RU2781768C1

RU2781768C1 - Method, system and device for detection of people for inspection during passage of metal detector

Info

Publication number: RU2781768C1
Application number: RU2021114337A
Authority: RU
Inventors: Александр Алексеевич Князев
Original assignee: Публичное Акционерное Общество "Сбербанк России" (Пао Сбербанк)
Filing date: 2021-05-20
Publication date: 2022-10-17

Abstract

FIELD: control systems.

SUBSTANCE: present technical solution relates to the field of control systems, which are used in areas of inspection of people for the presence of prohibited items or a fact of committing illegal actions. A computer-implemented method for detection of people for inspection during the passage of a metal detector is performed using at least one processor. In this case, the method contains stages, at which: a person’s profile is formed, containing a unique ID and a mass distribution model (hereinafter – MDM) containing at least data on a type of metal, mass and location of metal of a certain type located on a person, wherein MDM is formed based on retrospective information of passages of the metal detector by this person; a person’s ID and data of the current MDM for him/her, formed during the passage through the metal detector, are obtained; the current MDM is compared with the base MDM, during which a deviation of mass, type and location of a certain type of metal on the person from the base MDM is analyzed, and, in case of detection of a deviation by at least one of the specified parameters of MDM, a signal for inspection of the person is formed.

EFFECT: increase in the accuracy of detection of people for passage of additional control due to the use of a person’s profile formed based on MDM formed by retrospective data on person’s passage.

18 cl, 9 dwg

Description

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИFIELD OF TECHNOLOGY

[0001] Настоящее техническое решение относится к области систем контроля, которые применяются в зонах досмотра людей на предмет наличия запрещенных предметов или факта совершения противоправных действий.[0001] This technical solution relates to the field of control systems that are used in the areas of inspection of people for the presence of prohibited items or the fact of committing illegal acts.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИBACKGROUND OF THE INVENTION

[0002] Применяемые на сегодняшний день металлодетекторы, как правило, не ориентируются на индивидуальные привычки человека и предназначены для информирования наличия металлических предметов на человеке. Стационарные металлодетекторы способны выявлять металлические предметы, определять массу, тип и местоположение металлосодержащих предметов. Выявление происходит по заданным настройкам - на массу. В результате это приводит к тому, что сотрудники охраны вынуждены досматривать каждого человека индивидуально, тем самым существенно снижая пропускную способность пункта пропуска (досмотра).[0002] The metal detectors used today, as a rule, are not guided by the individual habits of a person and are designed to inform the presence of metal objects on a person. Stationary metal detectors are capable of detecting metal objects, determining the mass, type and location of metal-containing objects. Detection occurs according to the specified settings - to the mass. As a result, this leads to the fact that security officers are forced to inspect each person individually, thereby significantly reducing the throughput of the checkpoint (inspection).

[0003] Из уровня техники известно решение, представляющее собой систему детектирования проноса запрещенных предметов с помощью металлодетектора (заявка WO 2020025965 A1, Кеепу et al., 06.02.2020). В известном решении применяется ретроспективная информация, формирующая магнитные сигнатуры, по факту нескольких проходов человеком рамки металлодетектора. На основании сигнатур формируется профиль человека, связываемый с внешним идентификатором, получаемым из СКУДа и/или биометрической системы распознавания.[0003] A solution is known from the prior art, which is a system for detecting the carrying of prohibited items using a metal detector (application WO 2020025965 A1, Keepu et al., 06.02.2020). In the well-known solution, retrospective information is used, which forms magnetic signatures, upon several passes by a person of the metal detector frame. Based on the signatures, a person's profile is formed, which is associated with an external identifier obtained from the ACS and/or the biometric recognition system.

[0004] Недостатками известного решения и существующих подходов является ограниченная функциональность и точность определения возможных аномалий при прохождении металлодетектора, а также в случае использования в системе металлодетекторов разных производителей и/или типов, что обусловлено отсутствием применения модели распределения металла (МРМ) на теле человека в ходе использования ретроспективных данных его прохождения металлодетектора, и использования данной информации для формирования профиля человека для последующего анализа.[0004] The disadvantages of the known solution and existing approaches are the limited functionality and accuracy of determining possible anomalies during the passage of a metal detector, as well as in the case of using metal detectors of different manufacturers and / or types in the system, which is due to the lack of application of the metal distribution model (MRM) on the human body in the use of historical data of his passage through the metal detector, and the use of this information to form a profile of a person for subsequent analysis.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯSUMMARY OF THE INVENTION

[0005] Решаемой технической проблемой является создание нового подхода в применении показаний металлодетектора, позволяющих сформировать профиль человека для последующего анализа на предмет необходимости его дополнительного контроля.[0005] The technical problem to be solved is the creation of a new approach in the application of metal detector readings, which makes it possible to form a person's profile for subsequent analysis for the need for additional control.

[0006] Техническим результатом является повышение точности выявления людей для прохождения дополнительного контроля, за счет использования профиля человека, сформированного на основании МРМ, формируемой по ретроспективным данным прохода человека.[0006] The technical result is to increase the accuracy of identifying people for additional control, through the use of a person's profile, formed on the basis of the MRM, formed according to retrospective data on the passage of a person.

