Браконьєри не мають жодного шансу проти цих дронів з камерами на базі штучного інтелекту

Використання штучного інтелекту для захисту дикої природи – це те, над чим дослідники працюють вже давно. Проте комп’ютерні вчені з Університету Південної Каліфорнії виводять його на новий рівень, створюючи систему штучного інтелекту на основі глибокого навчання, яка здатна виявляти браконьєрів майже в реальному часі на основі відео, знятого з дронів.

Оскільки браконьєри зазвичай активні вночі, перед дослідниками стояло завдання знайти спосіб відрізнити браконьєрів від тварин – і ті, і інші випромінюють тепло – при спостереженні за допомогою інфрачервоних камер. Для цього команда на чолі з докторантом Інженерної школи Вітербі Університету штату Каліфорнія Елізабет Бонді навчила спеціальний тип нейронної мережі глибокого навчання, яка називається Fast R-CNN, на 180 000 мічених зображень людей і тварин на інфрачервоних відеозаписах. Це навчило комп’ютер розрізняти браконьєрів і тварин, на яких вони сподіваються полювати.

“Air Shepherd використовує безпілотні літальні апарати для виявлення браконьєрів вночі, коли зазвичай відбувається браконьєрство, за допомогою тепловізійних інфрачервоних камер на борту БПЛА”, – сказав Бонді в інтерв’ю Digital Trends. “Потім група моніторингу переглядає відео всю ніч, щоб знайти потенційних браконьєрів на відео та попередити правоохоронні органи. Оскільки це складний, важкий процес, ми створили SPOT (Systematic POacher deTector), щоб допомогти. SPOT – це система глибокого навчання, яка автоматично виявляє людей і тварин на тепловізійних інфрачервоних відео, знятих з борту БПЛА, і була розроблена для використання майже в реальному часі в польових умовах, де комп’ютерні або інтернет-ресурси можуть бути обмежені. На практиці SPOT допоможе групі моніторингу, попередивши їх про людей або тварин на відео, а група моніторингу зможе зв’язатися з правоохоронними органами у разі необхідності”.

• Кишеньковий дрон Pixy від Snapchat піднімається в небо
• Телескопи на повітряних кулях можуть змінити правила гри в астрономії
• Використовуєте Zoom на Mac? Це може бути таємний запис вашого аудіо

Одним з вражаючих досягнень технології USC, яку можна запустити на ноутбуці, є те, що вони змогли скоротити час, необхідний для обробки кожного зображення з 10 секунд до всього лише 0,3 секунди. Коли маєш справу з рухомою ціллю, таке скорочення часу може мати вирішальне значення.

“Під час польових випробувань [технології] наші партнери з Air Shepherd керували своїм БПЛА з тепловізійною інфрачервоною камерою, в той час як правоохоронці проводили тренувальні навчання”, – сказав Бонді. “Air Shepherd запустив програму SPOT, щоб допомогти їхній групі моніторингу ідентифікувати людей на відео. Ми плануємо розширити випробування в Ботсвані протягом наступних кількох місяців, знову ж таки, щоб допомогти групі моніторингу або рейнджерам парку ідентифікувати людей на тепловізійних відеозаписах”.

Рекомендації редакторів

• Останній штрих: як вчені наділяють роботів тактильними відчуттями, подібними до людських
• Аналоговий штучний інтелект? Звучить божевільно, але за цим може бути майбутнє
• Як 5G змінює журналістику
• Безпілотник NASA на Марсі здійснив свій перший політ у 2022 році
• Оновлення iOS 15.3 від Apple виправляє критичну помилку безпеки Safari

Source: digitaltrends.com