| 5 августа 2021 г. — 6:17 PT
Исследователи из Чешской Республики разработали способ сделать беспилотные летательные аппараты (БПЛА) более эффективными при наблюдении за большими группами людей. Для этого ученые делают дроны умнее, связывая их с нейронными сетями, которые обнаруживают, когда толпы под наблюдением проявляют признаки, указывающие на проблемы.
Чешские полицейские дроны в наблюдении за толпой научились выявлять аномалии
Инновация исходит из партнерства между Брненским технологическим университетом и чешской полицией, которые все чаще полагаются на дроны для наблюдения за толпами. Согласно отчету Radio Prague International, проблема с БПЛА в этой роли заключается в их ограниченной функции как простых проводников видео для наблюдающих офицеров. К тому времени, когда эти изображения выявляют драки, всплески, панику или другие угрозы безопасности, заключенная в них опасность уже установлена и распространяется.
По словам Давида Бажоута, выпускника факультета информационных технологий Брненского университета, «никто не может оценить, что является нормальным поведением, а что нет». В результате полиция реагирует и пытается догнать уже разворачивающиеся чрезвычайные ситуации. Чтобы исправить это, Бажоут разработал нейронную сеть для анализа видео с БПЛА, которая – подобно человеческому мозгу – обнаруживает внезапные изменения или аномалии, указывающие на зарождающиеся проблемы.
Общие кадры с дронов во время миссий по наблюдению за толпами сначала разделяются на небольшие группы, затем собираются в данные, представляющие общую картину нормальной активности. Накопление этого повторяющегося, регулярного поведения становится базовой линией, от которой отличает любое значительное отклонение. Эти изменения немедленно идентифицируются и помечаются для людей, наблюдающих за ситуацией, путем выделения объектов интереса красным цветом. Система также имеет элемент самообучения, что означает, что она – используя дроны как свои глаза – может постоянно совершенствовать свое понимание регулярной активности по сравнению с внезапными изменениями, указывающими на потенциальные проблемы.
Самообучающиеся сети делают дроны умнее
Бажоут говорит, что начальная разработка включала простые ситуации, в которые вводились резкие изменения. Одна из них включала группу детей, бегущих по кругу против часовой стрелки, затем остановившихся, чтобы изменить направление. Другая демонстрировала футбольный матч, типичные действия которого внезапно прерывались тем, что несколько игроков ложились на землю. В обоих случаях нейронная сеть фиксировала аномальные изменения и помечала их красным цветом.
Сейчас чешская полиция тренируется с системой на базе дронов в рамках наблюдения за толпами. Но поскольку индивидуальная человеческая активность в группах может быть непредсказуемой или необычной, не обязательно опасной, первоначальные испытания вызвали множество в остальном ничем не примечательных красных отметок. В ответ Бажоут и его партнеры по исследованиям доработали платформу, добавив индикатор, позволяющий полицейским увеличивать или уменьшать чувствительность того, что вызывает сигнал тревоги.
Основное применение системы, очевидно, будет заключаться в мониторинге толп, позволяя полиции или службам быстрого реагирования выявлять внезапные изменения, указывающие на проблемы, и начинать реагировать до того, как опасные ситуации успеют развиться. Бажоут говорит, что платформу также можно будет использовать для преследования убегающих преступников, которые прячутся в толпе, чтобы избежать обнаружения и поимки. Быстрые, уклоняющиеся движения и маневры преступников, скрывающихся от правосудия, по словам Бажоута, позволят сети выявить их как выбросы.
Настоящим испытанием для приложения умных дронов станет мониторинг мероприятий в США, таких как Burning Man, где практически каждое движение и каждый человек являются одновременно неожиданными и странными.