[0007] Заявленный результат достигается за счет компьютерно-реализуемого способа определения людей для досмотра при прохождении металлодетектора, выполняемого с помощью по меньшей мере одного процессора и содержащего этапы, на которых:[0007] The claimed result is achieved by a computer-implemented method for determining people for inspection when passing through a metal detector, performed using at least one processor and comprising the steps of:

- формируют профиль человека, содержащий уникальный ID и модель распределения масс (МРМ), содержащую по меньшей мере данные о типе металла, массе и расположении металла определенного типа, расположенном на человеке, причем МРМ формируется на основании ретроспективной информации проходов металлодетектора данным человеком;- forming a profile of a person, containing a unique ID and a mass distribution model (MDM), containing at least data on the type of metal, mass and location of a certain type of metal located on the person, and the MRM is formed based on the historical information of the passes of the metal detector by this person;

- получают ID человека и данные текущей МРМ для него, формируемой при прохождении через металлодетектор;- receive the ID of the person and the data of the current MRM for him, formed when passing through the metal detector;

- осуществляют сравнение текущей МРМ с базовой МРМ, при котором анализируют отклонение массы, типа и расположения определенного типа металла на человеке от базовой МРМ, и в случае выявления отклонения по меньшей мере по одному каждому из указанных параметров МРМ формируют сигнал для досмотра человека.- comparison of the current MRM with the base MRM is carried out, in which the deviation of the mass, type and location of a certain type of metal on a person from the base MRM is analyzed, and if a deviation is detected in at least one of each of the specified MRM parameters, a signal is generated for screening the person.

[0008] В одном из частных примеров осуществления способа тип металла представляет собой цветной и/или черный металл.[0008] In one particular embodiment of the method, the type of metal is a non-ferrous and/or ferrous metal.

[0009] В другом частном примере осуществления способа расположение металла на человеке характеризуется пространственными координатами.[0009] In another particular embodiment of the method, the location of the metal on a person is characterized by spatial coordinates.

[0010] В другом частном примере осуществления способа взаимное расположение цветного металла к черному характеризуется пространственными координатами или векторами.[0010] In another particular example of the implementation of the method, the relative position of the non-ferrous metal to black is characterized by spatial coordinates or vectors.

[0011] В другом частном примере осуществления способа МРМ представляется в виде графа, отражающего совокупность множества связей всех масс, расположенных на человеке.[0011] In another particular example of the implementation of the MPM method is represented as a graph reflecting the totality of the set of connections of all masses located on a person.

[0012] В другом частном примере осуществления способа расположение металла дополнительно характеризуется отношением массы цветного металла к черному.[0012] In another particular embodiment of the method, the location of the metal is further characterized by the ratio of the mass of non-ferrous metal to black.

[0013] В другом частном примере осуществления способа базовая МРМ формируется на основании множества показаний электромагнитных полей, получаемых при прохождении человеком металлодетектора.[0013] In another particular embodiment of the method, the basic MRM is formed based on a plurality of readings of electromagnetic fields obtained when a person passes a metal detector.

[0014] В другом частном примере осуществления способа учитываются корреляции каждого электромагнитного поля.[0014] In another particular embodiment of the method, the correlations of each electromagnetic field are taken into account.

[0015] В другом частном примере осуществления способа ID человека передается от системы контроля доступа.[0015] In another particular embodiment of the method, a person's ID is transmitted from an access control system.

[0016] В другом частном примере осуществления способа система контроля доступа осуществляет распознавание человека с помощью анализа его изображения.[0016] In another particular embodiment of the method, the access control system recognizes a person by analyzing his image.

[0017] В другом частном примере осуществления способа система контроля доступа осуществляет распознавание человека с помощью средства доступа.[0017] In another particular embodiment of the method, the access control system performs person recognition using an access tool.

[0018] Заявленный технический результат также достигается за счет устройства определения людей для досмотра при прохождении металлодетектора, содержащего по меньшей мере один процессор и по меньшей мере одно средство памяти, содержащее машиночитаемые инструкции, которые при их исполнении процессором осуществляют вышеуказанный способ.[0018] The claimed technical result is also achieved by a device for determining people for inspection when passing through a metal detector, containing at least one processor and at least one memory means containing machine-readable instructions that, when executed by the processor, carry out the above method.

[0019] Заявленный технический результат достигается при осуществлении системы определения людей для досмотра, содержащая вычислительное устройство, соединенное с металлодетектором, в которой[0019] The claimed technical result is achieved by implementing a system for identifying people for inspection, containing a computing device connected to a metal detector, in which

с помощью вычислительного устройстваusing a computing device

формируют профиль человека, содержащий уникальный ID и модель распределения масс (МРМ), содержащую по меньшей мере данные о типе металла, массе и расположении определенного типа металла, проносимого человеком, причем МРМ формируется на основании ретроспективной информации проходов металлодетектора данным человеком; определяют ID человека;forming a profile of a person containing a unique ID and a mass distribution model (MDM) containing at least data on the type of metal, mass and location of a certain type of metal carried by the person, and the MPM is formed based on the historical information of the passes of the metal detector by this person; determine the ID of the person;

с помощью металлодетектора получают данные текущей МРМ человека;using a metal detector, data is obtained from the current MRM of a person;

с помощью вычислительного устройства осуществляют сравнение текущей МРМ с базовой МРМ, при котором анализируют отклонение массы, типа и расположения определенного типа металла на человеке от базовой МРМ, и в случае выявления отклонения по каждому из указанных параметров МРМ формируют сигнал для досмотра человека.using a computing device, the current MRM is compared with the base MRM, in which the deviation of the mass, type and location of a certain type of metal on a person from the base MRM is analyzed, and if a deviation is detected for each of the specified MRM parameters, a signal is generated for the inspection of the person.

