Istraživački tim Univerziteta u Sevilji automatizovao je sistem nadzora koji izdaje upozorenje na moguće prisustvo oružja u objektima prikazujući ga na displeju kamere. Model je predložen u cilju poboljšanja rada službi obezbeđenja i bezbednosnih snaga koje su striktno zadužene za kontrolu napada u različitim objektima kao što su aerodromi, autobuske ili železničke stanice ili tržni centri.
Stručnjaci stavljaju na raspolaganje naučnoj zajednici bazu podataka prikupljenu simuliranim napadom na sam Univerzitet koristeći i video igre kako bi nastavili da unapređuju aplikaciju. Ovo se navodi u članku koji je objavljen u Neural Networks magaizinu u kojem pokazuju kako kamere autonomno otkrivaju i obeležavaju oružje.
Kako su došli do toga?
U pitanju je integracija AI i sistema video nadzora – CCTV. Stvoreni model zasnovan je na takozvanim tehnikama dubokog učenja. To je serija algoritama mašinskog učenja koja koristi arhitekturu poznatu kao duboke konvolucione neuronske mreže. Ovi algoritmi i veštački neuroni rade na vrlo sličan način kao i ljudski vizuelni korteks. Odnosno, oni imaju sposobnost da automatski nauče i razlikuju različite objekte od velikog broja slika, a zatim prave tačna predviđanja o novim i daju povratne informacije o novim informacijama koje generišu.
Da bi se sistem primenio na oružje, istraživački tim ga je’obučio’ sa stvarnim slikama, snimljenim simulacijama kao i putem Uniti game engine-a pomoću kojeg se razvijaju verovatne scene da bi se proširio opseg dostupnih informacija i kako bi odgovor upozorenja na vizualizaciju oružja bio tačniji i brži. „Povećali smo preciznost u otkrivanju malih predmeta dodavanjem modela raznolikosti slika i situacija“, objašnjava Juan Antonio Alvarez, autor članka. „Međutim, rezultati pokazuju da ima prostora za poboljšanje.“
Upozorenja u slučaju pretnji
Stručnjaci ističu da autonomno otkrivanje oružja na televiziji zatvorenog kruga CCTV ima primenu u bezbednosnom sektoru, u borbi protiv terorizma i ublažavanja rizika. Međutim, i dalje ima određenih ograničenja, kao što su udaljenost od kamere i vreme signalizacije oružja. Prilikom vršenja nadzora, greške su često dešavaju zbog kvaliteta slika ili količine vizuelnih informacija koje simultano obrađuju nekoliko monitora za istovremeno gledanje. To može prouzrokovati zanemarivanje opasnih situacija.
- “Automatizacija alarma postiže otkrivanje za samo 90 milisekundi“!
Sa automatizacijom alarma, otkrivanje se postiže za samo 90 milisekundi. Na taj način, osoblje može mnogo ranije da primeni bezbednosne procedure u slučaju napada.
Stručnjaci nastavljaju sa istraživanjem da bi nastavili da poboljšavaju prikupljene informacije, jer ponekad veličina predmeta ili njihova sličnost sa drugim slikama, poput upravljača bicikla ili mobilnog telefona, može otežati njihovo otkrivanje i rezultirati lažnim upozorenjima.
