{"id":37004,"date":"2019-10-31T22:15:15","date_gmt":"2019-10-31T19:15:15","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/nejroset-beeline-ai-poisk-lyudej-pomozhet-najti-propavshih\/"},"modified":"2019-10-31T22:15:15","modified_gmt":"2019-10-31T19:15:15","slug":"nejroset-beeline-ai-poisk-lyudej-pomozhet-najti-propavshih","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/nejroset-beeline-ai-poisk-lyudej-pomozhet-najti-propavshih","title":{"rendered":"Das neuronale Netzwerk \u201eBeeline AI \u2014 Personensuche\u201c hilft dabei, Vermisste zu finden","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\u201eBeeline\u201c hat ein spezialisiertes neuronales Netzwerk entwickelt, das bei der Suche nach Vermissten hilft: Die Plattform tr\u00e4gt den Namen \u201eBeeline AI \u2013 Suche nach Menschen\u201c.<\/p>\n

Die L\u00f6sung soll die Arbeit des Such- und Rettungsteams vereinfachen \u201eLiza Alert<\/a><\/noindex>\u201c. Seit 2018 setzt dieses Team Drohnen f\u00fcr Suchoperationen in W\u00e4ldern und auf Industriegebieten in St\u00e4dten ein. Die Analyse der von Drohnenkameras aufgenommenen Bilder erfordert jedoch das Engagement einer gro\u00dfen Anzahl von Freiwilligen. Au\u00dferdem ben\u00f6tigt dies sehr viel Zeit.<\/p>\n

\"Das<\/p>\n

Das neuronale Netzwerk \u201eBeeline AI \u2013 Suche nach Menschen\u201c soll gerade den Prozess der Bildbearbeitung automatisieren. Es wird behauptet, dass spezialisierte Algorithmen die Zeit f\u00fcr die Durchsicht und Sortierung der erhaltenen Bilder um zweieinhalb Mal reduzieren k\u00f6nnen.<\/p>\n

Die Plattform nutzt Technologien von konvolutionalen neuronalen Netzwerken, was die Effizienz der Maschinenvision erh\u00f6ht. Das Training des neuronalen Netzwerks fand an realen Bildsammlungen statt. Tests haben gezeigt, dass die Genauigkeit des Modells bei Testbildern fast 98 % erreicht.<\/p>\n

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Die vorrangige Aufgabe von \u201eBeeline AI \u2013 Suche nach Menschen\u201c besteht darin, \u201eleere\u201c und nicht informative Bilder zu sortieren, auf denen eindeutig keine Person oder keine Attribute zu sehen sind, die darauf hindeuten, dass sich an diesem Ort eine Person aufgehalten hat. Dies erm\u00f6glicht es der Analysetruppe, sich sofort auf potenziell aussichtsreiche Bilder zu konzentrieren.<\/p>\n

\"Das<\/p>\n

Das System kann sich an verschiedene Bedingungen anpassen. Es erkennt Objekte mit gleicher Genauigkeit sowohl aus H\u00f6hen von 30\u201340 Metern als auch aus einer Flugh\u00f6he von 100 Metern. Dabei kann das neuronale Netzwerk Bilder mit einem hohen Grad an visuellem \u201eRauschen\u201c verarbeiten \u2013 B\u00e4ume, nat\u00fcrliche Landschaften, D\u00e4mmerung usw.<\/p>\n

\u201ePotentiell ist das neuronale Netzwerk in der Lage, Menschen und Objekte an allen Suchorten zu finden, wie W\u00e4ldern, S\u00fcmpfen, Feldern und St\u00e4dten, unabh\u00e4ngig von der Jahreszeit und der Kleidung der Person, da der Algorithmus so eingestellt werden kann, dass er zu jeder Jahreszeit arbeitet und potenziell eine unkonventionelle K\u00f6rperhaltung im Raum erkennen kann, beispielsweise eine sitzende, liegende oder teilweise von Bl\u00e4ttern verdeckte Person\u201c, betont \u201eBeeline\u201c. <\/p>\n

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<\/center><\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/center>
Quelle: 3dnews.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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