2024. — Т 12. — №3 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://mir-nauki.com/76psmn324.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 727 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Сосковец, А. В. Обеспечение комплексной безопасности образовательной организации на основе интеллектуального мониторинга / А. В. Сосковец, Т. П. Мильчарек // Мир науки. Педагогика и психология. — 2024. — Т 12. — №3. — URL: https://mir-nauki.com/PDF/76PSMN324.pdf (дата обращения: 12.12.2024).

Обеспечение комплексной безопасности образовательной организации на основе интеллектуального мониторинга

Сосковец Альберт Владимирович
ФГАОУ ВО «Омский государственный технический университет», Омск, Россия
Старший преподаватель кафедры «Психологии труда и организационной психологии»
E-mail: soskovets.albert@mail.ru
ORCID: https://orcid.org/0009-0003-2542-2592

Мильчарек Тадэуш Петрович
ФГАОУ ВО «Омский государственный технический университет», Омск, Россия
Заведующий кафедрой «Психологии труда и организационной психологии»
Кандидат философских наук, доцент

Аннотация. В рамках исследования обоснована необходимость внедрения на объекты образовательных организаций интеллектуальной подсистемы комплексного мониторинга, позволяющей оценить комплексный риск нарушения ее безопасности. Предложена реализация данной подсистемы на основе применения ансамбля моделей искусственного интеллекта, осуществляющего выявление аномального поведения как объектов, так и субъектов в зоне наблюдения. Новизна предлагаемой модели состоит в том, что для повышения точности распознавания поведенческих аномалий субъектов используются модели распознавания эмоций FER на основе сверточных нейронных сетей CNN, модели анализа персональных характеристик здоровья субъектов на основе их считывания данных со смарт-часов. Совокупность данных моделей образуют множество персональных ассистентов. С целью повышения точности оценки комплексного риска используются модели корреляции аномалий JADM.

Ключевые слова: интеллектуальный мониторинг; детекторы аномалий; модели распознавания эмоций FER; нейросетевой автоэнкодер с долгой краткосрочной памятью; персональный ассистент; CNN

Скачать