Especialistas de la Universidad Politécnica de Perm (PNIPU) han entrenado una red neuronal para aislar objetos en imágenes, teniendo en cuenta el contexto de la imagen. La visión artificial deja de cometer errores debido a los cambios en la perspectiva del encuadre y puede detectar armas en fotografías con muchas personas.
Las redes neuronales se utilizan activamente en la mayoría de las áreas, ya que con su ayuda se pueden automatizar muchos procesos. Uno de ellos es el reconocimiento de imágenes. Esta función es necesaria en robótica, en la industria automotriz, en medicina y en sistemas de videovigilancia. Las redes neuronales "ven" y comprenden las imágenes a través de la visión artificial, cuando a la imagen en las fotografías se le asignan ciertos tipos de objetos. Sin embargo, esta tecnología aún es imperfecta, porque al buscar objetos se puede ignorar el contexto de la imagen. Además, pueden surgir errores si el ángulo de la imagen o su calidad cambian, ya que los objetos no están rígidamente vinculados a la imagen.
El sistema de visión artificial de los científicos de Perm puede resaltar los contornos de un objeto y determinar con precisión su clasificación, ya que utiliza un esquema de procesamiento de imágenes de dos etapas. A diferencia del esquema de una sola etapa, tiene en cuenta el contexto de la imagen y la distancia de los objetos o los cambios de ángulo. En PNIPU, la visión artificial fue entrenada con el siguiente algoritmo: primero, se selecciona una parte de la imagen con el objeto necesario. La red neuronal no reacciona al fragmento innecesario de la imagen. Después de eso, la visión artificial resalta y segmenta los objetos necesarios.
El aumento de la precisión en un 25% en imágenes de prueba individuales se debe a la restricción artificial de la asignación de categorías y la localización de objetos en el contexto de la escena de la imagen procesada.
El desarrollo de científicos de Perm ayudará a identificar objetos peligrosos en imágenes en una multitud. Después de todo, una red neuronal ordinaria no puede aislar correctamente los objetos necesarios, por ejemplo, armas, en objetos distantes o cercanos. Si se detectan correctamente las siluetas de las personas en la fotografía de antemano, la detección de armas será precisa.
Visión artificial para fines opuestos: en el extranjero, un ingeniero creó un dron con un sistema de reconocimiento facial que puede perseguir y atacar a una persona
También se está trabajando activamente para mejorar los sistemas de reconocimiento facial fuera de Rusia. Así, el ingeniero y empresario Luis Venus creó un prototipo de dron que puede encontrar rápidamente a una persona específica en una multitud, perseguirla y atacarla. El dispositivo está equipado con sistemas de reconocimiento facial y sistemas de guía. El dron está entrenado para encontrar personas en el encuadre y volar a toda velocidad hacia el objeto necesario. El ingeniero tardó varias horas en crear el dispositivo.
Verificamos la presencia de bombas y armas, pero PARA GRANDES EVENTOS Y ESPACIOS PÚBLICOS AÚN NO HAY SISTEMAS CONTRA DRONES. También pude agregarle reconocimiento facial y hacer que atacara solo a quien conocía, podía identificar fácilmente a una persona desde una distancia de 10 metros. Apuesto a que en los próximos años veremos algún tipo de ataque terrorista utilizando este tipo de tecnología.
Venus notó que un dron de este tipo podría usarse para atacar a una multitud de personas, y se deberían crear sistemas para combatir tales dispositivos para espacios civiles.
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