[0019] В одном из частных примеров осуществления системы металлодетектор является многозонным.[0019] In one particular embodiment of the system, the metal detector is multizone.

[0020] В другом частном примере осуществления системы тип металла представляет собой цветной и/или черный металл.[0020] In another particular embodiment of the system, the metal type is non-ferrous and/or ferrous metal.

[0021] В другом частном примере осуществления системы расположение металла на человеке характеризуется пространственными координатами.[0021] In another particular embodiment of the system, the location of metal on a person is characterized by spatial coordinates.

[0022] В другом частном примере осуществления системы взаимное расположение цветного металла к черному характеризуется пространственными координатами и/или векторами.[0022] In another particular embodiment of the system, the relative position of the non-ferrous metal to the ferrous metal is characterized by spatial coordinates and/or vectors.

[0023] В другом частном примере осуществления системы расположение металла дополнительно характеризуется отношением массы цветного металла к черному. В другом частном примере осуществления системы МРМ представляет собой граф, отражающий расстояния между массами, взаимное пространственное расположение (азимут), массы, типа металла, отношением между массами, отношения между типами масс металла на человеке.[0023] In another particular embodiment of the system, the location of the metal is further characterized by the ratio of the mass of non-ferrous metal to black. In another particular example of the implementation of the MRM system is a graph that reflects the distances between the masses, the relative spatial arrangement (azimuth), masses, metal type, the ratio between the masses, the relationship between the types of metal masses on a person.

[0024] В другом частном примере осуществления системы базовая МРМ формируется на основании множества показаний электромагнитных полей, получаемых при прохождении человеком металлодетектора.[0024] In another particular embodiment of the system, the base MRM is generated based on a plurality of readings of electromagnetic fields obtained when a person passes a metal detector.

[0025] В другом частном примере осуществления системы учитываются корреляции каждого электромагнитного поля.[0025] In another particular embodiment of the system, the correlations of each electromagnetic field are taken into account.

[0026] В другом частном примере осуществления системы ID человека передается от системы контроля доступа.[0026] In another particular embodiment of the system, a person's ID is transmitted from an access control system.

[0027] В другом частном примере осуществления системы система контроля доступа осуществляет распознавание человека с помощью анализа его изображения.[0027] In another particular embodiment of the system, the access control system performs recognition of a person by analyzing his image.

[0028] В другом частном примере осуществления системы система контроля доступа осуществляет распознавание человека с помощью средства доступа.[0028] In another particular embodiment of the system, the access control system performs person recognition using an access tool.

[0029] Другие частные аспекты настоящего технического решения будут раскрыты далее в подробном описании.[0029] Other particular aspects of the present technical solution will be disclosed later in the detailed description.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙBRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0030] Фиг. 1 иллюстрирует общий вид заявленного решения.[0030] FIG. 1 illustrates the general view of the claimed solution.

[0031] Фиг. 2А иллюстрирует пример распределения зон металлодетектора.[0031] FIG. 2A illustrates an example of a metal detector zone distribution.

[0032] Фиг. 2Б иллюстрирует пример детектирования металла на теле человека.[0032] FIG. 2B illustrates an example of metal detection on a human body.

[0033] Фиг. 3А-3В иллюстрируют пример формирования МРМ в ретроспективном плане.[0033] FIG. 3A-3B illustrate an example of MPM generation in retrospect.

[0034] Фиг. 4 иллюстрирует пример формирования единого профиля человека с общей МРМ.[0034] FIG. 4 illustrates an example of the formation of a single profile of a person with a general MRM.

[0035] Фиг. 5 иллюстрирует блок-схему выполнения заявленного способа.[0035] FIG. 5 illustrates a block diagram of the claimed method.

[0036] Фиг. 6 иллюстрирует общий вид вычислительного устройства.[0036] FIG. 6 illustrates a general view of the computing device.

ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯIMPLEMENTATION OF THE INVENTION

[0037] Как представлено на Фиг. 1 заявленное решение представляет собой распределенную систему (100) объединенную сетью передачи данных, в которую входят система контроля доступа (110), металлодетектор (120) и вычислительное устройство (130). Дополнительно система (100) может включать одно или несколько средств видеофиксации (111), например, камер наблюдения.[0037] As shown in FIG. 1, the claimed solution is a distributed system (100) connected by a data transmission network, which includes an access control system (110), a metal detector (120) and a computing device (130). Additionally, the system (100) may include one or more video fixation means (111), for example, surveillance cameras.

[0038] Система контроля доступа или СКУД (110) может представлять собой любое известное средство, обеспечивающее первичный контроль людей (10), например, в качестве системы (110) может применяться турникет, активируемый с помощью ключ-карты, биометрической информации, RFID меткой и т.п. Камеры (111) связанные с системой контроля доступа (ПО) обеспечивают фиксацию изображений людей (10) в области контроля для их последующего распознавания с помощью вычислительного устройства (130). Камеры (111) могут представлять собой IP, PTZ камеры, web-камеры и любое иное аналогичное устройство, обеспечивающее фиксацию данных.[0038] The access control system or ACS (110) can be any known means that provides primary control of people (10), for example, a turnstile activated using a key card, biometric information, RFID tag can be used as a system (110). etc. Cameras (111) associated with the access control system (software) provide images of people (10) in the control area for their subsequent recognition using a computing device (130). Cameras (111) may be IP, PTZ cameras, webcams, or any other similar device that provides data capture.

