{"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\/de\/blog\/news\/vypusk-lacmus-1-0-0-instrumenta-dlya-poiska-propavshih-lyudej","title":{"rendered":"Ver\u00f6ffentlichung von Lacmus 1.0.0, einem Werkzeug zur Suche nach vermissten Personen","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Die Software Lacmus 1.0 «Furious Vaporization» wurde ver\u00f6ffentlicht. Dieses Projekt ist eine plattform\u00fcbergreifende L\u00f6sung zur Automatisierung der Suche und Rettung von vermissten Personen mithilfe von Algorithmen der Computer Vision und KI. Das Projekt wurde in C# entwickelt und unter der Lizenz GPLv3 ver\u00f6ffentlicht, wobei die Entwicklung \u00fcber f\u00fcnf Jahre in enger Zusammenarbeit mit der Gemeinschaft der Such- und Rettungsteams stattgefunden hat. <\/p>\n
Das Softwarepaket Lacmus erm\u00f6glicht eine automatisierte Suche anhand von Fotos, die mit Drohnen aufgenommen wurden. Es hilft, Aufnahmen zu identifizieren, auf denen die vermisste Person zu sehen ist, und stellt dem Benutzer die Koordinaten des gesuchten Objekts zur Verf\u00fcgung. Die Funktionsweise des Programms basiert auf dem Einsatz von neuronalen Netzen und Algorithmen der Computer Vision zur Erkennung von Personen auf Drohnenaufnahmen, was die Effizienz von Suchoperationen steigert, die Zeit f\u00fcr deren Durchf\u00fchrung verk\u00fcrzt und letztendlich die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Rettung vermisster Personen erh\u00f6ht.
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Das Programm unterst\u00fctzt verschiedene Betriebssysteme, darunter Linux, Windows und macOS, und bietet die M\u00f6glichkeit, verschiedene Arten von Grafikbeschleunigern wie NVIDIA GPU, Intel, AMD, NPU und TPU zu nutzen, um die Leistung der neuronalen Netze zu optimieren. F\u00fcr die Benutzeroberfl\u00e4che wird das plattform\u00fcbergreifende Framework AvaloniaUI verwendet, und f\u00fcr die Ausf\u00fchrung von Modellen des maschinellen Lernens kommt ONNX Runtime und eine leichtgewichtige Version von TensorFlow zum Einsatz. <\/p>\n
Die Modelle der Computer Vision werden als Plug-Ins bereitgestellt, die im Katalog der ML-Modelle im Einstellungsfenster der Software heruntergeladen werden k\u00f6nnen. Jedes dieser Plug-Ins enth\u00e4lt die erforderlichen Abh\u00e4ngigkeiten und befreit den Endbenutzer von der Installation zus\u00e4tzlicher Bibliotheken und Abh\u00e4ngigkeiten. Als Hauptarchitekturen der neuronalen Netze kommen YOLOv5 und RetinaNet zum Einsatz. <\/p>\n
Das Projekt wird von der Lacmus Foundation unterst\u00fctzt, die sich mit offenen Forschungen im Bereich der Suche und Rettung vermisster Personen befasst. Die Organisation hat keine rechtlichen Strukturen und basiert auf freiwilligen Initiativen. Statistiken zeigen, dass j\u00e4hrlich weltweit Tausende von Menschen vermisst werden. Das Lacmus-Projekt soll als Lackmustest (daher der Name) bei der L\u00f6sung dieses Problems dienen, indem es den Such- und Rettungsdiensten moderne Mittel zur Verf\u00fcgung stellt, um ihre Aufgaben effektiv zu erf\u00fcllen und m\u00f6glichst viele Leben zu retten. \n Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
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