Сотрудники Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королева разработали нейросеть, распознающую ситуацию падения человека на улице в случае ухудшения самочувствия. Технология должна способствовать работе служб спасения быстро откликаться на эпизоды резкого ухудшения самочувствия людей. Статья об исследовании российских ученых была опубликована в международном журнале Applied Science.
Распознавание поведения людей с помощью искусственного интеллекта – важная способность информационных систем. Однако они могут быть использованы не только для предотвращения правонарушений, и отслеживания нарушителей, но и для оказания экстренной медицинской помощи, убеждены самарские исследователи. Как утверждают ученые, одно из наиболее полезных применений нейросетей в данной области — это отправка оперативной информации в службы спасения, поскольку выживание человека, у которого в отсутствие близких резко ухудшилось самочувствие, прямо зависит от времени прибытия «скорой помощи»
Существует трудность: чтобы сделать систему способной правильно распознавать сценарий падения человека, нужен огромный массив видеозаписей. Однако самарские исследователи решили эту проблему, предложив использовать генерацию обучающих 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 сверхточную нейросеть на базе Mask-RCNN с возможностью сегментации пикселей по классам, что обеспечивает высокое качество распознавания» – рассказал агентству РИА Новости старший преподаватель кафедры суперкомпьютеров и общей информатики Самарского университета Денис Жердев.
Проведенные испытания показали, что система в состоянии распознать 97,6% случаев внезапного падения людей, утверждается в статье Applied Science.
Успех исследования, по мнению ученых, также позволит создавать усовершенствованные системы виртуальной реальности для игр и тренировок.
Автор: Семен Лопухов
Фото: everythingpossible / Фотобанк RU.123RF.COM