[0039] Вычислительное устройство (130) представляет собой компьютерное средство, например, сервер, персональный компьютер, ноутбук, планшет или смартфон. Устройство (130) обеспечивает вычислительные операции, необходимые в рамках заявленного решения, в частности, обработка данных для распознавания людей (10), формирование и анализ их профиля (20), получения данных от металлодетектора (120), формирования МРМ (210) и другие операции, которые могут осуществляться для реализации должного функционала системы (100).[0039] The computing device (130) is a computing tool, such as a server, personal computer, laptop, tablet, or smartphone. The device (130) provides the computational operations required within the framework of the claimed solution, in particular, data processing for recognizing people (10), forming and analyzing their profile (20), obtaining data from a metal detector (120), forming an MRM (210) and others. operations that can be performed to implement the proper functionality of the system (100).

[0040] В качестве сети передачи данных для связи элементов системы (100) может применяться локальная вычислительная сеть (ЛВС) или беспроводные средства связи, например, WLAN сеть. Сеть передачи данных может также представлять собой Интранет или Интернет, развернутую в области контроля, обеспечивая передачу данных между элементами системы (100).[0040] A local area network (LAN) or wireless communication means, such as a WLAN network, can be used as a data network for communication of system elements (100). The data communication network may also be an Intranet or the Internet deployed in the area of control, allowing data to be transferred between the elements of the system (100).

[0041] Уникальный идентификатор (ID) человека (10) формируется и хранится на вычислительном устройстве (130), также может осуществляться его дублирование в любом связанным с устройством (130) хранилище, например, корпоративный облачный сервер и т.п. Профиль (20) содержит данные, идентифицирующие персону, например, ФИО, должность, фотографию, а также МРМ (210), которая отражает ретроспективную картину срабатываний металлодетектора (120). МРМ (210) выполняется в виде матрицы масс и обновляет свои значения при каждом новом прохождении человеком (10) области контроля. Масса, может выражаться не только в абсолютных величинах, но и условных, например, по коэффициенту электромагнитного отражения и т.п. Также, профиль (20) может содержать любую другую дополнительную информацию, позволяющую осуществить дополнительную идентификацию людей (10).[0041] A unique identifier (ID) of a person (10) is generated and stored on a computing device (130), it can also be duplicated in any storage associated with the device (130), for example, a corporate cloud server, etc. Profile (20) contains data identifying a person, for example, full name, position, photo, as well as MPM (210), which reflects a retrospective picture of metal detector triggers (120). The MRM (210) is executed as a mass matrix and updates its values with each new passage by the person (10) of the control area. Mass can be expressed not only in absolute values, but also in conditional ones, for example, in terms of the electromagnetic reflection coefficient, etc. Also, the profile (20) may contain any other additional information that allows additional identification of people (10).

[0042] Изображение, получаемое с камер (111), сравнивается с фото профилей (20) для определения требуемого профиля и его ID. После этого выполняется сравнение текущей МРМ с МРМ (210), хранимой в профиле (20). Данный процесс будет описан подробнее в настоящих материалах заявки.[0042] The image received from the cameras (111) is compared with the photo profiles (20) to determine the desired profile and its ID. After that, the current MPM is compared with the MPM (210) stored in the profile (20). This process will be described in more detail in these application materials.

[0043] На Фиг. 2А представлен пример распределения зон (121) фиксации металлодетектора (120), в частности, многозонного металлодетектора, однако настоящее решение может воплощаться и с применением металлодетекторов (120) обычного типа. Представленные зоны фиксации (121) позволяют фиксировать излучение от металлических предметов с учетом координат их пространственного размещения, тем самым точно определяя необходимые данные по типу предмета, определяя его массу и тип металла, в той или иной точке на теле человека (10).[0043] In FIG. 2A shows an example of the distribution of fixation zones (121) of a metal detector (120), in particular, a multi-zone metal detector, however, the present solution can also be implemented using conventional type metal detectors (120). The presented fixation zones (121) allow fixing radiation from metal objects, taking into account the coordinates of their spatial distribution, thereby accurately determining the necessary data on the type of object, determining its mass and type of metal, at one point or another on the human body (10).

[0044] Пример анализа различных предметов представлен на Фиг. 2Б. При выполнении детектирования металлодетектором (120) осуществляется обнаружение различных предметов (122-124) на теле человека (10). При определении каждого типа предмета (122-124) осуществляется распознавание его массы, типа металла (цветной или черный), координаты расположения на теле человека (10). Определение происходит по каждому из объектов (122-124) и сводится в единую МРМ (210), которая передается в профиль человека (20), хранящийся на устройстве (130).[0044] An example of analysis of various items is shown in FIG. 2B. When performing detection with a metal detector (120), various objects (122-124) are detected on the human body (10). When determining each type of object (122-124), recognition of its mass, type of metal (color or black), coordinates of location on the human body (10) is carried out. The determination occurs for each of the objects (122-124) and is reduced to a single MRM (210), which is transferred to the person's profile (20) stored on the device (130).

