Российские исследователи создали бюджетную систему "видения" сквозь дым и пыль, которая способна работать там, где обычные камеры фактически слепнут, а тепловизоры стоят слишком дорого. Новый комплекс на базе искусственного интеллекта использует радиосигнал от стандартных Wi‑Fi‑устройств и обходится в 15-20 раз дешевле тепловизионного оборудования сопоставимого класса.
Как работает "невидимая" камера
Технологию разработали в Муромском институте Владимирского государственного университета. В ее основе - анализ состояния радиоканала связи (Channel State Information, CSI). Каждый Wi‑Fi‑сигнал, проходя от передатчика к приемнику, изменяется под воздействием окружающей среды. Если между ними перемещается человек, он искажает амплитуду и фазу сигнала.
Исследователи научили нейронную сеть "читать" эти искажения и по ним восстанавливать силуэт движущегося объекта. По сути, система не просто фиксирует наличие помех, а превращает их в источник информации - на основе данных о деформации радиоволны ИИ строит визуальное представление фигуры человека.
Дешевле тепловизора в 15-20 раз
Классические тепловизоры "видят" в темноте за счет регистрации инфракрасного излучения, которое излучают все объекты. Но такие устройства дороги, особенно если речь идет о развертывании сети наблюдения на больших территориях или в сложных условиях.
По оценке магистранта МИ ВлГУ Любови Карпычевой, новая разработка обходится в 15-20 раз дешевле тепловизора. Это достигается за счет использования массовых компонент: нужны всего два стандартных маршрутизатора - передающий и принимающий - и вычислительный модуль, которым может выступать как сервер, так и компактный компьютер вроде Raspberry Pi. Специальные радиолокаторы или специализированная оптика не требуются.
Развертывание за несколько часов
Одно из ключевых преимуществ решения - оперативность внедрения. Систему можно собрать и настроить в течение 2-4 часов. Достаточно установить два роутера таким образом, чтобы зона их перекрывающихся сигналов охватывала контролируемое пространство, и подключить вычислительный модуль с обученной нейросетью.
После этого система начинает анализировать состояние канала связи в реальном времени. Вся обработка ведется автономно, без необходимости постоянного внешнего подключения. Это делает решение удобным для временных объектов, мобильных пунктов, аварийно-спасательных работ или быстроразворачиваемых систем безопасности.
Точность уже свыше 90%
Лабораторный прототип показал высокую точность распознавания. При отслеживании одного человека система достигла примерно 91% точности визуализации. Это значит, что нейросеть уверенно "дорисовывает" силуэт на основе изменений радиосигнала, даже если камера в классическом понимании отсутствует.
Сейчас команда работает над тем, чтобы научить модель одновременно различать несколько людей в одной зоне покрытия. Это существенно усложняет задачу: пересекающиеся траектории и наложение эффектов на радиоканал требуют более сложных алгоритмов сегментации и реконструкции движения. Тем не менее, именно многопользовательский режим критически важен для реального применения на промышленных объектах, в логистике и системах безопасности.
Устойчивость к жаре и промышленным условиям
Стандартные Wi‑Fi‑маршрутизаторы способны стабильно функционировать при температурах до 40-50 °C. Для жестких промышленных условий разработчики планируют использовать профессиональные версии роутеров в защищенных корпусах с пассивным охлаждением. Это позволит размещать устройства в горячих цехах, вблизи печей, в промышленных туннелях, на инфраструктурных объектах.
Если температура превысит допустимый предел, система сможет автоматически снижать частоту измерений (чтобы уменьшить нагрузку на оборудование) либо отправлять оператору предупреждение о перегреве. Таким образом, создается непрерывный цикл самоконтроля, повышающий надежность решения.
"Зрение" там, где оптика бесполезна
Главное преимущество радиосигнального подхода в том, что ему практически не мешают дым, пыль, слабое освещение и часть непрозрачных преград. Там, где обычная видеокамера видит лишь белесую завесу или полную темноту, радиоволна продолжает проходить, пусть и с искажениями, которые и становятся источником данных для ИИ.
Такая технология особенно актуальна:
- при пожарах и задымлении помещений;
- в шахтах, тоннелях и пыльных производственных зонах;
- на строительных площадках и металлургических заводах;
- на складах и логистических центрах, где часто присутствуют взвешенные частицы, пар, перепады температуры.
