Машинний зір з радіохвилями бачить в темряві та крізь стіни

2 хв. читання

Звичайні технології машинного зору можуть добре розпізнавати предмети, людей, їх обличчя та дії. Однак процес ускладнюється, якщо об'єкти погано освітлені чи частково закриті.

Водночас для радіохвиль це не проблема, вони легко проходять повз стіни й відбиваються від об'єктів та людей. Але такі зображення зазвичай неякісні, в них багато шуму і сторонніх речей, які заважають зрозуміти, що відбувається.

Вчені з університету MIT винайшли спосіб поєднати ці дві технології, щоб вони доповнювали одна одну. «Ми впроваджуємо модель нейромережі, яка розпізнає дії людей крізь стіни, перешкоди та в умовах поганого освітлення», — каже команда проєкту.

Ідея в тому, щоб записати два відео однієї ситуації — зі звичайним освітленням і з використанням радіохвиль. Системи машинного зору зараз вміють розрізняють дії людей, які добре видно. Наступний крок — поєднати це із зображенням радіохвиль.

Проблема була в тому, що машина має зосередитись конкретно на діях людини, а не на всіх інших речах в кадрі. Тож дослідники з MIT ввели третій, проміжний, етап — генерування схематичних 3D-моделей, котрі відтворюють дії людей.

radio-vision-image-ii

Так система вчиться розпізнавати дії людей — і ті, які видно, і ті, які відбуваються у темряві або за стіною. Дослідники кажуть, що в обидвох ситуаціях технологія працює з однаковою точністю. Видання MIT підкреслює, що це перевищує можливості сучасних систем машинного зору.

Зрозуміло, що в такої розробки є грандіозний потенціал, однак постає питання конфіденційності. Вчені кажуть, що їхня радіосистема не вміє розпізнавати обличчя, лише дії людей. Цю технологію можна інтегрувати в розумні будинки — для спостереження за житлом, скажімо, літніх людей і сповіщення спеціальних служб, коли, наприклад, хтось впав. І в цьому, за словами дослідників, не буде особливих ризиків чи порушення конфіденційності.

mit
Помітили помилку? Повідомте автору, для цього достатньо виділити текст з помилкою та натиснути Ctrl+Enter
Codeguida 5.1K
Приєднався: 9 місяців тому
Коментарі (0)

    Ще немає коментарів

Щоб залишити коментар необхідно авторизуватися.

Вхід / Реєстрація