[0045] На Фиг. 3А-3В представлен ретроспективный анализ прохождений человеком (10) металлодетектора (120) и получения за каждый проход информации, отражающей МРМ в данный момент времени. По итогу каждой фиксации и распознавания типа, массы, координат и отношения типа металла в каждый проход одним и тем же человеком (10), создается соответствующая МРМ (201, 202, 203), привязываемая в момент ее создания к сформированному профилю (20). Каждая МРМ (201-203) при этом используется в момент прохождения человеком (10) металлодетектора (120) для анализа возможных аномалий, свидетельствующих о проносе запрещенных предметов и необходимости дополнительного контроля, например, досмотра человека (10).[0045] In FIG. 3A-3B present a retrospective analysis of passages by a person (10) of a metal detector (120) and the acquisition of information reflecting the MPM at a given point in time for each pass. As a result of each fixation and recognition of the type, mass, coordinates and ratio of the type of metal in each pass by the same person (10), a corresponding MPM is created (201, 202, 203), which is tied at the time of its creation to the formed profile (20). In this case, each MRM (201-203) is used at the moment a person (10) passes through a metal detector (120) to analyze possible anomalies indicating the carrying of prohibited items and the need for additional control, for example, search of a person (10).

[0046] По итогам формирования МРМ (201-203) при каждом проходе зоны контроля, создается общая МРМ (210), представленная на Фиг. 4, которая фиксируется в профиле (20) и используется для последующего анализа человека (10) при прохождении металлодетектора (120).[0046] As a result of the formation of the MPM (201-203) with each passage of the control zone, a general MPM (210) is created, shown in FIG. 4, which is fixed in the profile (20) and used for subsequent analysis of the person (10) when passing through the metal detector (120).

[0047] На Фиг. 5 представлена блок-схема выполнения заявленного способа (300) выявления людей для прохождения дополнительного контроля. На этапе (301) при появлении человека (10) в области контроля с помощью системы контроля (ПО) осуществляется получение информации для выявления ID профиля (20), например, с помощью камер наблюдения (111) или считывании средств обеспечения доступа (смарт карта, пропуск и т.п.).[0047] In FIG. 5 shows a flowchart of the claimed method (300) for identifying people for additional control. At step (301), when a person (10) appears in the control area, using the control system (SW), information is obtained to identify the profile ID (20), for example, using surveillance cameras (111) or reading access devices (smart card, pass, etc.).

[0048] При выявлении профиля (20) человека с помощью вычислительного устройства (130) осуществляется дальнейшее ожидание получения информации от металлодетектора (120). На этапе (302) при прохождении металлодетектора (120) фиксируется текущая МРМ, отображающая тип, массу металла и его расположение на человеке (10). Сформированная МРМ передается на устройство (130) для анализа отклонения от базовой МРМ (210), хранимой в профиле (20), выполняемого на этапе (303).[0048] When identifying the profile (20) of a person using a computing device (130), further waiting for information from the metal detector (120) is carried out. At step (302), when passing through the metal detector (120), the current MRM is recorded, showing the type, mass of metal and its location on the person (10). The generated MPM is transmitted to the device (130) for analysis of the deviation from the base MPM (210) stored in the profile (20) performed at step (303).

[0049] Анализ МРМ может выполняться с помощью вычислительной обработки поступающих данных, например, с помощью модели машинного обучения на базе искусственной нейронной сети (ИНС), которая обучена на различных данных, формирующих МРМ для разного типа ситуаций, в частности, телеметрии с различного типа металлодетектора (120) и валидацией на выборке с подтверждением факта проноса людьми запрещенных предметов.[0049] MRM analysis can be performed using computational processing of incoming data, for example, using a machine learning model based on an artificial neural network (ANN), which is trained on various data that form MRM for different types of situations, in particular, telemetry from different types of situations. metal detector (120) and validation on a sample with confirmation of the fact that people were carrying prohibited items.

[0050] Анализ на этапе (303) осуществляется для сравнения показаний текущей МРМ при прохождении человеком (10) металлодетектора (120) с базовой МРМ (210) профиля пользователя (20). Сравнение осуществляется для выявления отклонения в массе, типе металла и его расположении на теле человека (10) в заданный момент времени. При анализе отклонения между текущей и базовой МРМ (210) учитывает пороговое значения, которое фиксирует корреляции и возможные расхождения в МРМ, которые не сигнализируют о наличие аномалий или необходимости срабатывания системы для дополнительного контроля.[0050] The analysis at step (303) is performed to compare the readings of the current MPM when the person (10) passes through the metal detector (120) with the base MPM (210) of the user profile (20). The comparison is carried out to identify deviations in the mass, type of metal and its location on the human body (10) at a given point in time. When analyzing the deviation between the current and baseline, MRM (210) takes into account a threshold value that captures correlations and possible discrepancies in MRM that do not indicate the presence of anomalies or the need to trigger the system for additional control.

[0051] Корреляции МРМ в разные моменты времени учитывают данные, фиксируемые металлодетектором (120) для одного и того же человека (10), с учетом выполняемых им проходов и разных показаний данных, формирующих МРМ, в частности, различная масса, тип металла, его расположение. Как правило, для каждого человека формируется относительно единая картина МРМ при его повседневной жизни, например, при прохождении контроля на месте работы, или других мест, для которых есть сформированный профиль с МРМ для текущего местоположения данного человека (10). Формируемый профиль (20) может содержать усредненные данные по МРМ с привязкой к соответствующим местам посещения человеком (10), например, аэропорт, государственные учреждения и т.п. Как правило, человек (10) имеет стандартизованный набор предметов и из размещения при посещении тех или иных мест.[0051] MRM correlations at different time points take into account the data recorded by the metal detector (120) for the same person (10), taking into account the passages performed by him and the different readings of the data that form the MRM, in particular, different mass, type of metal, its location. As a rule, a relatively single MRM pattern is formed for each person during his daily life, for example, when passing control at the place of work, or other places for which there is a formed MRM profile for the current location of this person (10). The generated profile (20) may contain average MRM data with reference to the corresponding places visited by a person (10), for example, an airport, government agencies, etc. As a rule, a person (10) has a standardized set of items and accommodation when visiting certain places.

