Ji-won nouveau rapport
Source: theregister.co.uk
Editeur: Xiao Qin
[New Ji-won EXAMEN De l'Université de Cambridge, l'Institut national indien de technologie et de l'Institut indien des chercheurs scientifiques mis au point un système de détection « comportement violent » à l'aide des véhicules aériens sans pilote, capable de reconnaître la foule coups de pied, coups de couteau ou d'étouffement et d'autres actes de violence, taux de précision de plus de 85%. Les chercheurs ont déclaré que le système peut être utilisé dans des marathons et des festivals de musique et d'autres activités de plein air dans la violence de découverte automatique par des drones. documents de recherche CVPR 2018 ont été acceptées.
UAV système de surveillance qui peut être suivi en temps réel dans la foule ". éléments violents . « Cette technologie a été développée.
Cette technologie utilise des caméras pour détecter en vol stationnaire formule AI Quadcopter sur les mouvements du corps de chaque personne. Ensuite, lorsque le système identifie un comportement agressif, comme coups de poing, coups de pied, les assassinats, le tir, l'étouffement, etc., il sonnera l'alarme, le taux de précision de 85%. Il ne reconnaît pas les visages - surveillance simplement la violence possible entre les personnes.
Le concepteur du système sont de l'Université de Cambridge, l'Institut national indien de technologie et de l'Institut indien des sciences. Les chercheurs ont déclaré que le système peut être étendu pour identifier automatiquement les personnes qui traversent illégalement la frontière, a trouvé les enlèvements dans les lieux publics, et des alertes quand il trouve la violence. Ils espèrent que cela peut aider les drones d'espionnage de l'autonomie de la police à la criminalité réprimer, ou pour aider à identifier les soldats ennemis dans les masses innocentes.
« Organismes d'application de la loi ont, dans la zone à l'aide du système de surveillance aérienne pour surveiller une grande surface », les chercheurs ont écrit dans leur document, « Les gouvernements récemment déployés dans les véhicules aériens sans pilote de théâtre pour surveiller les mouvements de l'ennemi, la surveillance des organisations de trafic de drogue étrangers, pour mener à la frontière actions réglementaires et de surveiller les activités criminelles dans les zones urbaines et rurales. « papier présente la technologie, a été CVPR 2018 Accepté.
« Ils organisent généralement un ou plusieurs soldats depuis longtemps pour manipuler ces drones, ce qui rend ces systèmes faciles à la fatigue due à une erreur humaine. »
Peut être utilisé pour détecter des molécules de violence dans les zones publiques ou les grands rassemblements posent pipeline d'estimation
Les chercheurs proposent un nouveau modèle de travail en deux étapes. Tout d'abord, Pyramide Fonctions réseau (S réseau neuronal convolutif) est détectée à partir de l'image capturée dans UAV personnelle. Puis, en utilisant un réseau Scatternet Pour analyser l'image et déterminer la posture de chaque personne.
Contours du corps se décompose en 14 points clés
contours Modèle du corps pour décomposer 14 points clés Calcule la position des bras d'une personne, les jambes et la violence du visage afin d'identifier les différents types de processus de formation spécifiques.
Le système utilise une étude de dotation de série de données de formation « individuelle violente aérienne ». 25 personnes ont été appelés à démontrer les combats, les assassinats, le tir, coups de pied et d'étouffement et d'autres actions pour obtenir 2000 images annotées. En général 2-10 personne sur chaque image, et par conséquent, ce système n'a pas encore été utilisé pour gérer de très grande foule.
la violence du jeu de données AVI, y compris l'étouffement, coups de poing, coups de pied, le tir et l'assassinat
Quand doivent être traités moins grand nombre de systèmes, la plus grande précision. Par exemple, la précision était une seule personne sur l'image, le système 94,1% , Mais il y a cinq personnes, le taux de précision est tombé à 84% 10 personnes lorsque le taux de précision gouttes 79,8% . co du papier Amarjot Singh a déclaré: « La précision de la baisse est principalement parce que le système ne détecte pas certains d'entre eux. »
La précision de la détection des différents actes de violence
Lorsque la précision de détection du nombre de différents
Le drone est difficile de juger la précision du système à la fin, parce qu'il n'a pas testé la population dans un environnement réel - les testeurs la recherche que l'équipe a recruté des volontaires. Autrement dit, il feint de se battre les uns les autres données de formation, le test est le même. De plus, il est un projet de recherche, et non pas un produit commercial.
gauche montre les corps 14 points clés sur le corps du commentaire. Sur les spectacles à droite la capture du drone Parrot AR images en gros plan, et annoter points clés de plusieurs ensembles de données.
Lorsque UAV à 2 m, 4 m, 6 m et 8 m de hauteur, le système d'entrée d'image sont également enregistrés. Il sera en mesure de savoir à quel point la foule. Compte tenu de la grande voix de vol de drones, dans un vrai combat et le comportement de la foule, qui ne une chance en dehors de quelques centaines de pieds, visibilité réduite dans une certaine mesure.
Figure: Utiliser uniquement UAV UAV 2 M (n ° 1), 4 m (ligne 2), une seule molécule de la violence, 6 m (ligne 3) et 8M (ligne 4) quatre hauteurs différentes enregistré système de surveillance (DSS)
analyse vidéo en temps réel a été réalisée à l'aide de deux Nvidia Tesla GPU en temps réel sur les services cloud d'Amazon, et intégré dans le matériel UAV peut commander son action de vol. Cette technique consiste à utiliser une seule formation Tesla GPU sur la machine locale.
« Le système d'imagerie à un taux de 5 à 16 images par seconde en temps réel vue aérienne d'éléments violents détectés, de détecter jusqu'à 10 personnes, au moins deux personnes. » Noté papier.
