{"id":115593,"date":"2024-05-07T01:52:05","date_gmt":"2024-05-06T23:52:06","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/vypusk-lacmus-1-0-0-instrumenta-dlya-poiska-propavshih-lyudej"},"modified":"2024-05-07T01:52:05","modified_gmt":"2024-05-06T23:52:06","slug":"vypusk-lacmus-1-0-0-instrumenta-dlya-poiska-propavshih-lyudej","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/news\/vypusk-lacmus-1-0-0-instrumenta-dlya-poiska-propavshih-lyudej","title":{"rendered":"Udgivelsen af Lacmus 1.0.0, et v\u00e6rkt\u00f8j til at finde savnede personer","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Lacmus 1.0 «Furious Vaporization»programmet er nu blevet frigivet. Projektet er en tv\u00e6rplatformsl\u00f8sning til automatisering af s\u00f8gning og redning af savnede personer ved hj\u00e6lp af algoritmer inden for computer vision og AI. Projektet er skrevet i C# og distribueres under GPLv3-licensen, og dets udvikling har v\u00e6ret i gang i mere end fem \u00e5r i t\u00e6t samarbejde med redningsholdsf\u00e6llesskabet. <\/p>\n
Softwarepakken Lacmus muligg\u00f8r automatiseret s\u00f8gning baseret p\u00e5 billeder optaget af UAV'er, hj\u00e6lper med at identificere billeder, der indeholder den savnede person, og giver brugeren koordinaterne for det efters\u00f8gte objekt. Programmets funktionalitet er baseret p\u00e5 anvendelsen af neurale netv\u00e6rk og computer vision-algoritmer til at genkende mennesker p\u00e5 billeder fra UAV'er, hvilket \u00f8ger effektiviteten af efters\u00f8gningsoperationer, reducerer tiden til deres gennemf\u00f8relse og i sidste ende \u00f8ger sandsynligheden for succesfuld redning af savnede personer.
<\/center> <\/p>\n
Programmet underst\u00f8tter forskellige operativsystemer, herunder Linux, Windows og macOS, og giver mulighed for brug af forskellige typer grafiske acceleratorer s\u00e5som NVIDIA GPU, Intel, AMD, NPU og TPU for at optimere arbejdet med neurale netv\u00e6rk. Den grafiske brugergr\u00e6nseflade er baseret p\u00e5 det tv\u00e6rplatforme framework AvaloniaUI, og ONNX Runtime samt en letv\u00e6gtsversion af TensorFlow anvendes til at k\u00f8re maskinl\u00e6ringsmodeller. <\/p>\n
Modellerne til computer vision distribueres som plug-in-moduler, der kan downloades fra ML-modellens katalog i programmets indstillingsvindue, og hver s\u00e5dan plugin indeholder de n\u00f8dvendige afh\u00e6ngigheder, hvilket fritager den endelige bruger fra at installere yderligere afh\u00e6ngigheder og biblioteker. De prim\u00e6re arkitekturer for de neurale netv\u00e6rk, der anvendes, er YOLOv5 og RetinaNet. <\/p>\n
Projektet udvikles med st\u00f8tte fra Lacmus Foundation, der arbejder med \u00e5bne forskning inden for s\u00f8gning og redning af savnede mennesker. Organisationen har ingen juridiske strukturer og er baseret p\u00e5 frivillige initiativer. Statistikker viser, at tusindvis af mennesker \u00e5rligt forsvinder sporl\u00f8st rundt om i verden. Lacmus-projektet er designet til at v\u00e6re en lakmuspr\u00f8ve (deraf navnet) i l\u00f8sningen af dette problem ved at give s\u00f8ge- og redningstjenester moderne v\u00e6rkt\u00f8jer til effektivt at udf\u00f8re deres opgaver og redde s\u00e5 mange liv som muligt. \n Kilde: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
![\"Udgivelsen](\"\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/e482c546de5d370c85c978e2bb065177.png\")
<\/center> <\/p>\n