Искусственный интеллект поможет дронам находить заблудившихся в лесу людей

В своей статье, опубликованной в журнале Nature Machine Intelligence , Дэвид Шедл, Индраджит Курми и Оливер Бимбер из Университета Иоганна Кеплера описывают, как они применили сеть глубокого обучения к проблеме поиска людей, заблудившихся в лесу.

Обычно поисковые группы используют приборы видеонаблюдения, дополнительно используя тепловизоры, которые должны фиксировать разницу в температуре тела людей на земле и в окружающей их среде. К сожалению, в некоторых случаях тепловидение не работает должным образом из-за густой растительности, покрывающей почву. В этой новой работе исследователи стремились преодолеть эту проблему с помощью приложения глубокого обучения для улучшения создаваемых изображений.

В решении, предложенном командой, использовалось приложение ИИ для обработки нескольких изображений определенной области. Разработчики использовали подход, который в настоящее время уже применяется для обработки данных, получаемых с нескольких радиотелескопов с помощью ИИ. Это позволяет нескольким телескопам работать как один большой телескоп. Точно так же приложение, разработанное учёными, позволило множеству тепловых изображений, сделанных с вертолета (или дрона), создавать изображение, как если бы оно было снято камерой с очень большим объективом. После обработки полученные изображения имели большую глубину резкости – на них вершины деревьев казались размытыми, а люди на земле стали более узнаваемыми. Чтобы обучить систему ИИ, исследователям пришлось создать собственную базу данных изображений. Они использовали дроны, чтобы сфотографировать добровольцев на земле в самых разных положениях.

Тестирование системы показало, что она имеет точность приблизительно 87–95% по сравнению с точностью 25% для традиционных тепловых изображений. Исследователи предполагают, что их система готова к использованию поисково-спасательными бригадами, а также может использоваться правоохранительными органами, военными или группами охраны дикой природы.

Источник