Бишкек, 17.08.18 /Кабар/. Выполненное в Ратгерском университете исследование показало, что обычный WiFi способен легко обнаруживать оружие, бомбы и взрывчатые вещества в сумках при контроле в музеях, парках, школах, на стадионах и в других общественных местах.
Как пишет Mixednews, предложенная система легко устанавливается, она снижает затраты на проведение досмотра и позволяет избежать нарушений приватности как в случае прямого досмотра сумок и багажа. Традиционный же досмотр требует многочисленного персонала и дорогого оборудования.
«Это существенно повлияет на обеспечение защиты населения от опасных объектов, — говорит Ингинг Чен, соавтор исследования и профессор инженерной школы в Ратгерском университете. — В этом существует растущая потребность».
Исследование получило высшую награду Конференции по безопасности коммуникаций и компьютерных сетей. Оно выполнено в Лаборатории беспроводных информационных сетей Инженерной школы Ратгерского университета.
Сигналы беспроводных сетей WiFi присутствуют во многих общественных местах, они проникают в сумки и могут определять размеры опасных металлических объектов и идентифицировать их. Это может быть оружие, алюминиевые банки, ноутбуки, и батареи для бомб. Также WiFi можно использовать для оценки объёма жидкостей, которые могут оказаться взрывчатым веществом.
Этой недорогой системе требует устройство WiFi с двумя или тремя антеннами, и она может быть интегрирована с имеющимися сетями WiFi. Система анализирует отражение сигналов WiFi от предметов и материалов.
Эксперименты, проведённые с 15-ю типами объектов и 6-ю типами сумок показали точность распознавания 99 процентов для опасных объектов, 98 процентов для металла и 95 процентов для жидкостей. Для обычных рюкзаков, точность превышает 95 процентов и падает до 90 процентов, если объекты обёрнуты.
«В крупных общественных объектах трудно развернуть дорогую аппаратуру досмотра, подобную применяемой в аэропортах, — говорит Чен. — Для досмотра сумок требуется персонал, и мы хотели создать вспомогательный способ, позволяющий снизить участие персонала».
Следующий шаг — попытаться улучшить точность распознавания объектов и научить систему оценивать объём жидкостей.
Комментарии
Оставить комментарий