Меньше краж в магазинах, больше манипуляций с фото
Какими новостями удивила прошедшая неделя?
Испанские инженеры создали ИИ-систему для детекта лесных пожаров
Команда ученых из Мадридского университета имени Карла III совместно с инженерами из компаний Divisek Systems и Dronitec, а также с исследователями из телекоммуникационной корпорации Telefonica, разработали систему, которая своевременно заметит лесной пожар и вышлет к нему дрон.
Проект представляет собой коллаборацию сети связанных между собой башен, имеющих встроенные тепловизионные камеры, с алгоритмами искусственного интеллекта и квадрокоптерами. В состоянии покоя БПЛА базируются в ангарах башен, оборудованных системой подзарядки.
Используя камеры, строения фиксируют тепловую сигнатуру лесного пожара в радиусе 15 км вокруг себя. В случае обнаружения огня, ИИ определяет местоположение очага возгорания и отправляет беспилотнику его координаты. Параллельно, алгоритм отправляет уведомление ближайшей пожарной бригаде.
Находясь над эпицентром возгорания, квадрокоптер анализирует происходящее и передает информацию пожарным, которые могут дать дрону дополнительные указания: пролететь над определенной областью еще раз, чтобы понять масштабы катастрофы или понять причину пожара.
По завершению миссии, БПЛА вернется в башню и автоматически присоединится зарядному устройству.
Разработчики утверждают, что их решение является весьма перспективным и не займет ничью должность. Данная система призвана ассистировать аварийным службам во время чрезвычайных ситуаций.
Разработчики представили ИИ-приложение, удаляющее людей из кадра
Нью-Йоркский художник Дамянский (Damjanski) вместе с друзьями из творческого коллектива Do Something Good разработали мобильное приложение, которое удаляет людей из фотографий — Bye Bye Camera. Проект основан на нейронной сети для обнаружения объектов в режиме реального времени YOLO, которая распознает людей на фото, и на ИИ-системе, которая закрашивает фоном опустевшие участки кадра.
На данный момент Bye Bye Camera работает только на iOS и доступна по цене $2,99.
Австралийцы создали ИИ-алгоритм, диагностирующий болезни дыхательных путей по кашлю
Ученые из Квинслендского университета (Австралия) разработали приложение для смартфона, которое по кашлю человека распознает и диагностирует респираторные заболевания.
Для постановки диагноза система записывает кашель пользователя и с помощью машинного обучения анализирует его особенности. По словам разработчиков, приложение может определить тип кашля, например, сухой, влажный, звонкий или хриплый. Кроме этого, алгоритм способен распознать наличие пневмонии, астмы, бронхита, а также других заболеваний дыхательных путей.
Технологию распознавания кашля уже подвергли клиническим испытаниям. Так точность работы алгоритма, которую проверяли на 585 детях в возрасте от 29 дней до 12 лет, составила от 81% до 97%.
Создатели приложения отмечают, что их разработка может помочь людям, которые имеют трудности с доступом к медицине, а также тем, кто предпочитает телемедицину.
В супермаркетах Walmart установили камеры с компьютерным зрением для борьбы с шоп-лифтерами
Крупнейший ритейлер США Walmart уже более двух лет использует системы видеонаблюдения для выявления товаров, которые проходят через кассу без сканирования.
Система, разработанная ирландской компанией Everseen, получила название Missed Scan Detection by Walmart. Ее работа заключается в следующем: камера, расположенная в кассовой зоне, отслеживает действия покупателей и продавцов. В случае, когда товар прошел через кассу, но штрих-код считан не был, ИИ-система отправит соответствующее уведомление персоналу супермаркета. Примечательно, что такие системы установлены не только в точках самообслуживания, но и на кассах с персоналом.
По словам представителей Walmart, за два года ритейлер развернул эту систему уже более чем в 1000 магазинах на территории США, что позволило персоналу оперативнее реагировать на ошибки сканирования, в том числе и кассирами, и уменьшить незадокументированные потери товаров. Сколько денег это позволило сэкономить в компании не уточнили.
В США создали алгоритм для распознавания DeepFake
Исследователи Института информационных наук университета Южной Каролины разработали инструмент для борьбы с дипфейками.
Инструмент основан на нейросетях. Его натренировали на 1000 видео, в которые в той или иной степени вносились изменения. В процессе проверки ролика на подлинность, инструмент накладывал кадры друг на друга и искал несоответствия в движениях объекта. Это может быть мельчайший просчет того, как двигается какая-либо часть лица. Именно на таких мелочах дипфейки и можно распознать, ведь алгоритмы моделирования движения человека пока не идеальны.
Разработчики заявляют, что алгоритм способен распознавать фейки с точностью 96%. Соответствующее исследование было опубликовано на ресурсе Computer Vision Foundation.
