To the news

В России нейросеть обучили "спасению" людей, которым стало плохо на улице

Ученые Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королева научили нейросеть понимать сценарии падения людей на улице, связанные с резким ухудшением здоровья. В дальнейшем это поможет службам спасения оперативно реагировать на каждый такой случай. Статья опубликована в журнале Applied Sciences.

Распознавание поведения людей с помощью компьютерного зрения – ключевой элемент перспективных систем безопасности. Они могут быть ориентированы не только на предотвращение правонарушений, но и на оказание экстренной медицинской помощи, объяснили авторы исследования. По их словам, им удалось обойти главную трудность нейросетевого подхода к этой задаче – сбор обучающих данных с реальных камер наблюдения.

Одна из наиболее важных задач этого типа, по словам исследователей Самарского университета имени С.П. Королева, состоит в адекватном распознавании падений людей в публичных пространствах, на производстве и в других ситуациях. Как правило, такие инциденты связаны с резким ухудшением самочувствия, поэтому от времени прибытия "скорой" напрямую зависит шанс выживания человека.

Однако, чтобы обучить нейросеть корректному определению таких событий, требуется огромный массив видеозаписей, собрать который естественным путем практически невозможно. Специалисты Самарского университета имени С.П. Королева решили эту проблему, предложив метод генерации обучающих данных с помощью трехмерной среды Unreal Engine 4.

Испытания подтвердили эффективность системы, успешно определившей 97,6% инцидентов при работе с синтезированными данными и 95% при распознавании реальных видеозаписей с камер наблюдения, рассказали ученые.


В России нейросеть обучили "спасению" людей, которым стало плохо на улице