ВЕСТНИК ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА МОРСКОГО И РЕЧНОГО ФЛОТА ИМ. АДМИРАЛА С. О. МАКАРОВА

Рассмотрено два сценария использования беспилотных транспортных систем для морских пассажирских терминалов: идентификация пассажиров в терминале и отслеживание движущихся объектов. Экспериментальное исследование сценариев и разработанных подпрограмм автоматизации по идентификации пассажиров выполнено на базе лаборатории беспилотных авиационных систем Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения. Для модели пассажирского терминала в специализированной среде Gazebo выполнено моделирование полетных заданий беспилотных систем. На основе серии экспериментов установлено, что выбранный метод Histogram of Oriented Gradients демонстрирует высокий уровень точности и надежности. Отмечается, что коэффициент корреляции Мэтьюса, достигший 95,09 %, свидетельствует о высокой степени согласованности и качества бинарной классификации методов машинного обучения. При проведении испытаний метод Histogram of Oriented Gradients показал, что наряду с более низкими результатами точности получены высокие результаты чувствительности (Recall), составляющие 97,53 %. Это свидетельствует о том, что применение данного метода позволяет эффективно минимизировать количество ложноотрицательных результатов, что является особенно важным в задачах, где пропуск и потеря объекта при его идентификации могут иметь серьезные последствия. Разработанное автоматизированное решение должно иметь возможность применения для динамического мониторинга за перемещением пассажиров в терминале в режиме реального времени, а также позволять выполнять обработку потока данных с беспилотных систем в центре управления терминалом. Рассмотренная модель HOG для обработки изображений от беспилотных систем предназначена для распознавания объектов пассажиров в терминалах с использованием библиотеки OpenCV. В результате выполненного исследования наряду с эффективностью использования рассматриваемого метода доказана эффективность разработанных новых подпрограмм автоматической идентификации пассажиров и других заданных объектов, а также идентификации и отслеживания объектов в реальном времени при их интеграции в информационные системы морских пассажирских терминалов, способствующей повышению уровня безопасности и эффективности мониторинга.