Beeline hat ein spezielles neuronales Netzwerk entwickelt, das bei der Suche nach vermissten Personen helfen soll: Die Plattform heißt „Beeline AI – Search for People“.
Die Lösung soll die Arbeit des Such- und Rettungsteams vereinfachen." Seit 2018 setzt dieses Team unbemannte Luftfahrzeuge für Suchaktionen in Wäldern und Industriegebieten von Städten ein. Allerdings erfordert die Analyse der von Drohnenkameras gewonnenen Bilder den Einsatz einer großen Zahl freiwilliger Helfer. Darüber hinaus nimmt dies viel Zeit in Anspruch.
Das neuronale Netzwerk „Beeline AI – People Search“ soll den Fotoverarbeitungsprozess automatisieren. Es wird behauptet, dass spezielle Algorithmen die Zeit zum Betrachten und Sortieren empfangener Bilder um das Zweieinhalbfache reduzieren können.
Die Plattform nutzt Convolutional Neural Network-Technologien, was die Effizienz von Computer-Vision-Tools erhöht. Das neuronale Netzwerk wurde anhand realer Bildersammlungen trainiert. Tests haben gezeigt, dass die Genauigkeit des Modells bei Testbildern nahezu 98 % beträgt.
Die Hauptaufgabe von „Beeline AI – People Search“ besteht darin, „leere“ und nicht aussagekräftige Fotos auszusortieren, die definitiv keine Person oder Attribute enthalten, die darauf hinweisen, dass sich an diesem Ort eine Person befand. Dadurch kann sich das Analyseteam sofort auf potenziell wirkungsvolle Aufnahmen konzentrieren.
Das System kann sich an unterschiedliche Bedingungen anpassen. Es findet Objekte sowohl aus Höhen von 30–40 Metern als auch aus einer Flughöhe von 100 Metern gleichermaßen genau. Gleichzeitig ist das neuronale Netzwerk in der Lage, Bilder mit einem hohen Maß an visuellem „Rauschen“ zu verarbeiten – Bäume, Naturlandschaften, Dämmerung usw.
„Potenziell ist das neuronale Netzwerk in der Lage, Menschen und Objekte an allen Suchorten wie Wäldern, Sümpfen, Feldern, Städten zu finden, unabhängig von der Jahreszeit und der Kleidung einer Person, da der Algorithmus so konfiguriert ist, dass er zu jeder Zeit funktioniert.“ im Laufe des Jahres und wird möglicherweise in der Lage sein, ungewöhnliche Körperpositionen im Raum zu erkennen, zum Beispiel eine sitzende, liegende oder teilweise von Laub bedeckte Person“, bemerkt Beeline.
Source: 3dnews.ru