Tres investigadores, Amarjot Singh (Universidad de Cambridge), Devendra Patil (NIT Warangal India), y SN Omkar (IISc Bangalore) están trabajando en el uso de un dron e inteligencia artificial para detectar a las personas que luchan entre una multitud.

Su artículo "Eye in the Sky:Sistema de vigilancia de drones en tiempo real (DSS) para la identificación de personas violentas mediante la red híbrida de aprendizaje profundo ScatterNet" está en arXiv. Un video muestra cómo funciona su sistema.

DroneDJ resumió su enfoque, diciendo que usan un "dron de consumo listo para usar, lo cargan con IA y lo hacen monitorear un área concurrida como un estadio deportivo o una protesta y buscan actos de violencia como puñetazos, pateando estrangulamiento disparar o apuñalar ".

¿Por qué molestarse? ¿No son adecuadas las cámaras CCTV estándar? Las cámaras de circuito cerrado de televisión estándar no hacen el mejor trabajo para monitorear a los delincuentes violentos en grandes áreas públicas. Entran drones.

El documento aparecerá en un taller en IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018 este mes. El sistema detecta individuos violentos en tiempo real procesando las imágenes de los drones en la nube.

Abordaron cinco tipos de actos violentos en su periódico:puñetazos, pateando estrangulamiento disparar o apuñalar.

Su investigación introdujo lo que ellos denominan "el conjunto de datos individuales aéreos violentos utilizados para entrenar la red profunda". Con suerte, podría alentar a otros investigadores interesados ​​en utilizar el aprendizaje profundo para la vigilancia aérea. ellos dijeron.

James Vincent en El borde explicó que un algoritmo entrenado con aprendizaje profundo estima las poses de los humanos en el video y las compara con posturas que los investigadores han designado como violentas. El video señaló que las personas violentas están marcadas con cuadros delimitadores.

¿Qué tan efectivo es su sistema? El nivel de precisión disminuye cuando más personas entran en escena. James Vincent:"Sin embargo, la investigación debe tomarse con una pizca de sal, particularmente con respecto a sus afirmaciones de precisión. Singh y sus colegas informan que su sistema tenía un 94 por ciento de precisión para identificar poses 'violentas', pero notan que cuantas más personas aparecen en el marco, cuanto menor sea esta cifra. (Se redujo al 79 por ciento de precisión al observar a 10 personas) ".

Su trabajo refleja un interés de investigación en explorar formas de utilizar el aprendizaje automático para analizar secuencias de video en vivo. Planean probarlo durante dos próximos festivales en India, dijo DroneDJ .

El documento también presentó el conjunto de datos de individuos violentos aéreos (AVI) que puede beneficiar a otros investigadores que deseen utilizar el aprendizaje profundo para aplicaciones de vigilancia aérea.

En el panorama general, A estas alturas es obvio que la palabra "vigilancia" en sí misma es un término cargado, y uno piensa en gobiernos represivos deseosos de silenciar a los manifestantes poniéndolos bajo llave por razones endebles. Por otra parte, las sociedades se enfrentan a los vándalos, grupos de odio y secuestros.

"Cualquier cosa puede usarse para bien. Cualquier cosa puede usarse para mal, "dijo Singh, el investigador principal, en El borde .

© 2018 Tech Xplore