Видеосистемы с искусственным интеллектом будут следить за порядком и автоматически сообщать в полицию о правонарушениях. Дайджест новостей, аргументы в пользу и против прогноза
17 декабря 2018 - Холдинг «Швабе», входящий в состав госкорпорации «Ростех», разработал наружную камеру, которая способна следить за происходящим без посторонней помощи и выдерживает температуру до -40 градусов.
Наружная камера наблюдения работает с системой машинного зрения, причем последняя способна полностью обходится без оператора. Система автоматически определяет внештатные ситуации, может включать световую и звуковую сигнализацию и передавать тревожный сигнал. Новые камеры намерены применять в местах скопления большого количества людей и в системе «умного города». http://www.astera.ru/news/holding-shvabe-sozdal-umnuyu-kameru-naruzhnogo...
07 августа 2017 - Полицейское управление города Чикаго в начале текущего года внедрило интеллектуальную программу прогнозирования преступлений в камеры, расположенные на улицах города. Также, их количество было несколько увеличено и добавлено несколько специализированных сенсоров. Собственно, несмотря на то что система заступила на службу совсем недавно, уже успела себя хорошо зарекомендовать. использование умного алгоритма позволило существенно сократить количество тяжёлых преступлений, совершаемых в различных районах города. Так, в седьмом районе Чикаго количество перестрелок по сравнению с прошлым годом снизилось на 40 процентов, убийств же стало меньше на 33 процента. Программы, работающие в трёх других районах, справляются хуже, но и там наметился положительный сдвиг — перестрелок и убийств стало меньше в среднем на 25 процентов. Hi-News
Как это работает:
02 марта 2017 - Искусственный интеллект учат вычленять из огромного объема изображений только полезную информацию, которая позволяет «видеть», например, движение против потока в толпе. Для просеивания информации ученые использовали алгоритмы машинного обучения: искусственный интеллект выявляет и запоминает закономерности в том, что происходит на трансляции с камер видеонаблюдения. Собирая статистику о событиях в конкретном месте, система формирует «обычную» картину для наблюдаемого места, благодаря чему идентифицирует любые отклонения. Движения человека программа засекает по заданным параметрам — например, моторике рук или поворотам головы. Если они выбиваются из привычных системе данных, программа анализирует момент и посылает сигнал в зависимости от типа установленного детектора (случившееся событие или потенциальный инцидент).
Источники:
http://www.rbc.ru/magazine/2017/03/58a2ecf49a7947f5ec25d7c4