В отличие от тепловизора, который фиксирует тепловой контраст, система на основе CSI может быть менее чувствительна к температурному фону и работать там, где излучение объектов мало отличается по температуре от окружающей среды.
Расширяющиеся задачи видеонаблюдения
Рынок видеонаблюдения и видеоаналитики в России активно растет на фоне постоянного ужесточения требований к безопасности и контролю. Уже недостаточно просто записывать видео - заказчики ожидают интеллектуальных функций: распознавания лиц, подсчета людей, фиксации нестандартной активности, автоматического оповещения о подозрительном поведении.
Искусственный интеллект здесь становится ключевым драйвером. Современные модели могут работать с неполной, шумной или частично скрытой информацией: распознавать объекты в полумраке, из-под капюшона, за стеклом или в толпе. Новая система, использующая радиосигнал вместо картинки, логично вписывается в этот тренд, расширяя арсенал средств наблюдения там, где "картинку" получить почти невозможно.
От безопасности к оптимизации бизнеса
Технологии наблюдения все чаще используются не только для предотвращения ЧП, но и для повышения эффективности процессов. Анализ перемещений людей и транспорта, построение тепловых карт активности, оптимизация логистических потоков - все это уже стало частью инструментов управления бизнесом.
Решение, способное "видеть" сквозь препятствия, открывает дополнительные возможности. Например:
- контроль перемещений персонала в зонах с повышенной опасностью, где камеры нельзя установить открыто или где видимость часто ухудшается;
- управление потоками людей в условиях эвакуации при задымлении;
- мониторинг активности в закулисных или технологических помещениях, где оптическое оборудование регулярно загрязняется или выходит из строя;
- учет фактического нахождения сотрудников в труднодоступных секциях объекта.
При этом использование дешевых массовых компонентов делает такие системы доступными уже не только для крупных корпораций, но и для средних и даже небольших предприятий.
Преимущества перед традиционным видеоконтролем
Помимо низкой стоимости, у технологии есть целый ряд дополнительных преимуществ:
- Скрытность: визуальной камеры как таковой может не быть - систему практически невозможно заметить невооруженным глазом, что снижает риск целенаправленного вывода ее из строя.
- Зона охвата: одна пара маршрутизаторов может контролировать пространство, где обычной камере понадобилось бы несколько точек установки и сложная подсветка.
- Работа в темноте: отсутствие зависимости от освещения делает систему универсальной для круглосуточного применения.
- Меньшая чувствительность к загрязнению: линзы обычных камер быстро покрываются пылью и копотью, в то время как радиосигнал гораздо менее подвержен таким факторам.
Ограничения и вызовы
При всех достоинствах у подхода есть и очевидные ограничения. Точных визуальных деталей, которые дает нормальная камера (черты лица, мелкие предметы, текст), такая система не показывает - она реконструирует скорее схематичный силуэт и движение. Это делает технологию идеальной для задач обнаружения и отслеживания, но не для точной идентификации личности.
Сложность представляют и сценарии с большим количеством движущихся объектов в одной зоне. Наложение сигналов от нескольких людей существенно усложняет задачу для нейросети. Для масштабирования решения на крупные объекты может потребоваться сеть из нескольких пар маршрутизаторов и распределенные алгоритмы обработки данных.
Перспективы развития
Дальнейшее развитие технологии логично связано с несколькими направлениями:
- усложнение архитектуры нейросетей для уверенного распознавания групп людей;
- объединение радиоданных с обычным видеопотоком или тепловизионной картинкой, чтобы создавать "гибридное зрение" для экстремальных условий;
- адаптация под различные частоты и стандарты беспроводной связи, включая промышленные протоколы;
- миниатюризация вычислительных модулей и перенос большей части анализа непосредственно на "умные" маршрутизаторы.
Если разработчикам удастся добиться стабильной работы многопользовательского режима и провести успешные полевые испытания, подобные системы могут стать стандартным элементом комплектов промышленной безопасности, мобильных команд спасателей и инфраструктурных операторов.
***
Разработка Муромского института демонстрирует важную тенденцию: современные ИИ‑решения не просто "подкрашивают" картинку с камер, а радикально меняют саму природу наблюдения, превращая в источник данных то, что раньше считалось лишь помехами радиосвязи. Благодаря этому "зрение" машин шаг за шагом выходит за пределы привычных оптических систем - туда, где дым, пыль, жар и темнота больше не являются непреодолимой преградой.