[0052] По итогу работы этапа (303) на этапе (304) вычислительное устройство (130) принимает решение на основании выполненного анализа о необходимости дополнительного досмотра человека (этап 305), или о том, что текущая МРМ не отклоняется от среднестатического значения и дополнительный досмотр не требуется (этап 306).[0052] As a result of the operation of step (303), at step (304), the computing device (130) decides, based on the performed analysis, whether additional screening of a person is necessary (step 305), or that the current MRM does not deviate from the average value and additional screening is not required (step 306).

[0053] Возвращаясь к схеме, представленной на Фиг. 1, необходимо отметить, что человек (10) в зоне контроля может первично проходить проверку посредством металлодетектора (120) и только затем через систему контроля доступа (ПО), например, турникет. Первично ID и профиль (20 человека в данном случае также определяются с помощью установленного в области контроля средства, например, камеры (111), которая осуществляет получение изображения человека (10) и передает его данные для определения на устройство (130), которое после этого ожидает получение текущей МРМ от металлодетектора (120).[0053] Returning to the circuit shown in FIG. 1, it should be noted that a person (10) in the control zone can first be checked through a metal detector (120) and only then through an access control system (OS), for example, a turnstile. Primarily the ID and profile (20 of the person in this case are also determined using the means installed in the control area, for example, a camera (111), which acquires an image of the person (10) and transmits its data for determination to the device (130), which then waiting to receive the current MPM from the metal detector (120).

[0054] При этом в данной реализации в случае успешного прохождения контроля человек (10) может автоматически быть пропущен через систему контроля доступа (ПО), или наоборот доступ может быть заблокирован при неуспешной проверке (этап 305).[0054] Moreover, in this implementation, in case of successful passing of the control, the person (10) can automatically be passed through the access control system (OS), or vice versa, access can be blocked if the check is unsuccessful (step 305).

[0055] Заявленное решение также может применяться для выявления фактов хищения или несанкционированного выноса предметов, например, техники. Данный факт отрабатывается при прохождении человеком (10) металлодетектора (120) несколько раз за день в одной области контроля, например, в течение рабочего дня. При выполнении этапа (304) выполняется анализ МРМ, при котором в случае увеличения массы металла при выходе человека (10) выше заданного порогового значения, осуществляется фиксация факта события, подлежащего дополнительному контролю.[0055] The claimed solution can also be used to detect theft or unauthorized removal of items, such as equipment. This fact is worked out when a person (10) passes the metal detector (120) several times a day in one control area, for example, during the working day. When step (304) is performed, an MRM analysis is performed, in which, in the event of an increase in the mass of metal when a person (10) exits above a predetermined threshold value, the fact of an event subject to additional control is recorded.

[0056] При срабатывании системы в режиме тревожного события, т.е. при необходимости дополнительного контроля, с помощью устройства (130) может дополнительно фиксироваться тип предмета на основании данных, содержащихся в МРМ, при этом, в случае выявление угрозы в части наличия оружия или иного средства поражения генерируется сигнал, поступающий на пульт оперативной связи полиции и/или служб специального назначения. Дополнительно может осуществляться формирование сигнала с помощью средств оповещения, блокировка зоны контроля, активация средств нейтрализации угрозы в области контроля и другие действия, которые могут быть реализованы автоматизированными средствами, обеспечивающими срабатыванием на основании тревожного сигнала, формируемого один или несколькими устройствами системы (100). МРМ (210) может, быть представлен графом, вершины которого определяют пространственные координаты, массу и тип металла, а ребра (связи) расстояние между массами, соотношение масс металла, соотношение типов металла, взаимную пространственную ориентацию (азимут).[0056] When the system is triggered in the alarm event mode, i.e. if additional control is necessary, using the device (130), the type of object can be additionally recorded based on the data contained in the MRM, while, if a threat is detected in terms of the presence of a weapon or other means of destruction, a signal is generated that arrives at the police operational communication console and / or special services. Additionally, a signal can be generated using warning tools, blocking the control zone, activating threat neutralization tools in the control area, and other actions that can be implemented by automated means that provide triggering based on an alarm signal generated by one or more devices of the system (100). MRM (210) can be represented by a graph, the vertices of which determine the spatial coordinates, mass and type of metal, and the edges (bonds) determine the distance between the masses, the ratio of the masses of the metal, the ratio of metal types, the mutual spatial orientation (azimuth).

[0057] Анализ МРМ может выполняться с помощью вычислительной обработки поступающих данных, например, с помощью сравнения графов, выполняемой моделью машинного обучения, которая обучена на различных данных, формирующих МРМ для разного типа ситуаций, в частности, телеметрии с различного типа металлодетектора (120) и валидацией на выборке с подтверждением факта проноса людьми запрещенных предметов. Графовое представление инвариантно по отношению к типу металлодетектора (20) и даже к расположению человека (10) внутри одного и того же металлодетектора (20).[0057] MPM analysis can be performed using computational processing of incoming data, for example, using graph comparison performed by a machine learning model that is trained on various data that form MPM for different types of situations, in particular, telemetry from various types of metal detector (120) and validation on a sample with confirmation of the fact that people were carrying prohibited items. The graph representation is invariant with respect to the type of metal detector (20) and even to the location of a person (10) inside the same metal detector (20).

