Научная статья на тему 'Перспективы использования методов и средств идентификации объектов в сельскохозяйственном производстве'

Перспективы использования методов и средств идентификации объектов в сельскохозяйственном производстве Текст научной статьи по специальности «Прочие сельскохозяйственные науки»

CC BY
110
42
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ИДЕНТИФИКАЦИЯ / ДВИГАТЕЛЬНАЯ АКТИВНОСТЬ / МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ / СПОСОБЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ / КОРОВЫ / IDENTIFICATION / CATTLE MOTIVE ACTIVITI / TECHNIQUES OF IDENTIFICATIONS / COWS

Аннотация научной статьи по прочим сельскохозяйственным наукам, автор научной работы — Горожанкин Богдан Борисович

Дан обзор методов идентификации объектов и описание электронно-оптического метода идентификации как альтернативного существующим методам.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по прочим сельскохозяйственным наукам , автор научной работы — Горожанкин Богдан Борисович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Prospects of use of methods and means of identification of objects in an agricultural production

A review of the existing object identification techniques and a description of the suggested electron-optical identification technique as their alternative are presented. The electron-optical identification technique, developed by post is aimed at cow identification at cattle-breeding farms.

Текст научной работы на тему «Перспективы использования методов и средств идентификации объектов в сельскохозяйственном производстве»

Солнечные характеристики и выработка электроэнергии на месте испытания (г. Истра)

Месяц Солнечная радиация Выработка электроэнергии от ФЭУ, кВт^ч/сут

ч/сут кВт^ч/м2^сут

Январь 7,88 1,6 0,18

Февраль 9,78 2,65 0,29

Март 11,80 3,78 0,42

Апрель 14,00 4,13 0,46

Май 16,10 4,68 0,52

Июнь 17,20 4,48 0,50

Июль 16,70 4,51 0,50

Август 14,90 4,28 0,47

Сентябрь 12,70 3,14 0,35

Октябрь 10,50 2,25 0,25

Ноябрь 8,50 1,54 0,17

Декабрь 7,31 1,15 0,11

Среднее значение 12,28 3,18 0,35

Средняя выработка электроэнергии, кВт-ч/год 128

Результаты данной работы показывают, что выработка энергии от ФЭУ мощностью 120 Вт составляет 128 кВтч/год, что соответствует 11,2 % потребности, следовательно, ДГ на 88,8 % участвует в покрытии потребности в электроэнергии.

Предлагаемая система электроснабжения на базе ДФЭУ показывает относительно низкое участие ФЭУ в покрытии нагрузок. Чтобы повысить долю ФЭУ в покрытии нагрузок авторы рекомендуют использовать эту систему для маломощных потребителей в размере 600.. .700 Втч/сут, что позво-

лит повысить долю ФЭУ до 50 % в покрытии потребности. Эффективность использования возобновляемых источников энергии можно повысить, если объединить ФЭУ и ВЭУ в одной системе, чтобы снизить расход топлива для ДГ. Помимо этого при использовании двух различных источников энергии (солнце и ветер) надежность выработки электроэнергии системой в целом значительно повышается и одновременно возникает возможность использовать АБ меньшей емкости. А это, в свою очередь, положительно сказывается на общих затратах при производстве энергии в автономных условиях.

Список литературы

1. Сокольский, А.К. Разработка комбинированной солнечно-ветродизельной (бензиновой) электростанции мощностью до 1,5 кВт: промежуточный отчет по госконтрак-ту № 99-14-22 от 12.11.99 с Минтопэнерго России. — М.: ВИЭСХ, 2000. — С. 23-24.

2. NASA Surface meteorology and Solar Energy—Available Tables. — Режим доступа: http://eosweb.larc.nasa.gov.

3. Технологии и оборудование возобновляемой энергетики: каталог технологий и изданий, разработанных в системе ГНУ ВИЭСХ. — М.: ВИЭСХ, 2009. — С. 7-10.

4. Graham, V.A. A method to generate synthetic hourly solar radiation globally / V.A. Graham // Solar Energy. — 1990. — № 44 (6). — Р. 333-341.

