Сотовый оператор «Билайн» разработал решение которое поможет поисково-спасательным отрядам оперативнее находить потерявшихся людей. Технология основана на искусственном интеллекте.
Суть технологии проста – сервис оператора «BeelineAI-Поиск» будет анализировать фотографии с дронов и сопоставлять их с базой пропавших без вести.
На данный момент главными технологическими помощниками спасателей поискового отряда «Лиза Алерт» стали недорогие квадрокоптеры, оснащенные видеокамерой. Теперь к спасателям присоединится еще и искусственный интеллект, который будет оперативно распознавать изображения.
Дроны в поисковой операции генерируют большое количество фото, которые затем необходимо просмотреть вручную, чтобы обнаружить признаки присутствия человека. Несмотря на то, что глаз добровольцев по всей стране немало, визуальный анализ больших потоков фотоизображений требует большого количества времени.
По оценке эксперта за один поиск делается приблизительно 2,5 тыс. фото, на их просмотр вручную требуется в среднем 240 часов. И вот здесь появится незаменимый помощник – интеллектуальное ПО распознавания образов.
Сервис «BeelineAI-Поиск», который «ВымпелКом» разработал специально для поддержки поисковых задач «Лиза Алерт», использует механизмы глубокого обучения (Deep Learning, DL) на сверточной нейронной сети. В качестве базовой архитектуры выбрана известная модель VGG16, которая регулярно показывает отличные результаты в различных глобальных соревнованиях DL-сетей по тематике распознавания образов
Как рассказал Джордж Хелд, вице-президент по развитию цифрового и нового бизнеса «ВымпелКом», ПО сервиса реализует модель VGG16, которая содержит до 30 сверточных слоев (каждый слой фактически соответствует некоторым признакам, выявляемым на изображениях) и 3 полно связанных слоя (характеризует наличие нескольких признаков одновременно). Он подчеркнул, что модель DL используется для реализации интеллектуальных алгоритмов двух типов: собственно распознавания того, что изображено на каждом фото, и прогнозирования – наличия человека или важных артефактов (например, рюкзак, сапог или иной предмет, не являющийся естественным элементом окружающей среды).
Для задач DL особое значение имеет обучающий набор данных (так называемый «датасет»). Сложность данной ситуации заключалась в том, что нигде в мире не существует готового набора данных, ориентированного на задачи поисковой деятельности. Разработчики «BeelineAI-Поиск» использовали имеющиеся датасеты для задач распознавания изображений из арсенала VGG16, собирали подходящий материал в интернете, а также формировали обучающий набор данных своими силами. Например, просили волонтеров делать собственные фото в позах, характерных для рассматриваемых ситуаций, в своем регионе и в разные времена года.
Архитектурная модель VGG16 требует для своей работы большого количества вычислительных ресурсов. Нейросетевое ПО работает в ЦОДе «ВымпелКом» в Ярославле, и доступно участникам отряда в двух режимах: онлайн (через постоянное подключение к облаку BeeCloud) или офлайн (с помощью приложения, устанавливаемом на портативном компьютере, которое обновляется при установлении связи с облаком провайдера). В этих условиях длительность анализа фотоизображений одного полета квадрокоптера сокращается до нескольких секунд.
Отметим, что только за две недели июля специалисты «Лиза Алерт» получили 1083 заявки о пропавших без вести в лесах по всей стране. Из них чуть меньше 700 потерялись в Подмосковье. Почти 80% таких ситуаций разрешаются благополучно, и это заслуга тех добровольцев, которые, получив оповещение на мобильный телефон, выходят на поиск пропавшего человека.
Найти выбившегося из сил, испуганного человека, заблудившегося в лесу или на другой необитаемой территории, – это задача, которая под силу только человеку. Однако современные технологии могут стать отличной поддержкой в этом непростом деле.
