Навыку определения людей, упавших из-за ухудшения самочувствия, по видеоизображениям на камерах наблюдения, обучили нейросеть ученые из национального исследовательского университета имени академика С. П. Королева в Самаре, 15 декабря говорится в журнале Applied Sciences.

По словам разработчиков, им удалось привить компьютерной системе навык обучения распознавания характерных движений людей, когда они падают из-за плохого состояния. Это очень важный навык, ведь с момента, когда человеку стало плохо на улице, часто остается очень мало времени, чтобы ему помочь и спасти.

«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 преподаватель с кафедры суперкомпьютеров и общей информатики Денис Жердев.

Исследователи уже провели проверку эффективности новой системы. Для синтезированных данных она показала 97,6% эффективности распознавания. При использовании реальных записей с уличных видеокамер нейросеть распознает нужные случаи с точностью 95%.