Российские ученые обучили нейросеть "спасению" людей, которым стало плохо на улице

Российские ученые научили алгоритм машинного обучения распознавать сценарии падения людей на улице из-за резкого ухудшения здоровья. Как отмечается в статье в издании Applied Sciences, разработка поможет службам спасения реагировать на такие случаи.

Новейшие системы безопасности, реализованные на базе компьютерного зрения, могут анализировать поведение людей на улицах. Такие системы могут использоваться не только для борьбы с преступностью, но и для экстренного медицинского реагирования — решили сотрудники Самарского национального исследовательского университета имени академика Королева. Авторам нового исследования удалось преодолеть серьезную сложность, связанную с нейросетевым решением этой задачи — речь идет о сборе материалов с камер наблюдения, необходимых для обучения системы.

"Для того, чтобы обучить нейросеть распознавать падения людей, обусловленные резким ухудшением здоровья, нужны большие массивы видеозаписей с камер наблюдений. Собрать такой массив данных практически невозможно, поэтому мы решили пойти другим путем — сгенерировать необходимые материалы при помощи трехмерной среды Unreal Engine 4", — заявил Денис Жердев, старший преподаватель кафедры суперкомпьютеров и общей информатики Самарского университета имени Королева.

Как уточнил Жердев, авторы работы создали универсальное средство моделирования сцен падения человека, позволяющее настраивать разные параметры. Данные, сгенерированные при помощи средства, были использованы для обучения сверточной нейросети, которая в итоге продемонстрировала эффективность 95% при работе с реальными записями с камер наблюдения.