Потерявшихся в России людей будет искать нейросеть

По заявлению создателей, система «Beeline AI — Поиск людей» поможет в разы ускорить изучение снимков, сделанных квадрокоптерами. Сейчас один день поиска потерявшегося человека приносит около 2500 фотографий, которые группа из 30 человек анализирует в среднем на протяжении 5−7 часов. Искусственный интеллект тратит на изучение одного снимка 2−3 секунды, что, в зависимости от количества фотографий, даёт возможность сократить время отбора необходимых снимков до 1−2,5 часов.
«Первичные тесты совместно с «Лиза Алерт» показали, что точность модели на тестовых изображениях приближается к 98%. Потенциально нейронная сеть способна находить людей и предметы во всех местах поиска, таких как лес, болота, поля, города, независимо от времени года и одежды человека, так как алгоритм настраивается на работу в любое время года и потенциально сможет распознавать нестандартное положение тела в пространстве, например, сидящего, лежащего или частично укрытого листвой человека. Система адаптивна, подстраиваясь на нахождение объектов одинаково точно как с высот 30−40 метров, так и с высоты полета 100 метров», — отмечают авторы «Beeline AI — Поиск людей».
Нейросеть отсеивает кадры, на которых точно нет человека или следов, указывающих на то, что он был в снятом месте. Искусственный интеллект может учиться распознавать объекты на снимках, сделанных с высоты от 40 до 100 метров, с высоким уровнем визуального «шума» (деревья, природный ландшафт, сумерки и т. д.).
Читайте также
- Xiaomi представила маршрутизатор Redmi Router AX5400 с чипом Qualcomm
- Western Digital повысила цены на флеш-память NAND — это следствие загрязнения производства в январе
- 4 вида вооружения, которые отправили в Европу из-за Украины, но никогда не испытывали в деле
- Twitter позволит вешать ярлыки на ботов, чтобы люди могли отличать их от живых пользователей
- Найдена загадочная "невидимая" черная дыра: космическая аномалия
- Новая статья: Обзор игрового 4K-монитора ASUS TUF Gaming VG28UQL1A: лучше поздно, чем никогда