УДК 636.081.2

Б.Б. Горожанкин, аспирант

ФГОУ ВПО «Московский государственный агроинженерный университет имени В.П. Горячкина»

перспективы использования методов и средств идентификации объектов в сельскохозяйственном производствЕ

Проблема идентификации, проблема безошибочного определения конкретного объекта на протяжении последних ста лет становится все более актуальной. В качестве объекта могут выступать живой организм, растения, животные, человек. В настоящее время наиболее развиты методы идентификации человека [1].

Идентификация по штрих-коду. Штрихкод — это идентификационный номер, записанный по стандарту ЕАКШРС. Идентификационный номер представляет собой комбинацию арабских цифр. В системе ЕА№3 идентификационный

номер состоит из 12 цифр. Штриховое кодирование — самая известная из всех технологий автоматической идентификации. Благодаря нанесению и считыванию информации, записанной в виде штрих-кода, происходит его автоматическая идентификация, т. е. расшифровка товара или объекта.

Штриховое кодирование является высоконадежной системой записи идентификационных номеров. Так, распространенное в определенных кругах перечеркивание номера не препятствует его распознаванию.

45

Международный стандарт БЛК предполагает следующие способы записи идентификационных номеров:

1. Штриховой.

2. Электронный из 14 бит (карты с магнитной полосой).

3. Текстовые сообщения.

4. Набор радиочастот.

Идентификация человека по отпечатку пальца. Метод идентификации личности по отпечатку пальца на сегодняшний день наиболее популярный. Данная технология основана на сканировании папиллярного рисунка пальца, который индивидуален у каждого человека и не изменяется в течение жизни. Благодаря этой системе пользователям больше не нужно набирать пароль, доступ обеспечивает одно касание сканирующего устройства. Данная технология применяется в системах ограничения доступа в особо охраняемые зоны промышленных предприятий, в специальные помещения аэропортов, банков, государственных учреждений, а также для контроля доступа в серверные комнаты, отдельные лаборатории, компьютерные системы. Один считыватель может хранить в своей памяти до 512 шаблонов отпечатков пальцев сотрудников, которым разрешен доступ в охраняемое помещение или сеть, при необходимости число шаблонов, хранящихся на одном считывателе, может быть увеличено от 5000 до 32000 единиц.

Вероятность несанкционированного доступа у считывателя отпечатка пальца Б^ейсап У20 составляет 0,0001 %. Доступ осуществляется с использованием различных считывателей. Допустимый угол поворота пальца на биометрическом считывателе относительно эталонного составляет ±18° (рис. 1).

Идентификация по геометрическому строению руки и пальцев. Идентификация по форме руки была доступна на протяжении 20 лет. Для того чтобы идентифицировать человека, системе достаточно измерить физические характеристики пальцев руки, такие как длина, ширина, толщина и поверх-

Рис. 1. Считыватель отпечатка пальца FingerScan V20

46

ностные области руки. Одной интересной характеристикой этой технологии является малый объем биометрического образца, необходимого для идентификации (несколько байтов). Идентификация по руке уже доказала свои преимущества в большом числе применений. Уже более десяти лет в биометрических системах контроля доступа успешно используется метод трехмерной идентификации Handkey, разработанный компанией Recognition Systems. Метод предусматривает сравнение профиля руки человека с полученным ранее шаблоном, запись которого реализуется путем трехразового сканирования кисти руки пользователя и усреднения полученной информации. Считыватели кисти руки по популярности уступают только дактилоскопическим считывателям, а по надежности идентификации личности (вероятности ошибок первого и второго рода) стоят почти на одном уровне со считывателями радужной оболочки или сетчатки глаза. Биометрический считыватель предназначен для ограничения доступа к компьютерам и особо охраняемым объектам. С целью защиты от несанкционированного вскрытия корпуса считыватель оснащен датчиком вскрытия. Для считывания пользователь кладет ладонь на панель устройства, где специальные штырьки-фиксаторы помогают скорректировать ее расположение. О правильности расположения можно судить по светодиодным индикаторам. Трехмерное изображение кисти руки фиксируется специальной ПЗС-теле-камерой с ИК-подсветкой. Информацию о толщине кисти устройство получает посредством боковых зеркал, которые попадают в обзор телекамеры. Отсканированное изображение преобразуется в цифровую свертку, после чего происходит сравнение данных с шаблоном, хранящимся в памяти считывателя (размер шаблона — 9 байт). По результатам сравнения считыватель принимает решение о допуске сотрудника в помещение.

