Тесты цифровой техники

     
 
 
 
     
     
 

Нейросеть поможет «Лиза Алерт»

«Билайн» представил решение, способное существенно ускорить сортировку фотоматериалов, сделанных дронами при поиске пропавших людей. Нейросеть на данный момент отбраковывает фотографии, на которых нет так называемых артефактов – полных или частичных изображений людей, одежды и т.д. Система прошла тестирование и будет применяться поисково-спасательными отрядами «Лиза Алерт» в работе.

Как рассказали представители «Лиза Алерт», количество заявок на поиск в лесу колоссально. Только с 15 по 21 июля текущего года было получено более 700 таких запросов, а за две недели – более 1 тыс. В таких поисках один из действенных инструментов – это фотосъемка с квадрокоптера. Именно он может по заданному маршруту быстро отснять большие площади, в том числе покрытые непроходимыми или труднопроходимыми участками – буреломами, болотами, непроходимой высокой травой и т.д. Снимки делаются с перекрытием, чтобы на фотографиях было все облетаемое пространство.

После возвращения квадрокоптера снимки тщательно отсматриваются: люди ищут на каждом из них потерявшихся или следи их пребывания. Однако большое количество снимков быстро в ручном режиме проанализировать тяжело: человеку надо отдыхать каждые три-четыре часа – иначе глаз замыливается, внимательность падает. На отсмотр каждого дата-сета тратится порядка 5-7 часов.

При этом количество снимков с каждого облета велико. Так, по словам представителей «Лиза Алерт», в ходе одного поиска делается порядка 2,5 тыс. снимков, а за 6 месяцев их накопилось порядка 33 тыс. Те места, на фото с которых находят артефакты (изображения людей, следы их нахождения, тени и все, что выбивается из стандартного природного или городского ландшафта) проверяется поисковой группой.

Ускорить процесс анализа фотографий и призвано решение, которое представил «Билайн». Оно базируется на технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения, поэтому получило название «Beeline AI».

Для обучения нейросети «Лиза Алерт» был создан специальный дата-сет из 15 млн фото, включавший фотографии из различных регионов с разным ландшафтом, включающие артефакты и без них. Эти артефакты и должна учиться находить нейросеть, раскладывая изображение на слои – от 13 до 30. На данном этапе ее задача – отбраковать те фото, на которых таких артефактов нет. Если же подозрение на наличие артефакта есть, то эти фото будут отсматриваться в том же ручном режиме.

Как отметил Джордж Хелд, директор по развитию цифрового и нового бизнеса ПАО «ВымпелКом», на данный момент сложились все условия для запуска решения: это и накопленные объемы фото для обучения ИИ, и наличие вычислительных ресурсов, и технологии. Решение предлагается в двух вариантах. Первый – онлайн-сервис на базе облачного хранилища BeeCloud и оффлайн-решение, предустановленное на ноутбуке поисковой группы, находящейся в зоне поисков. Во втором случае решение позволяет проводить анализ в локациях, где доступа в интернет нет или скорость доступа медленная.

Скорость же работы онлайн-сервиса, по мнению представителей «Билайна», увеличится после запуска сетей 5G: если загрузка 100 фото объемом 10 Мбайт в сетях 3G занимает 1000 секунд, а в сетях 4G – 400 секунд, то в сетях «пятого поколения» их можно будет загрузить за 10 секунд. В поисковой работе каждая секунда дорога, так как потерянные секунды могут стоить потерявшемуся человеку жизни.

В будущем, как надеются разработчики, решение позволит не только отбраковывать пустые фотографии, но и выявлять изображения людей. Пока же только завершился тестовый режим – в реальных поисках решение не использовалось, кроме того, отбракованные ИИ фото проверялись людьми. Однако теперь решение начнут применять в «боевом» режиме.

Автор: Алена Журавлева (info@mskit.ru)

Рубрики: Мобильная связь, Интернет, Outsourcing, Безопасность

наверх
 
 
     

А знаете ли Вы что?

     
 

MSKIT.RU: последние новости Москвы и Центра

16.09.2019 EOS for SharePoint в ГК «Пионер»: 500 пользователей работают с документами в едином информационном пространстве

11.09.2019 Восемь процентов новых авто в Европе оснащены функцией автономного вождения

06.09.2019 ВЭФ-2019: конец эпохи свободного капитализма в цифровой торговле

05.09.2019 Лебедь, Рак и Щука, или как на ВЭФ-2019 искали ответственных за инновации

04.09.2019 Расходы на ИИ в Европе к 2023 году превысят 20 миллиардов долларов

03.09.2019 В российском e-commerce насчитали190 миллионов заказов

22.08.2019 Есть ли жизнь на границе сети?

21.08.2019 Контакт с IoT

NNIT.RU: последние новости Нижнего Новгорода

16.09.2019 EOS for SharePoint в ГК «Пионер»: 500 пользователей работают с документами в едином информационном пространстве

11.09.2019 Восемь процентов новых авто в Европе оснащены функцией автономного вождения

06.09.2019 ВЭФ-2019: конец эпохи свободного капитализма в цифровой торговле

05.09.2019 Лебедь, Рак и Щука, или как на ВЭФ-2019 искали ответственных за инновации

04.09.2019 Расходы на ИИ в Европе к 2023 году превысят 20 миллиардов долларов

03.09.2019 В российском e-commerce насчитали190 миллионов заказов

22.08.2019 Есть ли жизнь на границе сети?

21.08.2019 Контакт с IoT

ITSZ.RU: последние новости Петербурга

16.09.2019 EOS for SharePoint в ГК «Пионер»: 500 пользователей работают с документами в едином информационном пространстве

11.09.2019 Восемь процентов новых авто в Европе оснащены функцией автономного вождения

06.09.2019 ВЭФ-2019: конец эпохи свободного капитализма в цифровой торговле

05.09.2019 Лебедь, Рак и Щука, или как на ВЭФ-2019 искали ответственных за инновации

04.09.2019 Расходы на ИИ в Европе к 2023 году превысят 20 миллиардов долларов

03.09.2019 В российском e-commerce насчитали190 миллионов заказов

21.08.2019 Контакт с IoT

12.08.2019 Нейросеть поможет «Лиза Алерт»