ເຄືອຂ່າຍ neural "Beeline AI - ຄົ້ນຫາຄົນ" ຈະຊ່ວຍຊອກຫາຜູ້ທີ່ຫາຍສາບສູນ

Beeline ໄດ້ພັດທະນາເຄືອຂ່າຍ neural ພິເສດທີ່ຈະຊ່ວຍໃນການຄົ້ນຫາຜູ້ຫາຍສາບສູນ: ເວທີທີ່ເອີ້ນວ່າ "Beeline AI - ຄົ້ນຫາຄົນ."

ການແກ້ໄຂໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອເຮັດໃຫ້ວຽກງານຂອງທີມງານຄົ້ນຫາແລະກູ້ໄພງ່າຍຂຶ້ນ.Lisa ເຕືອນ" ນັບຕັ້ງແຕ່ປີ 2018 ເປັນຕົ້ນມາ, ທີມງານນີ້ໄດ້ນໍາໃຊ້ເຮືອບິນບໍ່ມີຄົນຂັບສໍາລັບການປະຕິບັດງານຄົ້ນຫາທີ່ດໍາເນີນຢູ່ໃນປ່າແລະເຂດອຸດສາຫະກໍາຂອງເມືອງ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການວິເຄາະຮູບພາບທີ່ໄດ້ຮັບຈາກກ້ອງຖ່າຍຮູບ drone ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງອາສາສະຫມັກຈໍານວນຫລາຍ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ນີ້ໃຊ້ເວລາຫຼາຍ.

ເຄືອຂ່າຍ neural “Beeline AI - People Search” ຖືກອອກແບບເພື່ອອັດຕະໂນມັດຂະບວນການປະມວນຜົນຮູບພາບ. ມັນໄດ້ຖືກອ້າງວ່າ algorithms ພິເສດສາມາດຫຼຸດຜ່ອນເວລາສໍາລັບການເບິ່ງແລະຈັດຮຽງຮູບພາບທີ່ໄດ້ຮັບສອງເທື່ອເຄິ່ງຫນຶ່ງ.

ເວທີດັ່ງກ່າວໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີເຄືອຂ່າຍ neural convolutional, ເຊິ່ງເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງເຄື່ອງມືວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ. ເຄືອຂ່າຍ neural ໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບການລວບລວມຮູບພາບທີ່ແທ້ຈິງ. ການທົດສອບໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຕົວແບບກ່ຽວກັບຮູບພາບການທົດສອບແມ່ນຢູ່ໃກ້ກັບ 98%.

ວຽກງານຕົ້ນຕໍຂອງ "Beeline AI - ການຊອກຫາຄົນ" ແມ່ນເພື່ອຄັດອອກ "ຫວ່າງເປົ່າ" ແລະຮູບພາບທີ່ບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ແນ່ນອນບໍ່ມີບຸກຄົນຫຼືຄຸນລັກສະນະທີ່ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າມີບຸກຄົນຢູ່ໃນສະຖານທີ່ນີ້. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ທີມງານວິເຄາະທັນທີສຸມໃສ່ການສັກຢາທີ່ອາດຈະມີຜົນກະທົບ.

ລະບົບສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບເງື່ອນໄຂທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ມັນພົບວັດຖຸໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງເທົ່າທຽມກັນທັງຈາກຄວາມສູງ 30-40 ແມັດ ແລະຈາກລະດັບຄວາມສູງຂອງການບິນ 100 ແມັດ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ເຄືອຂ່າຍ neural ມີຄວາມສາມາດປະມວນຜົນຮູບພາບທີ່ມີ "ສຽງລົບກວນ" ໃນລະດັບສູງ - ຕົ້ນໄມ້, ພູມສັນຖານທໍາມະຊາດ, twilight, ແລະອື່ນໆ.

"ມີທ່າແຮງ, ເຄືອຂ່າຍ neural ສາມາດຊອກຫາຄົນແລະວັດຖຸໃນທຸກສະຖານທີ່ຄົ້ນຫາ, ເຊັ່ນ: ປ່າໄມ້, swamps, ທົ່ງນາ, ຕົວເມືອງ, ໂດຍບໍ່ຄໍານຶງເຖິງເວລາຂອງປີແລະເຄື່ອງນຸ່ງຂອງບຸກຄົນ, ເນື່ອງຈາກວ່າ algorithm ໄດ້ຖືກຕັ້ງຄ່າໃຫ້ເຮັດວຽກໄດ້ທຸກເວລາຂອງ. ປີແລະອາດຈະສາມາດຮັບຮູ້ຕໍາແຫນ່ງຂອງຮ່າງກາຍທີ່ບໍ່ໄດ້ມາດຕະຖານຢູ່ໃນອາວະກາດ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ຄົນທີ່ນັ່ງ, ນອນຫຼືປົກຄຸມບາງສ່ວນດ້ວຍໃບໄມ້, "Beeline ກ່າວ. 

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: 3dnews.ru