Всякие технологичные инфраструктурные игрушки для публичных мест - передаю привет Скайнету |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-10-25 14:03 Рентгеновская установка для транспорта, где с помощью машинного зрения ищутся предметы, похожие на оружие или спрятанных людей. Начнём с детектора драки. Задача вполне понятная: есть много процессоров и умных программистов, город покрыт камерами, нужно всего-то ничего - сделать так, чтобы как только кто-то начал драться, модераторам с резиновыми дубинками пришло сообщение. Дальше они «отмодерируют» уже по-старинке. Похожий детектор тестируется, чтобы в ночных клубах в туалетах не занимались чем-нибудь лишним. Там точность выше, потому что сюжет проще, легче алгоритмизируется и дольше длится (обычно). Но давайте не будем останавливаться на этой приятной ноте, а продолжим смотреть, что ещё есть в арсенале будущего Скайнета. Ну, или Большого Брата. Детекторы для видеонаблюдения в общественных местах С дракой было сложнее всего. Раньше такая задача решалась с помощью десятков специально обученных бабок, каждая из которых смотрела на 12-15 экранов. Отличная работа для пенсионера, почти как на эскалаторе в метро сидеть. Потом американцы придумали быстро показывать ситуации оператору (быстрее, чем человек может сознательно их распознать) и ждать стрессовой реакции мозга. На первых выборках работало идеально, но потом кандидаты быстро привыкали и становились негодными. Сегодня только-только начали поставлять такие программные навески для видеонаблюдения наряду с другими, уже привычными фичами - поиском оставленных предметов, распознаванием номеров и лиц, подсчётом людей в очередях и так далее. Про распознавание лиц мои коллеги уже писали, а про очереди мы ещё чуть позже расскажем. Про драку же мы пока детально не тестировали (есть определённые сложности с бета-тестерами), но в нескольких случаях определилась она правильно. В целом даже при точности 15% это уже хорошая штука, но ей ещё эволюционировать и эволюционировать. Кстати, сейчас в аэропортах и на проходных стадионах, например, мы ставим 16- или даже 30-мегапиксельные камеры, смотрящие на толпу. По нашему опыту, этого вполне достаточно для распознавания лица для определения соответствия выборке из 2-3 тысяч человек (персоналу, людям в розыске и т. п.) с высокой точностью. Детекторы для груза Как вы понимаете, машинное зрение и распознавание образов используется практически повсеместно. Один из ярких примеров был до ката - рентгеновское сканирование груза. Сейчас многие крупногабаритные и некоторые «аэропортовские» сканеры уже снабжены автопоиском заданных объектов. Например, беглых мексиканцев или рожков к автомату Калашникова. Но чаще всё банальнее: грузовик заезжает на установку вроде «Заставы-1», сканируется, и в нём хорошо различается органика (взрывчатка, наркотики). Похожие штуки ставятся в портах, передвижные контейнеры с рентген-установками могут быть развёрнуты где угодно. Пропускная способность очень высокая. Есть комплексы для железных дорог - там важно считать вагоны и контейнеры в них. Тот же комплекс SecurOS Transit распознаёт на движущемся товарняке номера вагонов (с точностью около 95% с учётом загрязнений и разной погоды), фотографирует груз, сразу же определяет тип вагона по его номеру, ищет, где этот вагон должен быть по документам, а потом сравнивает с фактическим положением. Судя по датам - одно из первых внедрений, когда из функций было OCR. Либо делает обратную задачу: вы вводите параметры вагона, а комплекс ищет их в базе. Перевозчики используют его широко - от контроля целостности груза до учёта разных леваков и непорядка. В этом комплексе, кстати, на один номер приходится несколько кадров - там очень интересная математика по обработке их в смазанном виде. Детекторы для трафика Тут всё просто. Робот следит за правилами дорожного движения (на уровне «нельзя ехать назад по встречке», «нельзя стоять в определённых местах», «нельзя перестраиваться иначе как по заданным правилам»), определяет скорость отдельных машин и потока целиком, считает машины и определяет утилизацию полосы, распознаёт отдельно грузовики и легковушки (делается это для оптимизации схем дорожного движения на постаналитике). Если к этой штуке прикрутить ещё распознавание номеров, получается ещё кусочек мозаики. В Китае, например, дорожная сеть в Шанхае снабжается камерами со вспышкой на специальных мачтах, и они тщательно фиксируют каждый номер для контроля домашнего региона и скорость. Ещё там действует программа разгрузки движения - упрощая, по понедельникам нельзя тем, у кого номер заканчивается на 1 или 0, по вторникам - 2 или 9 и так далее. Таким товарищам сразу прилетает китайское предупреждение о платном проезде. То есть штраф (примерно 500 рублей за 4 часа). А это внедрение в