Блог: Як за допомогою коптерів DJI підтримувати безпеку об’єктів інформаційної діяльності

Стрімкий розвиток безпілотних літальних апаратів та щораз більша доступність тепловізійних камер сприяли ідеї використання їх для охорони дата-центрів чи інших об’єктів інформаційної діяльності.

Були протестовані можливості тепловізійних камер коптера DJI Mavic 2 Enterprise Dual та корисного навантаження DJI Zenmuse H20T на коптері DJI Matrice 300 RTK. Науковий журнал "Кібербезпека: освіта, наука, техніка" опублікував результати у статті.

Критерій Джонсона

Ця робота — перше задокументоване застосування критерію Джонсона щодо безпілотної техніки. Для визначення роздільної здатності камер Mavic 2 Enterprise Dual (тепловізійна камера 160х120 пікселів та візуальний модуль на 12 Мп) та більш потужного варіанту на підвісі DJI Zenmuse H20T (тепловізор 640×512 пікселів і 20-Мп візуальна камера із 23-кратним зумом) використали критерій Джона Джонсона. Він був описаний у 1958 році для систематизації принципів розпізнавання зображень з метою визначення військових цілей. 

Пізніше критерій Джонсона став широко застосовуватися в комерційній сфері для позначення характеристик тепловізійних систем. Головне завдання критерію — провести межу між ступенями “видимості” об’єкта. Одиницею вимірювання є кількість “пар ліній”, які поміщаються на критичному (найменшому для ідентифікації) розмірі об’єкта. Кількість таких пар ліній дає змогу з певною ймовірністю виконати одну з чотирьох дій:

• Виявлення (чи є можливість виявити об’єкт на тлі).
• Орієнтування (ступінь симетрії об’єкта та його орієнтація).
• Розпізнавання (класифікація об’єкта: будинок, людина, автомобіль...).
• Ідентифікація (визначення типу об’єкта в класі: чоловік або жінка, вантажний чи легковий автомобіль...).

Залежно від потрібної точності, використаємо таблицю необхідного числа пар ліній для ідентифікації об’єкта.

Критерії Джонсона (необхідна кількість пар на критичний розмір)

Застосування коптерних рішень DJI для ідентифікації об’єктів

Різницю можливостей інфрачервоних камер DJI Mavic 2 Enterprise Dual та DJI Zenmuse H20T ідеально ілюструє фото, зроблене з висоти 15 метрів під кутом 45°. Нехай із різною деталізацією, але на обох фото можна легко ідентифікувати автомобіль, людину й точку зльоту (коло темного кольору).

Складніше розпізнавати предмети під прямим кутом (-90° відносно земної поверхні), що є головним завданням місій моніторингу й пошуку порушників на певній території. Нижче показані знімки з висоти 15, 50 та 100 метрів. Для повного набору даних також проводилися зйомки з висоти 30 та 70 метрів.

Наступні обчислення показали кількість пар ліній, які розмістилися на критичному розмірі автомобіля та людини. Кожне значення пари ліній розраховане як половина відношення ширини об’єкта на фото до відношення ширини до висоти самого зображення.

Результати обчислень (пар ліній для об'єкта з критичним розміром)

Ефективність Mavic 2 Enterprise Dual та Zenmuse H20T

На виході отримали два масиви інформації, що стосуються автомобіля та людини. Можливості вбудованого тепловізора DJI Mavic 2 Enterprise Dual дають змогу з 95% ймовірністю ідентифікувати авто з висоти 15 метрів, а з висоти 100 метрів є можливість лише виявити автомобіль, як пляму на тлі, проте зі 100% ймовірністю. Камера M2ED здатна виявити людину з висоти 15 м.

Zenmuse H20T пропонує значно більші можливості. Навіть зі 100-метрової висоти забезпечується 95% ймовірність ідентифікації, або ж 100% із висоти 70 метрів. Для людини діапазон можливостей такий: із 15 метрів можна ідентифікувати людину з 95% точністю, або ж просто виявити її з позначки 100 метрів над землею.

Дослідження продемонструвало невичерпний потенціал безпілотних рішень DJI для охорони та моніторингу як невеликих підприємств (за допомогою M2ED), так і величезних територій, із застосуванням Matrice 300 RTK. Коптери можуть інспектувати дахи та інші складні для доступу місця.