Система способна с высокой точностью анализировать хаотичные видеоклипы
- Разработан новый искусственный интеллект, способный распознавать сложные визуальные данные
- SMAST может изучать и прогнозировать сложное человеческое поведение
- Исследователи говорят, что этот инструмент можно использовать в сфере наблюдения, здравоохранения и автономного вождения
Исследователи из Школы инженерных и прикладных наук Университета Вирджинии продвигают возможности искусственного интеллекта по визуальным данным еще на один шаг вперед с помощью последней инновации — видеоанализатора на основе искусственного интеллекта под названием «Сеть пространственно-временных преобразований с учетом семантики и движения» (SMAST).
Система может точно определять поведение человека и имеет широкие перспективы применения в таких областях, как общественная безопасность, отслеживание движения и даже автоматическая навигация транспортных средств.
В основе функциональности SMAST лежит способность обрабатывать сложные видеоматериалы, фокусируясь на наиболее важных частях сцены.
Новый AI-инструмент для анализа видео
Система объединяет многофункциональную модель избирательного внимания и алгоритм двумерного кодирования положения с учетом движения. Эти функции работают вместе, чтобы гарантировать, что ИИ может точно обнаруживать и интерпретировать поведение человека.
Модель избирательного внимания позволяет SMAST сосредоточиться на ключевых элементах, таких как люди или движущиеся объекты, игнорируя при этом несущественные детали. Например, он может отличить человека, бросающего мяч, от человека, просто поднимающего руку.
Между тем, алгоритмы определения движения позволяют ИИ отслеживать движение с течением времени, запоминая, как объекты и люди перемещаются по сцене. Это позволяет SMAST понимать взаимосвязь между различными моделями поведения и, таким образом, более эффективно выявлять сложные модели поведения.
В мире безопасности и наблюдения системы SMAST могут повысить общественную безопасность, обнаруживая потенциальные угрозы в режиме реального времени. Например, он может выявить подозрительное поведение в людном месте или определить, находится ли кто-то в беде. В здравоохранении эту технологию можно использовать для отслеживания движений пациента, что позволяет лучше анализировать движения для реабилитации или мониторинга во время операции.
Исследователи утверждают, что SMAST выделяется своей способностью обрабатывать беспорядочные, неотредактированные кадры. Подход SMAST, основанный на искусственном интеллекте, очевидно, позволяет ему учиться на данных, адаптироваться к различным средам и улучшать свои возможности обнаружения движения. Инструмент прошел несколько академических тестов, включая AVA, UCF101-24 и EPIC-Kitchens, и показал себя весьма хорошо.
«Эта технология искусственного интеллекта открывает возможности для обнаружения движения в реальном времени в некоторых из самых сложных условий», — сказал Скотт Т. Эктон, профессор и заведующий кафедрой электротехники и вычислительной техники. «Это достижение может помочь предотвратить несчастные случаи, улучшить диагностику и даже спасти жизни.»
![[100% New] Original Signal Fire AI-7 AI-7C AI-8 AI-8C AI-9 Fusion Splicer Carrying Case / Fiber Welding Machine Package / Box](https://ae-pic-a1.aliexpress-media.com/kf/S3057b74f603b4275ae533af836528a24i.jpg)
