Камеры наблюдения, не только следящие за каждым вашим шагом,
но также способные идентифицировать вашу текущую активность и даже предугадывать следующий
шаг, совсем недавно считались выдумкой писателей-фантастов. Возможно,
стараниями группы ученых из университета Carnegie Mellon University, фантастика
станет реальностью уже в обозримом будущем.
Компьютерная система, которая позволит камерам наблюдения,
установленным в общественных местах, распознавать действия людей, была
представлена на мероприятии под названием «International Conference on Semantic
Technologies for Intelligence, Defense, and Security». Эта международная
отраслевая конференция состоялась на прошлой неделе в Вашингтоне. Предлагаемая
разработка является частью более масштабного проекта под названием «Mind's Eye»,
финансируемого агентством DARPA. Впрочем, новой технологии, по мнению одного из
его создателей, Алессандро Олтрамари (Alessandro Oltramari), исследователя из
Carnegie Mellon, также найдется применение и в гражданской сфере.
К примеру, система немедленно обратит внимание на сумку,
оставленную без присмотра в зале ожидания аэропорта или вокзала, а также на
человека, перетаскивающего тяжелый груз по подземной парковке. До недавнего
времени эту трудоемкую работу выполняли живые операторы, которым приходилось по
нескольку часов не сводить глаз с мониторов. По мнению разработчиков, новая
система обойдется намного дешевле, а также будет лишена большинства недочетов и
уязвимостей, связанных с человеческим фактором. В отличие от живого человека,
компьютер не испытывает усталости, не отвлекается от наблюдения и не покидает
своего рабочего места. Разумеется, электронный наблюдатель немедленно поделится
своими подозрениями с живыми представителями службы безопасности, которые
примут окончательное решение.
Олтрамари и его коллега Кристиан Лебье (Christian Lebiere) объясняют,
что автоматизированные системы видеонаблюдения смогут анализировать картинку с
камеры и выявлять признаки подозрительного поведения без вмешательства
пользователя. В основе предлагаемого решения лежат самые передовые технологии
машинного зрения, алгоритмы распознавания изображений и искусственного
интеллекта. Для более быстрого и эффективного решения поставленной задачи
видеоролик разбивается на отдельные составляющие, после чего система выполняет
тщательный «разбор предложения». В каждом коротком фрагменте распознается не
только персона или объект (существительное), но и выполняемое ими действие
(глагол).
Самым же интересным компонентом новой системы является
технология «Activity Forecasting» (прогнозирование деятельности), которая в
буквальном смысле слова способна предсказывать каждый следующий шаг объекта
наблюдения. Для этого компьютер анализирует достаточно длинные цепочки
действий, а также рассчитывает допустимые траектории движения объектов и
расценивает любое отклонение от маршрута как «аномалию».
По материалам сайтов CNet, The Verge и Phys.org.
|
