Тріо дослідників з Університету Іоганна Кеплера використовували штучний інтелект для поліпшення системи пошуку людей, які заблукали в лісі, за допомогою тепловізорів. У статті для журналу Nature Machine Intelligence вчені розповідають, як вони застосували мережу глибокого навчання і наскільки добре вона працює.
Коли люди губляться в лісах, фахівці з пошуково-рятувальних операцій використовують дрони для огляду територій, де можуть перебувати зниклі. Також рятувальники використовують біноклі і тепловізори. На жаль, в деяких випадках теплобачення не працює належним чином через рослинності, що покриває грунт. Заважає і нагрів дерев від Сонця до температури, близької до температури тіла зниклої людини. У новій роботі дослідники прагнули подолати ці проблеми за допомогою використання глибокого навчання для поліпшення зображень від тепловізорів.
У новій системі використовується додаток ШІ для обробки декількох зображень певної галузі. Порівняння і обробка даних з різних камер дозволяє декільком тепловізорам працювати як один великий телескоп. Після обробки зображень ШІ у кінцевих знімків місцевості з’являється краща глибина різкості. На кадрах видно, як верхівки дерев здавалися розмитими, а обриси людей на землі – більш впізнаваними. Щоб навчити систему ШІ, дослідникам довелося створити власну базу даних зображень. Вони використовували дрони, щоб сфотографувати добровольців на землі в різноманітних положеннях.
Тестування системи показало – її точність становить до 95% в порівнянні з 25% традиційних зображень з тепловізора. Система готова до використання пошуково-рятувальними бригадами, а також може використовуватися правоохоронними органами, військовими або групами охорони дикої природи, роблять висновок вчені.
Натхнення: hightech.fm