Biztonságtechnikai szakportál

A queensland-i Griffith Egyetem projektjének célja az volt, hogy az emberek valós időben történő észlelési és követési algoritmusai segítségével legyenek képesek észlelni a társadalmi távolságtartási paraméterek megsértését.

Forrás: ephtinktank

Gyakran írunk arról, hogy a COVID által kiváltott helyzet gyakorlatilag „berobbantotta” a beléptetetési és CCTV technológiák fejlesztését és széleskörű alkalmazását. A cél a személyiségi jogok betartása mellett a védekezést segítve a létesítményekbe belépő, ott tartózkodó személyek követése, szükség szerinti mind pontosabb beazonosítása. Az alábbi projekt ezen a területen mutat be olyan megoldást, ami a hazai alkalmazások hatékonyságának fejlesztése vonatkozásában is elgondolkoztató lehet. A szerk.

A kutatók mesterséges intelligencia-szoftvereket telepítettek a Gold Coast repülőtéren lévő kamerákba, amely a COVID-19 világjárvány előtt évente 6,5 milliós látogató forgalmat bonyolított mintegy 290 000 négyzetméteres területen. Több olyan algoritmust telepítettek, amelyek alkalmasak voltak a szélen történő alkalmazásokhoz (on the edge) – tesztelték az automatikus személyfelismerést, tömegszámlálást és a társadalmi távolságtartó szabálysértések észlelését -, hogy megtalálják a teljesítmény, a pontosság és a megbízhatóság legjobb kombinációját.

Három kamerát használtak a bejelentkezési területet, az éttermi és büfé terület és a várakozási területet lefedő, társadalmi távolságot érintő jogsértések automatikus észlelésére. A kutatók összehasonlították az élő videócsatornákat és az AI elemzési eredményeket annak megállapítására, hogy a szoftver által megjelölt személyek valóban megsértették -e szabályokat.

A kutatók szerint az eredmények emberi ellenőrzésének lehetősége csökkentette az adatok torzítását és javította a rendszer átláthatóságát. Egyúttal az, hogy a képfeldolgozást a kamerák helyi hálózatához csatlakoztatva tartották, meg lehetett kerülni az érzékeny adatok központi rendszeren való tárolásának szükségességét.

Az alkalmazott technika egy összevont tanulási megközelítésen alapult, amely a mesterséges intelligencia használatával lehetővé tette a helyi kamera képességek fejlesztését és a helyi frissítések összesítését anélkül, hogy a tényleges adatokat megosztaná a központi hálózattal.

A kutatók azt találták, hogy a kameraszögek is befolyásolják az AI képességét az emberek mozgásának észlelésére és nyomon követésére a nyilvános helyeken, és 45-60 fok közötti kamerákat javasoltak.

„Célunk az volt, hogy olyan rendszert hozzunk létre, amely valós idejű elemzésre képes, és képes észlelni és automatikusan értesíteni a repülőtéri személyzetet a társadalmi távolságtartásról”- nyilatkozta g Dian Tjondronegoro professzor, a Griffith Business School üzleti stratégiai és innovációs vezetője. „AI rendszerünk valós időben teljesített, pontos és megbízható eredményeket adva. Ezenkívül hőtérképeket is készíthet, amely a halmozottan problematikus helyeket mutatja, kiemelve azokat a területeket, amelyek forgalmát esetleg újra kell tervezni a biztonság érdekében. A rendszer a jövőben új kamerák hozzáadásával bővíthető, és más célokra is beállítható.”

Kapcsolódó cikkek:

• A termikus arcfelismeréses technológia térhódítása – Sürgető szabályozási kérdések