Удаленная таможенная идентификация товаров на основе интеллектуального анализа видеоданных, получаемых многоракурсным способом: развитие таможенных услуг
Аннотация
В статье представлены цели, задачи и методология планируемого научного исследования, направленного на повышение эффективности таможенного контроля посредством внедрения технологии удаленной таможенной идентификации товаров. Ключевым элементом предлагаемого подхода является применение интеллектуального анализа видеоданных для автоматического распознавания товаров и выявления признаков нарушений таможенного законодательства. В работе систематизированы проблемные задачи, проведен обзор современных достижений в области компьютерного зрения, детально описана разрабатываемая методика многоракурсного анализа видеоданных и сформулированы ожидаемые практические результаты, включающие разработку концептуальной модели и оптимизации оснащения складов временного хранения.Ссылка для цитирования: Афонин П.Н. Удаленная таможенная идентификация товаров на основе интеллектуального анализа видеоданных, получаемых многоракурсным способом: развитие таможенных услуг // Бюллетень инновационных технологий. – 2025. – Т. 9. – № 4 (36). – С. 18-21. – EDN RDUGEQ.
Литература
Афонин П.Н., Гамидуллаев С.Н. Системный анализ таможенных рисков. – Санкт-Петербург: Изд-во Политехнического университета, 2006. – 202 с.
Бойкова М.В., Макрусев В.В., Новиков В.Е. Сфера государственных таможенных услуг как сервисная экономико-управленческая система: концептуальные идеи и проблемы исследования // Экономический анализ: теория и практика. – 2024. – Т. 23, № 2(545). – С. 263-283.
Афонин Д. Н. Цифровые технологии в системе прослеживаемости товаров при таможенном контроле // Цифровые технологии и право: Сборник научных трудов I Международной научно-практической конференции. В 6-ти томах, Казань, 23 сентября 2022 года. Том 1. – Казань: Издательство "Познание", 2022. – С. 30-34.
Ковалев В.В., Илатовская Е.В., Филатов Д.М. и др. Распознавание и локализация объектов посредством компьютерного зрения // V Международная конференция по нейронным сетям и нейротехнологиям (NeuroNT'2024): Сборник докладов конференции, Санкт-Петербург, 20 июня 2024 года. – Санкт-Петербург: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет ЛЭТИ им. В.И. Ульянова (Ленина), 2024. – С. 50-53.
Ахметзянов K.Р., Кокоулин А.Н., Южаков А.А., Филатов Д.М. Обработка изображений с помощью сверточных нейронных сетей для задач по сортировке мусорных отходов // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. – 2018. – Т. 1. – С. 654-657.
Глебова Е.А., Хайтбаева А.Б. Разметка объектов на изображении для машинного обучения: сравнение сегментации и детекции // Информационно-телекоммуникационные системы и технологии: Материалы Всероссийской научно-практической конференции, Кемерово, 23–25 октября 2024 года. – Кемерово: Кузбасский государственный технический университет им. Т.Ф. Горбачева, 2024. – С. 148-150.
Афонин П.Н., Лобас Е.В., Шемякин Н.А. Применение цифровых двойников в таможенном контроле // Инновации. – 2021. – № 10(276). – С. 9-13.
Афонин П.Н., Лебедева А.Ю. Интеллектуальные пункты пропуска как инструмент развития сферы услуг экономики регионов. – Санкт-Петербург: Общество с ограниченной ответственностью "Издательский центр "Интермедия", 2024. – 175 с.
Афонин П.Н., Лебедева А.Ю. Применение искусственного интеллекта для анализа массива данных, формируемых с использованием интегрированной информационной системы пункта пропуска // Вестник Российской таможенной академии. – 2024. – № 1(66). – С. 97-112.
Copyright (c) 2025 Афонин П.Н.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
