rss Twitter Добавить виджет на Яндекс
Реклама:
     
 
 
 
     
     
 
 
 
     
     
 

Нейросеть поможет «Лиза Алерт»

«Билайн» представил решение, способное существенно ускорить сортировку фотоматериалов, сделанных дронами при поиске пропавших людей. Нейросеть на данный момент отбраковывает фотографии, на которых нет так называемых артефактов – полных или частичных изображений людей, одежды и т.д. Система прошла тестирование и будет применяться поисково-спасательными отрядами «Лиза Алерт» в работе.

Как рассказали представители «Лиза Алерт», количество заявок на поиск в лесу колоссально. Только с 15 по 21 июля текущего года было получено более 700 таких запросов, а за две недели – более 1 тыс. В таких поисках один из действенных инструментов – это фотосъемка с квадрокоптера. Именно он может по заданному маршруту быстро отснять большие площади, в том числе покрытые непроходимыми или труднопроходимыми участками – буреломами, болотами, непроходимой высокой травой и т.д. Снимки делаются с перекрытием, чтобы на фотографиях было все облетаемое пространство.

После возвращения квадрокоптера снимки тщательно отсматриваются: люди ищут на каждом из них потерявшихся или следи их пребывания. Однако большое количество снимков быстро в ручном режиме проанализировать тяжело: человеку надо отдыхать каждые три-четыре часа – иначе глаз замыливается, внимательность падает. На отсмотр каждого дата-сета тратится порядка 5-7 часов.

При этом количество снимков с каждого облета велико. Так, по словам представителей «Лиза Алерт», в ходе одного поиска делается порядка 2,5 тыс. снимков, а за 6 месяцев их накопилось порядка 33 тыс. Те места, на фото с которых находят артефакты (изображения людей, следы их нахождения, тени и все, что выбивается из стандартного природного или городского ландшафта) проверяется поисковой группой.

Ускорить процесс анализа фотографий и призвано решение, которое представил «Билайн». Оно базируется на технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения, поэтому получило название «Beeline AI».

Для обучения нейросети «Лиза Алерт» был создан специальный дата-сет из 15 млн фото, включавший фотографии из различных регионов с разным ландшафтом, включающие артефакты и без них. Эти артефакты и должна учиться находить нейросеть, раскладывая изображение на слои – от 13 до 30. На данном этапе ее задача – отбраковать те фото, на которых таких артефактов нет. Если же подозрение на наличие артефакта есть, то эти фото будут отсматриваться в том же ручном режиме.

Как отметил Джордж Хелд, директор по развитию цифрового и нового бизнеса ПАО «ВымпелКом», на данный момент сложились все условия для запуска решения: это и накопленные объемы фото для обучения ИИ, и наличие вычислительных ресурсов, и технологии. Решение предлагается в двух вариантах. Первый – онлайн-сервис на базе облачного хранилища BeeCloud и оффлайн-решение, предустановленное на ноутбуке поисковой группы, находящейся в зоне поисков. Во втором случае решение позволяет проводить анализ в локациях, где доступа в интернет нет или скорость доступа медленная.

Скорость же работы онлайн-сервиса, по мнению представителей «Билайна», увеличится после запуска сетей 5G: если загрузка 100 фото объемом 10 Мбайт в сетях 3G занимает 1000 секунд, а в сетях 4G – 400 секунд, то в сетях «пятого поколения» их можно будет загрузить за 10 секунд. В поисковой работе каждая секунда дорога, так как потерянные секунды могут стоить потерявшемуся человеку жизни.

В будущем, как надеются разработчики, решение позволит не только отбраковывать пустые фотографии, но и выявлять изображения людей. Пока же только завершился тестовый режим – в реальных поисках решение не использовалось, кроме того, отбракованные ИИ фото проверялись людьми. Однако теперь решение начнут применять в «боевом» режиме.

Автор: Алена Журавлева (info@mskit.ru)

Рубрики: Мобильная связь, Интернет, Outsourcing, Безопасность

наверх
 
 
     

А знаете ли Вы что?

     
 

ITSZ.RU: последние новости Петербурга и Северо-Запада

18.01.2024 ИТ-2023: скорость движения вперед кратно выросла

MSKIT.RU: последние новости Москвы и Центра

NNIT.RU: последние новости Нижнего Новгорода