Случаи падения людей на улице, вызванные серьезными сбоями в организме человека, научили распознавать нейросеть ученые Самарского национального исследовательского университета им. академика С. П. Королева, 17 мая сообщила пресс-служба вуза.

Обмороки, приступы, инфаркты и инсульты и другие недомогания могут случаться неожиданно, в том числе в общественных зданиях или на улице. От времени прибытия скорой в таких ситуациях может зависеть жизнь человека. Разработка самарских ученых может помочь службам спасения оперативно реагировать на такие случаи.

Старший преподаватель кафедры суперкомпьютеров и общей информатики Самарского университета Денис Жердев рассказал о возможностях и перспективах выполненной разработки, результаты которой были опубликованы в журнале Applied Sciences.

«В основе разработки компьютерное зрение — это ключевой элемент перспективных систем безопасности. Нам удалось обойти главную трудность нейросетевого подхода к этой задаче — сбор обучающих данных с реальных камер наблюдения. Дело в том, что видеозаписей с падением людей в помещениях, на производстве и других ситуациях очень мало, а чтобы обучить нейросеть корректному определению таких событий, требуется огромный массив видеозаписей», — отметил Денис Жердев, один из авторов статьи.

Проблема была решена с помощью трехмерного компьютерного моделирования. Была создана виртуальная комната с полом и стенами, которую заполнили самыми разнообразными предметами: столами, различными поверхностями, максимально приблизив виртуальную комнату к реальной ситуации.

Ученые разработали универсальное средство моделирования сцен падения человека, позволяющее изменять его рост, вес, одежду и окружающие предметы. На основе сгенерированных таким образом данных было проведено обучение сверточной (предназначенной для обработки пиксельных данных) нейросети.

Моделировать физику конечностей при движении и падении, возможное взаимодействие с окружающими предметами и случайное «поведение» цифрового человека ученым Самарского университета им. С. П. Королева помогали специалисты Самарского государственного медицинского университета.

Результаты испытаний разработанной модели подтвердили ее высокую эффективность. Ею были успешно выявлены 97,6% виртуальных инцидентов и распознано 95% реальных случаев на видеозаписях с камер наблюдения.

Полученные результаты, по мнению авторов статьи, будут полезны для создания тренинговых и игровых систем дополненной или виртуальной реальностей, учитывающих психофизическое состояние пользователя.