{"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\/es\/blog\/news\/vypusk-lacmus-1-0-0-instrumenta-dlya-poiska-propavshih-lyudej","title":{"rendered":"Lanzamiento de Lacmus 1.0.0, una herramienta para la b\u00fasqueda de personas desaparecidas.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Se ha lanzado el programa Lacmus 1.0 \u00abFurious Vaporization\u00bb. El proyecto es una soluci\u00f3n multiplataforma para automatizar la b\u00fasqueda y el rescate de personas desaparecidas utilizando algoritmos de visi\u00f3n por computadora y AI. El proyecto est\u00e1 desarrollado en C# y se distribuye bajo la licencia GPLv3, y su desarrollo se llev\u00f3 a cabo durante m\u00e1s de cinco a\u00f1os en estrecha colaboraci\u00f3n con la comunidad de grupos de b\u00fasqueda y rescate. <\/p>\n
El sistema Lacmus permite realizar la b\u00fasqueda automatizada a partir de fotograf\u00edas tomadas con drones, ayudando a identificar im\u00e1genes en las que aparece la persona desaparecida y proporcionando al usuario las coordenadas del objeto buscado. El funcionamiento del programa se basa en la aplicaci\u00f3n de redes neuronales y algoritmos de visi\u00f3n por computadora para reconocer personas en las im\u00e1genes capturadas por drones, lo que aumenta la eficacia de las operaciones de b\u00fasqueda, reduce el tiempo de su realizaci\u00f3n y, en \u00faltima instancia, mejora la probabilidad de rescatar con \u00e9xito a las personas desaparecidas.
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El programa es compatible con varios sistemas operativos, incluyendo Linux, Windows y macOS, y permite el uso de diversos tipos de aceleradores gr\u00e1ficos, como GPU NVIDIA, Intel, AMD, NPU y TPU, para optimizar el rendimiento de las redes neuronales. La interfaz de usuario se basa en el marco multiplataforma AvaloniaUI, y para ejecutar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico se utiliza ONNX Runtime y una versi\u00f3n ligera de TensorFlow. <\/p>\n
Los modelos de visi\u00f3n por computadora se distribuyen como m\u00f3dulos complementarios que se pueden descargar del cat\u00e1logo de modelos ML en la ventana de configuraci\u00f3n del programa, y cada uno de estos complementos incluye las dependencias necesarias, liberando al usuario final de la necesidad de instalar dependencias y bibliotecas adicionales. Las arquitecturas principales de las redes neuronales utilizadas son YOLOv5 y RetinaNet. <\/p>\n
El proyecto se desarrolla con el apoyo de la asociaci\u00f3n Lacmus Foundation, que se dedica a la investigaci\u00f3n abierta en el campo de la b\u00fasqueda y rescate de personas desaparecidas. La organizaci\u00f3n no tiene estructuras legales y se basa en el voluntariado. Las estad\u00edsticas indican que miles de personas desaparecen en el mundo cada a\u00f1o. El proyecto Lacmus est\u00e1 destinado a ser un papel indicador (de ah\u00ed su nombre) en la soluci\u00f3n de este problema, proporcionando a los equipos de b\u00fasqueda y rescate herramientas modernas para llevar a cabo sus tareas de manera eficaz y salvar el mayor n\u00famero posible de vidas. \n Fuente: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
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