Beeline ha desenvolupat una xarxa neuronal especialitzada que ajudarà a buscar persones desaparegudes: la plataforma s'anomena "Beeline AI - Search for People".
La solució està dissenyada per simplificar la feina de l'equip de recerca i rescat." Des de l'any 2018, aquest equip utilitza vehicles aeris no tripulats per a les operacions de recerca realitzades als boscos i zones industrials de les ciutats. Tanmateix, l'anàlisi d'imatges obtingudes a partir de càmeres de drons requereix la implicació d'un gran nombre de voluntaris. A més, això requereix molt de temps.
La xarxa neuronal "Beeline AI - People Search" està dissenyada per automatitzar el procés de processament de fotografies. S'afirma que els algorismes especialitzats poden reduir el temps de visualització i classificació de les imatges rebudes dues vegades i mitja.
La plataforma utilitza tecnologies de xarxes neuronals convolucionals, que augmenten l'eficiència de les eines de visió per ordinador. La xarxa neuronal es va entrenar en col·leccions reals d'imatges. Les proves han demostrat que la precisió del model a les imatges de prova és propera al 98%.
La tasca principal de "Beeline AI - Cerca de persones" és classificar les fotografies "buides" i poc informatives que definitivament no tenen una persona o atributs que indiquin que hi havia una persona en aquest lloc. Això permet que l'equip d'anàlisi es concentri immediatament en trets potencialment impactants.
El sistema es pot adaptar a diferents condicions. Troba amb la mateixa precisió objectes tant des d'altures de 30 a 40 metres com des d'una altitud de vol de 100 metres. Al mateix temps, la xarxa neuronal és capaç de processar imatges amb un alt nivell de "soroll" visual: arbres, paisatges naturals, crepuscle, etc.
“Potencialment, la xarxa neuronal és capaç de trobar persones i objectes en totes les ubicacions de cerca, com boscos, pantans, camps, ciutats, independentment de l'època de l'any i de la roba d'una persona, ja que l'algoritme està configurat per funcionar en qualsevol moment de l'any i potencialment serà capaç de reconèixer posicions corporals no estàndard a l'espai, per exemple, una persona asseguda, estirada o parcialment coberta pel fullatge", assenyala Beeline.
Font: 3dnews.ru