Ярославле и Перми - учёт машин в автосалоне и учёт контейнеров. А это магнитный детектор занятости парковочного места - вот наш рассказ про их испытания Ещё на КПП на предприятиях используются классические преграждающие устройства типа столбиков или шлагбаумов с системами сканирования днища. Стоит специальная платформа, которая смотрит видеокамерой на дно машины на предмет новых интересных вещей. RFID-метки RFID-метки (похожие на те, что вы встречаете в книжных магазинах и магазинах одежды для защиты от воровства) передают и получают данные в радиусе до 150 метров) могут быть использованы довольно широко. Банальный вариант - контроль книг библиотеки. Взял книгу - провёл по сканеру ей и своей картой. Вернул - сделал то же самое. Варианты посложнее - контроль персонала, определение того, какие строители и куда ходили на большой стройке, разные штуки для контроля движения пожилых людей и инвалидов (важны родственникам). Поиск объектов Моя любимая фича - поиск конкретных объектов по параметрам. Как искать потерявшийся вагон, вы уже читали выше. На умном видеонаблюдении же есть ещё куча примочек. Это стоп-кадры в опасных местах (все касания полок посетителем магазина или все действия с сервером в дата-центре), траектория человека (для того чтобы понять, откуда и куда он идёт, и принять какие-то решения), контроль толпы. Днём у безопасников или полиции есть возможность искать человека по цвету одежды, росту, цвету кожи, волос, направлению движения (из зоны, в зону, внутри зоны и так далее). Ночью из-за чёрно-белой картинки посложнее, только отбор по траекториям - «все, кто пришёл в ангар со склада». Digital Signage Системы оповещения тоже стали умнее за последние годы. Обратите внимание, как плавно меняется представление о том, что должно быть экраном. В ресторанных двориках, например, статических меню всё меньше: их заменяют светодиодные и плазменные панели. В «Азбуке вкуса», «Шанеле», на заправках ТНК и «Лукойла» - везде используется постоянно обновляемый поток данных. Например, судя по заправкам, автомобилисту нужны пробки, погода, курс валют и реклама шин, как же без неё. Почти вплотную идут кафе с электронным меню (есть на ряде заправок и в «Макдональдсе») - системы взаимодействия удобно интегрируются с оповещениями. В музеях встречаются электронные гиды: в Туле в оружейном музее стоят специальные проекторы с актёрами, находящимися прямо в декорациях землянки или кабинета главнокомандующего. У нас, например, было внедрение в крупном российском банке - там на входе стоит камера для распознавания пола человека (мальчикам и девочкам предлагаются разные услуги), а потом по коридору гостя «провожают» электронные помощники, дающие совет дня. Вообще, мы делали довольно много инсталляций в музеях, и не только по видео - вот ещё примеры. Здесь на карту наносятся все Wi-Fi-точки (98% - это телефоны), и по ним можно установить, где на выставке сейчас интересно. На стадионах в зависимости от зоны с помощью Digital Signage с болельщиками подаётся таргетированный контент. Сейчас как раз такой проект мы завершает на крупном спортивном объекте в одном из российских регионов. Кстати, на выставках регулярно показывают виртуальные примерочные (это где можно примерить на себя несуществующий товар и «создать персонажа», как в RPG), но всё равно на сканировании местами получаются уродцы, как из TES: Обливиона. Лучшая интеграция датчиков и DS - это распознавание лица в лифте и показ плана встреч, пока едешь на этаж. HD Wi-Fi Вайфай высокой плотности - это сочетание нескольких диапазонов вещания, возможности использовать передачу сразу на нескольких каналах (до четырёх на устройство) и хороший beamforming. Практический пример - можно транслировать своё видео на стадионе на каждый телефон болельщика. Повторы интересных моментов, слежение за конкретным игроком, крупные планы лиц прямо на телефонах и планшетах в HD - это уже реальность. В случае же чрезвычайной ситуации каждый такой телефон становится устройством помощи в эвакуации - даёт индивидуальный маршрут каждому. Инфраструктура Всё это требует довольно интересной инфраструктуры. Понятно, что в 5G-сетях можно будет подключать тысячи устройств к соте, а сами соты будут натыканы так часто, что проблема связи стоять не будет даже для очень маломощных устройств, работающих по 5-7 лет с одной батареи. Но сейчас питание нужно, и это проблема. Я делал решение не так чтобы элегантное, но очень практичное. Мы монтировали контроль территории вокруг стадиона и в парке - подводили к камерам POE. Обычный медный RG-45, 3 километра длины - и в конце преобразователь питания. Всё прекрасно работает. С ответами на вопросы по слаботочке может помочь мой коллега Иван Царёв (@Tsar111, ITsarev@croc.ru), а моя почта - AChuvilin@croc.ru Источник: habrahabr.ru Комментарии: |
|