Cambridge Üniversitesi ve diğerleri, kalabalık şiddetini doğru bir şekilde tanımlamak için insansız hava araçları kullanan bir "şiddet içeren davranış" tespit sistemi geliştirdiler.
Xinzhiyuan Raporu
Kaynak: theregister.co.uk
Editör: Xiao Qin
Xin Zhiyuan Rehberi Cambridge Üniversitesi, Hindistan Ulusal Teknoloji Enstitüsü ve Hindistan Bilim ve Teknoloji Enstitüsü'nden araştırmacılar, bir kalabalığın içinde tekmeleme, bıçaklama veya boğulma gibi şiddet eylemlerini tanıyan insansız hava araçları kullanan bir "şiddet davranışı" tespit sistemi geliştirdiler. Doğruluk oranı% 85'in üzerindedir. Araştırmacılar, sistemin maraton ve müzik festivalleri gibi açık hava etkinliklerindeki dronlar aracılığıyla şiddet olaylarını otomatik olarak tespit etmek için kullanılabileceğini söylüyor. Araştırma makalesi CVPR 2018 tarafından kabul edildi.
Algılayabilen bir drone izleme sistemi " Şiddetli ". Bu teknoloji geliştirilmiştir.
Bu AI teknolojisi, her bir kişinin vücut hareketlerini algılamak için havada asılı bir quadcopter üzerinde bir kamera kullanır. Daha sonra, sistem yumruklama, tekme atma, suikast, ateş etme, boğulma gibi agresif davranışları tanıdığında% 85 doğruluk oranıyla bir alarm verecektir. İnsan yüzlerini tanımıyor - sadece insanlar arasındaki olası şiddeti izliyor.
Sistemin tasarımcıları Cambridge Üniversitesi, Hindistan Ulusal Teknoloji Enstitüsü ve Hindistan Bilim ve Teknoloji Enstitüsü'ndendir. Araştırmacılar, sistemin sınırı yasadışı olarak geçen kişileri otomatik olarak tespit etmek, halka açık yerlerde adam kaçırma olaylarını tespit etmek ve şiddet içeren davranış tespit edildiğinde uyarılar göndermek için genişletilebileceğini söyledi. Bu tür otonom casus uçakların polisin suçları bastırmasına veya masum insanlar arasında askerlerin düşman bulmasına yardımcı olabileceğini umuyorlar.
Araştırmacılar makalelerinde, "Kolluk kuvvetleri zaten geniş alanları izlemek için havadan gözetim sistemleri kullanıyor" diye yazdı. "Hükümetler yakın zamanda düşman operasyonlarını izlemek, yabancı uyuşturucu kaçakçılığı organizasyonlarını izlemek ve sınırları geliştirmek için tiyatrolara dronlar yerleştirdiler. Düzenleyici eylemler ve kentsel ve kırsal alanlardaki suç faaliyetlerinin gözetimi. Bu teknoloji, makalede ayrıntılı olarak anlatılmış ve CVPR 2018 kabul etmek.
"Genellikle bir veya daha fazla askerin bu dronları uzun süre kontrol etmesini ayarlıyorlar, bu da bu sistemleri insan yorgunluğundan kaynaklanan hatalara açık hale getiriyor."
Herkese açık alanlarda veya büyük toplantılarda şiddetli hareket tahmini boru hattını tespit etmek için kullanılabilir
Araştırmacılar tarafından önerilen yeni model iki adımda çalışıyor. Her şeyden önce, Özellik piramit ağı (Bir tür evrişimli sinir ağı) İnsanları dronlar tarafından çekilen görüntülerden algılar. Sonra bir ScatterNet ağı Görüntüdeki her bir kişinin duruşunu analiz etmek ve belirlemek.
Gövdenin ana hatları 14 ana noktaya bölünmüştür
Model, vücudun ana hatlarını ayrıştırır. 14 kilit nokta , Eğitim sürecinde belirtilen farklı şiddet davranışlarını belirlemek için bir kişinin kollarının, bacaklarının ve yüzünün konumunu hesaplayın.
Sistem, eğitim için araştırmacılar tarafından derlenen "Aerial Violent Individual" veri setini kullanır. Dövüş, suikast, ateş etme, tekmeleme ve boğulma eylemlerini göstermek için yirmi beş kişi çağrıldı ve 2.000 açıklamalı görüntü elde edildi. Her resimde genellikle 2 ila 10 kişi vardır, bu nedenle bu sistem çok büyük insan gruplarını idare etmek için kullanılamaz.
AVI veri setinde boğulma, yumruk atma, tekme atma, ateş etme ve suikast dahil şiddet içeren davranışlar
Sistemin işlemesi gereken kişi sayısı daha az olduğunda doğruluk en yüksek seviyededir. Örneğin, bir resimde sadece bir kişi varsa, sistemin doğruluğu % 94.1 , Ancak 5 kişi olduğunda doğruluk, % 84 , Doğruluk oranı düşer % 79,8 . Makalenin ortak yazarlarından Amarjot Singh, "Doğruluktaki azalma esas olarak sistemin bazılarını algılamamasından kaynaklanıyor" dedi.
Farklı şiddet içeren davranışları tespit etmenin doğruluğu
Farklı insanları tespit ederken doğruluk
Bu drone sisteminin ne kadar doğru olduğuna karar vermek zordur, çünkü gerçek bir ortamda genel popülasyon üzerinde test edilmemiştir - test uzmanları sadece araştırma ekibi tarafından işe alınan gönüllülerdir. Başka bir deyişle, birbiriyle savaşıyormuş gibi davranan verilerle eğitilir ve test aynıdır. Üstelik ticari bir ürün değil, bir araştırma projesidir.
Soldaki görüntü, insan vücuduna açıklama eklenmiş 14 temel noktayı göstermektedir. Sağdaki resim, Parrot AR drone yakalama veri setindeki görüntüleri ve birkaç önemli noktanın yakın çekimlerini gösterir.
Drone 2 metre, 4 metre, 6 metre ve 8 metre yüksekliklerde olduğunda sisteme giriş yapılan görüntüler de kayıt altına alınmaktadır. Bu kalabalığa ne kadar yakın olduğunu gösterecek. İHA'ların yüksek sesle uçtuğunu düşünürsek, gerçek kalabalıklarda ve dövüşlerde bu dronlar yüzlerce metre uzakta olacak ve görünürlüğü bir ölçüde azaltacaktır.
Resim: Dronlar kullanılarak 2m (1. sıra), 4m (2. sıra), 6m (3. sıra) ve 8m (4. sıra) dört farklı yükseklikte kaydedilen yalnızca bir şiddetli dron Gözetim Sistemi (DSS)
Gerçek zamanlı video analizi, iki Nvidia Tesla GPU kullanılarak Amazon'un bulut hizmetinde gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilir ve dronun yerleşik donanımı, uçuş hareketlerini yönlendirebilir. Teknoloji, tek bir Tesla GPU kullanan yerel bir makine üzerinde eğitilmiştir.
"Sistem, en fazla 10 kişi ve en az 2 kişi olmak üzere saniyede 5 ila 16 kare hızında gerçek zamanlı hava görüntülerinde şiddet içeren unsurları tespit ediyor." Rapora göre.