Идентификация личности по ДНК. Установление генетической индивидуальности любого организма на основе анализа особенностей его дезоксирибонуклеиновой кислоты (ДНК). Получаемый при типировании «профиль» ДНК, как и отпечатки пальцев, может использоваться для идентификации личности. В основе типирования лежат две характеристики ДНК как носителя генетической информации: последовательность составляющих ДНК элементов (нуклеотидов) имеет индивидуальные особенности у каждого отдельного животного или растения, кроме идентичных (однояйцовых) близнецов или клонированных организмов; у каждой особи ДНК всех соматических клеток (клеток тела) совершенно одинакова. Для ДНК-идентификации можно использовать любой биологический материал из живого или мертвого организма, например кровь, семенную жидкость, слюну, корни волос, кожу или же

листья либо семена растений. Важно только, чтобы ДНК не была разрушена. На практике при проведении генетического типирования с целью идентификации личности или степени генетического родства (близости или отдаленности) сравнивают профили ДНК из нескольких биологических образцов и оценивают полученный результат, используя вероятностный и статистический анализ.

Идентификация по голосу. Идентификация по голосу использует акустические особенности речи, которые различны и в какой-то мере уникальны. Эти акустические образцы отражают как анатомию (например, размер и форму горла и рта), а также приобретенные привычки (громкость голоса, манера разговора). Для успешной идентификации человека просят ответить на три вопроса, ответы на которые легко запомнить. Например: фамилия, имя, отчество, дата рождения. Некоторые современные системы создают модель голоса и могут сопоставлять ее с любой фразой, произнесенной человеком. Однако надежность этих систем недостаточно высока.

Идентификация по радужной оболочке глаза. Этот способ идентификации основан на анализе цветной радужной оболочки глаза, окружающей зрачок. Радужная оболочка глаза — это мембрана, расположенная во фронтальной части глазного яблока, ряд свойств которой позволяют использовать ее в качестве уникального идентификатора личности.

Радужная оболочка — наиболее стабильный параметр индивидуальных биологических особенностей человека. Она стабилизируется в возрасте от шести месяцев до двух лет и не изменяется в течение всей жизни. А главное, радужная оболочка глаза индивидуальна. Вероятность того, что два разных человека имеют один и тот же рисунок радужной оболочки глаза, равна отношению 1 к 1078 (а население Земли составляет примерно 1010). В случае опознавания другого человека с очень схожим ее рисунком вероятность составляет 1/1 200 000.

Система идентификации по набору радиочастот. Сканер посылает радиосигнал, который проходит через кожу и активизирует бездействующий чип. Идентификационный номер и вся информация, хранящаяся на нем, передаются считывающему устройству — ридеру. Специалисты компании Applied Digital Solutions, занимающейся несколько лет чипами животных, утверждают, что чипы для человека в основном отличаются биосовместимым покрытием, которое защищает от отчуждения имплантируемого чипа. Чипы могут вживляться детям и взрослым с болезнью Альцгеймера, чтобы помочь

Рис. 2. Изображение идентифицируемого животного

идентифицировать людей, которые не могут сами сообщить о себе никакой информации.

Электронно-оптический метод идентификации животных. В настоящее время аспиранты кафедры ТОЭ МГАУ им. В.П. Горячкина проводят исследование по разработке метода идентификации животных. Данный метод позволяет идентифицировать живой организм, а также производить наблюдение за его двигательной активностью. Изображения идентифицируемых животных (рис. 2), полученные с помощью видеокамеры, вносятся в базу данных. Программа преобразует цветное изображение в черно-белое и выделяет ряд признаков. На рис. 2 показан пример сканирования рисунка, на котором ось абсцисс Q есть ширина рисунка, а по оси ординат 0 — высота рисунка. Сканирующая прямая PP1, вращаясь вокруг своей оси, производит считывание черных и белых пикселей изображения, по которым и осуществляется процедура заполнения матриц, по которым программа вычисляет уникальные идентификаторы — признаки, по которым программа идентифицирует изображение.

Список литературы

1. Штрих-коды и другие технологии и решения [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.ean.ru/ technologies.

2. Энциклопедия «Мир вокруг нас». ДНК-идентифика-ция [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www. bigpi.biysk.ru/encicl/articles/34/1003416/1003416F.htm.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.