[0058] При выполнении этапа (303) в случае представления МРМ в виде графов осуществляют сравнение текущего графа, получаемого в момент прохода человека (10), с базовым графом, при котором анализируют отклонение связей, а именно: расстояния между массами, взаимное пространственное расположение (азимут), массы, типа металла, отношением между массами, отношения между типами масс на человеке от связей базового графа, и в случае выявления отклонения по каждому из указанных параметров графа формируют сигнал для досмотра человека (10).[0058] When performing step (303), in the case of representing the MRM in the form of graphs, the current graph obtained at the time of the passage of a person (10) is compared with the base graph, in which the deviation of the connections is analyzed, namely: the distances between the masses, the relative spatial arrangement (azimuth), mass, type of metal, ratio between masses, relationship between types of masses on a person from the connections of the base graph, and if a deviation is detected for each of the indicated parameters of the graph, a signal is generated for the inspection of a person (10).

[0059] На Фиг. 6 представлен общий вид вычислительного устройства (400), пригодного для выполнения вышеописанного способа (300). Устройство (400) может представлять собой, в частности вычислительное устройство (130), сервер (302) и иные непредставленные устройства, которые могут участвовать в общей архитектуре заявленного решения.[0059] In FIG. 6 is a perspective view of a computing device (400) suitable for performing the method (300) described above. The device (400) may be, in particular, a computing device (130), a server (302) and other non-represented devices that may participate in the overall architecture of the claimed solution.

[0060] В общем случае, вычислительное устройство (400) содержит объединенные общей шиной информационного обмена один или несколько процессоров (401), средства памяти, такие как ОЗУ (402) и ПЗУ (403), интерфейсы ввода/вывода (404), устройства ввода/вывода (405), и устройство для сетевого взаимодействия (406).[0060] In general, the computing device (400) comprises one or more processors (401), memory means such as RAM (402) and ROM (403), input/output interfaces (404), devices input/output (405), and a device for networking (406).

[0061] Процессор (401) (или несколько процессоров, многоядерный процессор, графический процессор) могут выбираться из ассортимента устройств, широко применяемых в текущее время, например, компаний Intel™, AMD™, Apple™, Samsung Exynos™, MediaTEK™ Qualcomm Snapdragon™, Nvidia™, ARM™ и т.п.[0061] The processor (401) (or multiple processors, multi-core processor, graphics processor) can be selected from a range of devices that are widely used at the current time, for example, from Intel ™, AMD ™, Apple ™, Samsung Exynos ™, MediaTEK ™ Qualcomm Snapdragon ™, Nvidia™, ARM™, etc.

[0062] ОЗУ (402) представляет собой оперативную память и предназначено для хранения исполняемых процессором (401) машиночитаемых инструкций для выполнения необходимых операций по логической обработке данных. ОЗУ (402), как правило, содержит исполняемые инструкции операционной системы и соответствующих программных компонент (приложения, программные модули и т.п.).[0062] RAM (402) is a random access memory and is designed to store machine-readable instructions executable by the processor (401) to perform the necessary data logical processing operations. The RAM (402) typically contains the executable instructions of the operating system and associated software components (applications, program modules, etc.).

[0063] ПЗУ (403) представляет собой одно или более устройств постоянного хранения данных, например, жесткий диск (HDD), твердотельный накопитель данных (SSD), флэш-память (EEPROM, NAND и т.п.), оптические носители информации (CD-R/RW, DVD-R/RW, BlueRay Disc, MD) и др.[0063] A ROM (403) is one or more persistent storage devices such as a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), flash memory (EEPROM, NAND, etc.), optical storage media ( CD-R/RW, DVD-R/RW, BlueRay Disc, MD), etc.

[0064] Для организации работы компонентов устройства (400) и организации работы внешних подключаемых устройств применяются различные виды интерфейсов В/В (404). Выбор соответствующих интерфейсов зависит от конкретного исполнения вычислительного устройства, которые могут представлять собой, не ограничиваясь: PCI, AGP, PS/2, IrDa, FireWire, LPT, COM, SATA, IDE, Lightning, USB (2.0, 3.0, 3.1, micro, mini, type C), TRS/Audio jack (2.5, 3.5, 6.35), HDMI, DVI, VGA, Display Port, RJ45, RS232 и т.п.[0064] Various types of I/O interfaces (404) are used to organize the operation of device components (400) and organize the operation of external connected devices. The choice of appropriate interfaces depends on the particular design of the computing device, which can be, but not limited to: PCI, AGP, PS/2, IrDa, FireWire, LPT, COM, SATA, IDE, Lightning, USB (2.0, 3.0, 3.1, micro, mini, type C), TRS/Audio jack (2.5, 3.5, 6.35), HDMI, DVI, VGA, Display Port, RJ45, RS232, etc.

[0065] Для обеспечения взаимодействия пользователя с вычислительным устройством (400) применяются различные средства (405) В/В информации, например, клавиатура, дисплей (монитор), сенсорный дисплей, тач-пад, джойстик, манипулятор мышь, световое перо, стилус, сенсорная панель, трекбол, динамики, микрофон, средства дополненной реальности, оптические сенсоры, планшет, световые индикаторы, проектор, камера, средства биометрической идентификации (сканер сетчатки глаза, сканер отпечатков пальцев, модуль распознавания голоса) и т.п.[0065] To ensure user interaction with the computing device (400), various means (405) of I/O information are used, for example, a keyboard, a display (monitor), a touch screen, a touchpad, a joystick, a mouse, a light pen, a stylus, touch panel, trackball, speakers, microphone, augmented reality, optical sensors, tablet, indicator lights, projector, camera, biometric identification tools (retinal scanner, fingerprint scanner, voice recognition module), etc.

