Ang neural network nga "Beeline AI - Pagpangita alang sa mga tawo" makatabang sa pagpangita sa nawala nga mga tawo

Ang Beeline nakahimo og usa ka espesyal nga neural network nga makatabang sa pagpangita sa nawala nga mga tawo: ang plataporma gitawag nga "Beeline AI - Pagpangita sa mga Tawo."

Gidisenyo ang solusyon aron pasimplehon ang trabaho sa search and rescue team.Lisa Alert" Sukad sa 2018, kini nga team naggamit ug unmanned aerial vehicles para sa search operations nga gihimo sa kalasangan ug industriyal nga mga lugar sa mga siyudad. Bisan pa, ang pag-analisar sa mga imahe nga nakuha gikan sa mga drone camera nanginahanglan pag-apil sa daghang mga boluntaryo. Dugang pa, kini nagkinahanglan og daghang panahon.

Ang neural network nga "Beeline AI - People Search" gidisenyo aron awtomatiko ang proseso sa pagproseso sa litrato. Giangkon nga ang espesyal nga mga algorithm makapakunhod sa oras sa pagtan-aw ug pag-sort sa nadawat nga mga imahe sa duha ug tunga ka beses.

Ang plataporma naggamit sa convolutional neural network nga mga teknolohiya, nga nagdugang sa kahusayan sa mga himan sa panan-aw sa kompyuter. Ang neural network gibansay sa tinuod nga mga koleksyon sa mga hulagway. Gipakita sa mga pagsulay nga ang katukma sa modelo sa mga imahe sa pagsulay hapit sa 98%.

Ang nag-unang tahas sa "Beeline AI - People Search" mao ang paghan-ay sa "walay sulod" ug dili impormasyon nga mga litrato nga siguradong walay tawo o mga hiyas nga nagpakita nga adunay usa ka tawo niining dapita. Gitugotan niini ang grupo sa pag-analisa nga makapunting dayon sa mga mahimo’g maapektuhan nga mga shot.

Ang sistema makapahiangay sa lainlaing mga kondisyon. Kini parehas nga tukma nga pagpangita sa mga butang gikan sa gitas-on nga 30-40 metros ug gikan sa taas nga paglupad nga 100 metros. Sa parehas nga oras, ang neural network makahimo sa pagproseso sa mga imahe nga adunay taas nga lebel sa biswal nga "saba" - mga kahoy, natural nga talan-awon, kilumkilom, ug uban pa.

"Posible, ang neural network makahimo sa pagpangita sa mga tawo ug mga butang sa tanan nga mga lokasyon sa pagpangita, sama sa kalasangan, kalamakan, kaumahan, siyudad, bisan unsa pa ang panahon sa tuig ug sinina sa usa ka tawo, tungod kay ang algorithm gi-configure aron magtrabaho sa bisan unsang oras sa sa tuig ug posibleng makaila sa dili standard nga mga posisyon sa lawas sa kawanangan, pananglitan, usa ka tawo nga naglingkod, naghigda o partially covered sa mga dahon,” matod ni Beeline. 

Source: 3dnews.ru