Как рассмотреть людей в чаще?

Трое научных сотрудников, работающих в Университете Иоганна Кеплера (Линц, Австрия) — Дэвид Шедл (David Schedl), Индраджит Курми (Indrajit Kurmi) и Оливер Бимбер (Oliver Bimber) — разработали новый метод на основе технологий машинного обучения, который должен радикально повысить эффективность поиска людей, заблудившихся в зонах с плотной растительностью.

Сегодня, если необходимо экстренно разыскать людей, заблудившихся в лесу, поисково-спасательные бригады обычно используют вертолеты или дроны. Спасатели летают над районом, где вероятнее всего можно обнаружить пропавших. Проблема в том, что в условиях густой растительности рассмотреть человеческие фигуры в зарослях почти невозможно. Немного помогают в данной ситуации тепловизоры, позволяющие «видеть» сквозь кроны деревьев. Но и здесь есть существенные ограничения. К сожалению, в некоторых случаях тепловидение также оказывается не особенно эффективным, например, когда солнце нагревает деревья до температуры, близкой к температуре тела человека.

Тем не менее, как доказали исследователи, используя технологии искусственного интеллекта можно отчасти решить эту проблему. Специальный алгоритм машинного обучения, разработанный командой, собирает группу изображений определенной области, полученную в результате съемки с вертолета или дрона, и затем объединяет их таким образом, что они формируют тепловизионную картинку, обладающую гораздо большим разрешением, чем у единичного тепловизора. После обработки полученные изображения имели существенно большую глубину резкости, как следствие, деревья на снимках выглядели размытыми, а силуэты людей, лежащих на земле становились более узнаваемыми.

«Социальные и экологические инициативы крайне важны, поскольку прямо или косвенно затрагивают интересы каждого. В свою очередь для самого общества важно, что большая часть новых технологий используется в подобных проектах. В SAS для этого создана отдельная программа Data for Good, и я знаю, что такие программы есть у многих крупных технологических компаний. В этом году в рамках Data for Good наши решения были задействованы в проектах по сохранению уникальных видов животных и растений, по акустическому мониторингу здоровья пчелиных колоний и борьбе с исчезновением лесов Амазонии. И к счастью, ИИ уже становится достаточно доступной технологией, на базе которой волонтерские группы тоже могут создавать свои решения», — комментирует Александр Тихонов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.

ИИ резко увеличил эффективность поиска

Чтобы обучить систему ИИ, исследователям пришлось создать собственную базу данных изображений. Они использовали дроны, чтобы сфотографировать добровольцев на земле в самых разных положениях.

В ходе тестирования ИИ-системы точность обнаружения людей в густом лесу была на уровне 87-95% по сравнению с 25% для традиционных тепловизионных изображений. Исследователи предполагают, что их система готова к использованию поисково-спасательными бригадами, а также может применяться правоохранительными органами, военными или группами охраны дикой природы.