В Самаре нейросеть обучили спасению людей

Ученые Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королева научили нейросеть понимать сценарии падения людей на улице, связанные с резким ухудшением здоровья. В будущем это поможет службам спасения оперативно реагировать на каждый такой случай, сообщает РИА Новости со ссылкой на статью в журнале Applied Sciences.

По сути это "компьютерное зрение" может стать ключевым элементом городских систем безопасности реальными камерами наблюдения.

Чтобы сделать работу нейросети корректной, требовался огромный массив видеозаписей, собрать который естественным путем практически невозможно. Специалисты Самарского университета имени С.П. Королева предложили метод генерации таких данных с помощью трехмерной среды Unreal Engine 4.

- Мы разработали универсальное средство моделирования сцен падения человека, позволяющее варьировать рост, вес, параметры одежды и окружения. На основе сгенерированных таким образом данных мы обучили сверточную нейросеть на базе Mask-RCNN с возможностью сегментации пикселей по классам, что обеспечивает высокое качество распознавания, - рассказал старший преподаватель кафедры суперкомпьютеров и общей информатики Самарского университета Денис Жердев.

Система показала эффективность на испытаниях. Она успешно определила 97,6% инцидентов при работе с синтезированными данными и 95% при распознавании реальных видеозаписей с камер наблюдения.

Результаты работу ученых могут быть также полезны при создании продвинутых тренинговых и игровых систем дополненной или виртуальной реальностей, которые учитывают психофизическое состояние пользователя.

Исследования проводили совместно со специалистами Самарского государственного медицинского университета.