переход от лабораторных тестов к полноценной практике.
Где могут найти применение такие технологии, помимо задач безопасности?
Хотя изначально система разрабатывалась для задач безопасности, мы видим широкие возможности применения и в гражданской сфере:
- промышленность — мониторинг «акустического загрязнения»;
- экология — изучение шумового фона и выявление источников аномальных звуков;
- городская среда — безопасность массовых мероприятий и защита критической инфраструктуры.
За последние годы мы накопили серьёзный опыт работы с микрофонами, акустическими системами, и он позволяет нам смотреть шире, чем только на военные или охранные задачи.
Что дальше?
Мы готовим серию публикаций, где подробно расскажем:
- как устроен акустический датчик;
- как работает нейросеть;
- каким образом разные сенсоры будут объединяться в единую платформу.