[0066] Средство сетевого взаимодействия (406) обеспечивает передачу данных устройством (400) посредством внутренней или внешней вычислительной сети, например, Интранет, Интернет, ЛВС и т.п. В качестве одного или более средств (406) может использоваться, но не ограничиваться: Ethernet карта, GSM модем, GPRS модем, LTE модем, 5G модем, модуль спутниковой связи, NFC модуль, Bluetooth и/или BLE модуль, Wi-Fi модуль и др.[0066] The networking means (406) enables data to be transmitted by the device (400) via an internal or external computer network, such as an Intranet, Internet, LAN, and the like. As one or more means (406) can be used, but not limited to: Ethernet card, GSM modem, GPRS modem, LTE modem, 5G modem, satellite communication module, NFC module, Bluetooth and / or BLE module, Wi-Fi module and others

[0067] Дополнительно могут применяться также средства спутниковой навигации в составе устройства (400), например, GPS, ГЛОНАСС, BeiDou, Galileo.[0067] Additionally, satellite navigation tools in the device (400) can also be used, for example, GPS, GLONASS, BeiDou, Galileo.

[0068] Представленные материалы заявки раскрывают предпочтительные примеры реализации технического решения и не должны трактоваться как ограничивающие иные, частные примеры его воплощения, не выходящие за пределы испрашиваемой правовой охраны, которые являются очевидными для специалистов соответствующей области техники.[0068] The submitted application materials disclose preferred examples of the implementation of the technical solution and should not be construed as limiting other, particular examples of its implementation that do not go beyond the scope of the requested legal protection, which are obvious to specialists in the relevant field of technology.

Claims

1. A computer-implemented method for determining people for inspection when passing through a metal detector, performed using at least one processor and comprising the steps of:

- a human profile is formed containing a unique ID and a mass distribution model (MRM) containing data on the type of metal, mass and spatial coordinates of the location of a certain type of metal on the human body, and the MRM is formed on the basis of retrospective information about the passages of the metal detector by this person and reflects indicators representing themselves: the distance between the masses, the mutual spatial arrangement (azimuth) of the metal, the mass and type of metal, the ratio between the masses and between the types of masses of metal on a person, while the relative position of non-ferrous metal to black is characterized by spatial coordinates;

- receive the ID of the person and the data of the current MRM for him, formed when passing through the metal detector;

- carry out a comparison of the current MRM with the base MRM, in which the deviation of the following indicators is analyzed: the distances between the masses, the relative spatial arrangement (azimuth) of the metal, the mass and type of metal, the ratio between the masses and between the types of masses of the metal on a person from the base MRM, and

- in case of detection of a deviation for each of the specified MRM parameters, a signal is generated for the inspection of a person.

2. The method according to claim 1, characterized in that the type of metal is a non-ferrous and/or ferrous metal.

3. The method according to claim 1, characterized in that the location of the metal is additionally characterized by the ratio of the mass of non-ferrous metal to black.

4. The method according to claim 1, characterized in that the basic MRM is formed on the basis of a plurality of readings of electromagnetic fields obtained when a person passes a metal detector.

5. The method according to claim 4, characterized in that the correlations of each electromagnetic field are taken into account.

6. The method according to claim 1, characterized in that the ID of the person is transmitted from the access control system.

7. The method according to claim 6, characterized in that the access control system performs recognition of a person by analyzing his image.

8. The method according to claim 6, characterized in that the access control system performs recognition of the person using the access means.

9. A device for detecting people for inspection when passing through a metal detector, comprising at least one processor and at least one memory means containing machine-readable instructions, which, when executed by the processor, carry out the method according to any one of claims 1-8.

10. A system for identifying people for inspection, containing a computing device connected to a metal detector, in which a person profile is formed using a computing device, containing a unique ID and a mass distribution model (MRM) containing data on the type of metal, weight, spatial coordinates of the location of a certain type metal carried by a person, and the MRM is formed on the basis of retrospective information about the passes of the metal detector by this person and reflects indicators that are: the distance between the masses, the relative spatial arrangement (azimuth) of the metal, the mass and type of metal, the ratio between the masses and between the types of metal masses on the person , while the relative position of the non-ferrous metal to the black is characterized by spatial coordinates;

using a metal detector, data is obtained from the current MRM of a person;

using a computing device, the current MRM is compared with the base MRM, in which the deviation of the following indicators is analyzed: the distances between the masses, the relative spatial arrangement (azimuth) of the metal, the mass and type of metal, the ratio between the masses and between the types of metal masses on a person from the base MRM, and

in case of detection of a deviation for each of the specified parameters, the MRM generates a signal for screening a person.

11. The system according to claim 10, characterized in that the metal detector is multi-zone.

12. The system according to claim 10, characterized in that the type of metal is non-ferrous and/or ferrous metal.

13. The system according to claim 10, characterized in that the location of the metal is further characterized by the ratio of the mass of non-ferrous metal to black.

14. The system according to claim 10, characterized in that the basic MRM is formed on the basis of a plurality of readings of electromagnetic fields obtained when a person passes a metal detector.

15. The system according to claim 14, characterized in that the correlations of each electromagnetic field are taken into account.

16. The system according to claim 10, characterized in that the person's ID is transmitted from the access control system.

17. The system according to claim 16, characterized in that the access control system performs recognition of a person by analyzing his image.

18. The system according to claim 16, characterized in that the access control system performs recognition of a person using an access means.