Stebėjimo filmuota medžiaga gali būti puiki saugumo priemonė, tačiau tai geriausiai veikia, kai tiksliai žinote, kokio momento ieškote. Ar žinote, kad antradienio rytą tarp 1 val. iki 1.15 val. buvo įsilaužta į jūsų biurą? Jei kameros yra tinkamoje vietoje, uždarojo ciklo televizijos (CCTV) filmuota medžiaga gali būti būtent tai, ko ieškote kaip įrodymai. Tačiau stebėjimo filmuota medžiaga ne visada yra tokia naudinga. Jei stebite daug kamerų ir ieškote kažko atviresnio – pavyzdžiui, matote dingęs asmuo – gali likti padėtyje, kai erelio akimis teks ieškoti šimtus ar net tūkstančius valandų vaizdo įrašą.
Tačiau Indijos Ahmedabado universiteto ir Lalbhai Dalpatbhai inžinerijos koledžo mokslininkų dėka viskas gali pasikeisti. Jie sukūrė tai, kuo, tikisi, gali tapti Stebėjimo vaizdo sistemų Google. Tai leistų žmonėms įvesti tekstinį dominančio asmens apibūdinimą, o tada dirbtinis intelektas (A.I.) apžiūrėtų filmuotą medžiagą ir ieškotų jų ženklo.
Rekomenduojami vaizdo įrašai
[Mūsų] technologija prašo tik [asmens] apibūdinimo – pavyzdžiui, 180 cm ūgio vyras su balta. Marškinėliai ir mėlyni džinsai – ieškoti“, – „Digital“ sakė Hiren Galiyawala, viena iš projekto tyrėjų. Tendencijos.
Susijęs
- Kaip mes žinosime, kada AI iš tikrųjų tampa jautrus?
- Ši technologija buvo mokslinė fantastika prieš 20 metų. Dabar tai realybė
- Kodėl robotų mokymas žaisti slėpynių gali būti raktas į naujos kartos A.I.
Technologija dar nėra tobula, o atsižvelgiant į kai kuriuos kitus techninius stebėjimo filmuotos medžiagos apribojimus, tai gali būti dar negreit. Pavyzdžiui, Galiyawala pažymi, kad stebėjimo filmuota medžiaga paprastai yra tokios mažos skiriamosios gebos, kad sunku atskirti veidus. (Ir nė sekundės neįsivaizduokite, kad CSI- Stiliaus technologija, leidžianti policijai pagerinti neryškius vaizdus, iš tikrųjų egzistuoja!) Tai reiškia, kad galite ieškoti tik atributų, pvz., asmens ūgio, lyties ir drabužių. Nebent kas nors vilkėtų ypatingai neįprasta apranga, vargu ar rasite tik konkretų asmenį, kurio ieškote, didelėje stebėjimo filmuotos medžiagos kolekcijoje. Tačiau Galiyawala teigė, kad ši technika „gali būti naudojama siekiant sumažinti paieškos erdvę per kelias valandas trunkantį stebėjimo filmuotą medžiagą“.
Atliekant bandymus, technologija sugebėjo tiksliai rasti 28 iš 41 žmogaus, kuris padėjo įrodyti jos veiksmingumą. Dabar mokslininkai planuoja toliau plėtoti technologiją įtraukdami daugiau paieškos signalų, pvz., galimybę ieškoti konkrečių kūno formų ir išsamesnės informacijos apie drabužių stilius.
"Šio projekto tyrimai vyksta", - sakė Galiyawala. „Ateities darbas bus sutelktas į sistemos tikslumo gerinimą. Darbą aprašantis dokumentas yra galima skaityti internete, o darbas bus pristatytas kitą mėnesį Naujojoje Zelandijoje vyksiančioje tarptautinėje pažangiojo vaizdo ir signalų stebėjimo konferencijoje.
Redaktorių rekomendacijos
- Optinės iliuzijos gali padėti mums sukurti naujos kartos AI
- Perskaitykite siaubingai gražų A.I. „sintetinį raštą“. kad mano, kad tai Dievas
- Kaip nešiojamas šuo vedlys, šis nugarėlė padeda akliesiems naršyti
- Mokslininkai naudoja A.I. sukurti dirbtinį žmogaus genetinį kodą
- Sparčiai besiplečiančiame kare tarp „deepfake“ ir „deepfake“ detektorių
Atnaujinkite savo gyvenimo būdąSkaitmeninės tendencijos padeda skaitytojams stebėti sparčiai besivystantį technologijų pasaulį – pateikiamos visos naujausios naujienos, smagios produktų apžvalgos, įžvalgūs vedamieji leidiniai ir unikalūs žvilgsniai.
