Ученые университета Карнеги-Меллона при финансовом участии американского правительства работают над созданием полностью автоматизированной системы видеонаблюдения, способной без участия живого оператора анализировать поведение людей на экране и даже прогнозировать его.
Предполагается, что система наблюдения будет использоваться на военных и гражданских объектах. Единый компьютерный центр обрабатывает потоки видео, которые транслируется с нескольких камер и анализирует изображение на предмет подозрительного и аномального поведения. В частности, в аэропорту или на автовокзале система отреагирует, если кто-либо оставит свой багаж на несколько минут.
Разработчики сравнивают свое изобретение с камерой безопасности дорожного движения, которая фотографирует машины, проезжающие на красный свет, однако в данном случае речь идет о значительно более «умной» системе, сообщает CNET. При достаточно высокой производительности компьютерный центр управления сможет обрабатывать информацию даже с нескольких тысяч камер. В этом смысле алгоритм интеллектуальной обработки изображения с камер наблюдения оказывается эффективнее живых операторов, которые могут отвлечься или уснуть.
Авторы технологии не собираются останавливаться на достигнутом. В основу системы наблюдения легла так называемая «когнитивная платформа», она обрабатывает данные, пользуясь понятиями, которые сходны с филологическими. Все объекты на экране описываются как «существительные», система различает их по некоторым признакам. А закономерности деятельности «существительных» описываются несколькими «глаголами».
Оперируя объектами двух типов, система не только отслеживает действия людей, но и в перспективе сможет прогнозировать будущие действия, поскольку действия складываются в последовательности и закономерности. Распознавание «существительных» сегодня производится многими ведущими сервисами, в частности, на Facebook и Picasa используются технологии лицевой идентификации, платформа Microsoft Kinect распознает формы объектов, нечто подобное применяется и на беспилотных автомобилях, которые регулярно испытывает и совершенствует Google. Что же касается «глаголов», то это уже второй уровень идентификации, здесь используется платформа, при помощи которой система анализирует траектории движения «существительных» и их фрагментов. Основываясь на этих данных, на самом деле возможно идентифицировать действия человека, отличать обычную активность от подозрительной и даже прогнозировать будущие поступки.
