Ученые Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королева научили нейросеть понимать сценарии падения людей на улице, связанные с резким ухудшением здоровья. В дальнейшем это поможет службам спасения оперативно реагировать на каждый такой случай. Статья опубликована в журнале Applied Sciences.
Распознавание поведения людей с помощью компьютерного зрения – ключевой элемент перспективных систем безопасности. Они могут быть ориентированы не только на предотвращение правонарушений, но и на оказание экстренной медицинской помощи, объяснили авторы исследования. По их словам, им удалось обойти главную трудность нейросетевого подхода к этой задаче – сбор обучающих данных с реальных камер наблюдения.
Распознавание поведения людей с помощью компьютерного зрения – ключевой элемент перспективных систем безопасности. Они могут быть ориентированы не только на предотвращение правонарушений, но и на оказание экстренной медицинской помощи, объяснили авторы исследования. По их словам, им удалось обойти главную трудность нейросетевого подхода к этой задаче – сбор обучающих данных с реальных камер наблюдения.
“Мы разработали универсальное средство моделирования сцен падения человека, позволяющее варьировать рост, вес, параметры одежды и окружения. На основе сгенерированных таким образом данных мы обучили сверточную нейросеть на базе Mask-RCNN с возможностью сегментации пикселей по классам, что обеспечивает высокое качество распознавания”, – рассказал старший преподаватель кафедры суперкомпьютеров и общей информатики Самарского университета имени С.П. Королева Денис Жердев.