ОПРЕДЕЛЕНИЕ НАДЕЖНОСТИ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГИБРИДНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. The article considers the principle of object recognition using radio frequency and optical identification. Materials and methods. The composition of the hybrid identification system is disclosed, the main components of which are RFID tags, RFID readers, antennas, a photo and video recording device, an interface module for transmitting to the data processing center via a telecommunications network. The structural and electrical installation electrical circuits of the hybrid identification system are disclosed. Results and conclusions. A method for calculating the reliability of the system is proposed and, based on the operational failure rate data, the probability of failure-free operation is calculated. The most unreliable elements are identified and recommendations are developed for increasing reliability by hot standby of microcontrollers. A structural diagram of reliability taking into account the redundancy and a generalized algorithm for the operation of the object recognition system using radio frequency and optical identification are proposed taking into account the switching of the main and backup microcontrollers in time.

About the authors

Ilya S. Galishnikov

Bauman Moscow State Technical University

Author for correspondence.
Email: galishnikov.ilya@yandex.ru

Student

(build. 1, 5 2-ya Baumanskaya street, Moscow, Russia)

Dmitry A. Aminev

MIREA – Russian Technological University

Email: aminev.d.a@ya.ru

Candidate of technical sciences, associate professor of the sub-department of development of software solutions and system programming

(20 Stromynka street, Moscow, Russia)

Lyudmila V. Bunina

MIREA – Russian Technological University

Email: ludmilabunina@mail.ru

Senior lecturer of the sub-department of development of software solutions and system programming

(20 Stromynka street, Moscow, Russia)

Dmitry V. Kozyrev

V.A. Trapeznikov Institute of Management Problems of the Russian Academy of Sciences; Patrice Lumumba Peoples' Friendship University of Russia

Email: kozyrev-dv@rudn.ru

Candidate of physical and mathematical sciences, senior researcher of the laboratory of telecommunication systems; associate professor of the sub-department of probability theory and cybersecurity

(65 Profsoyuznaya street, Moscow, Russia);(6 Miklukho-Maklaya street, Moscow, Russia)

References

  1. Larionov A.A., Ivanov R.E., Vishnevsky V.M. A stochastic model for the analysis of session and power switching effects on the performance of UHF RFID system with mobile tags. Procedings of the IEEE International Conference on RFID (Orlando, 2018). Orlando, USA, 2018:1–8.
  2. Larionov A.A., Ivanov R.E., Vishnevsky V.M. UHF RFID in Automatic Vehicle Identification: Analysis and Simulation. IEEE Journal of Radio Frequency Identification. 2017;1(1):3–12.
  3. Patent RU 2760058 C1. Sposob avtomaticheskogo kontrolya dorozhnogo dvizheniya i sistema, ego realizuyushchaya = A method of automatic traffic control and a system that implements it. Barskiy I.V., Bondar' D.V. № 2021118625; appl. 25.06.2021; publ. 22.11.2021. (In Russ.)
  4. Patent RU 99207 U1. Avtomatizirovannaya sistema kontrolya narusheniy PDD na baze shirokopolosnykh besprovodnykh setey peredachi informatsii i RFID tekhnologii = Automated traffic violations control system based on broadband wireless information transmission networks and RFID technology. Vishnevskiy V.M., Mannikhanov R.N. № 2010129975/08; appl. 20.07.2010; publ. 10.11.2010. (In Russ.)
  5. Certificate of type approval of measuring instruments RU.C.28.002.A No. 58736 of the Federal Agency for Technical Regulation and Metrology of Russia for measuring systems with video recording "KORDON-M". (In Russ.)
  6. Aminev D.A., Zhurkov A.P., Polesskiy S.N. et al. Comparative analysis of reliability prediction models for a distributed radio direction finding telecommunication system. Communications in Computer and Information Science (CCIS). 2016;678:194–209. doi: 10.1007/978-3-319-51917-3 18
  7. Rykov V.V., Kozyrev D.V. Reliability model for hierarchical systems: Regenerative approach. Automation and Remote Control. 2010;71(7):1325–1336. doi: 10.1134/S0005117910070064
  8. Rykov V.V., Kozyrev D.V. Analysis of renewable reliability systems by Markovization method. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2017;10684:210–220. doi: 10.1007/978-3-319-71504-9-19
  9. Danilin M.E., Zayara A.V., Fedulov V.D. Proposals for the organization of virtual tests of object recognition algorithms in control systems of mobile robotic complexes. Nadezhnost’ i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2023;(3):100–106. (In Russ.)
  10. Koshelev N.D., Alkhatem A., Novikov K.S. et al. Management of artificial neural networks for recognizing highresolution image storyboards. Nadezhnost’ i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2022;(2):85–91. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».