Найти заблудившихся в лесу людей при отсутствии связи с ними — задача непростая: прочёсывание территории требует значительных людских ресурсов и времени, а поиск с воздуха осложняется наличием листвы. Обычный тепловизор, установленный на вертолёте либо БПЛА, может оказаться полезным, но плотный слой растительности является помехой и для инфракрасных лучей. Тем не менее, специалистам удалось разработать эффективный метод обнаружения людей и теплокровных животных при помощи дрона, оснащённого тепловизионной камерой; поступающие с камеры изображения обрабатываются уникальной видеоаналитикой на базе искусственного интеллекта.
В ходе испытаний система показала отличный результат: по завершении цикла машинного обучения достигнута 90-процентная точность обнаружения людей с воздуха. Для съёмки использовался гибридный термограф (комбинация тепловизионной и телевизионной камер), установленный на октакоптере.
Информацию о расстоянии до уровня почвы система вычисляет в реальном времени по геопозиции и карте местности. В основе метода обнаружения людей лежит параллельная обработка последовательностей кадров, снимаемых с воздуха в обоих участках спектра — видимом и инфракрасном. Анализируя смещение изображения между соседними кадрами (параллакс), система строит виртуальные сечения толщи растительности от верхушек до уровня почвы. При обработке строится модель, последовательно исключающая из анализа элементы изображения, не представляющие интереса с точки зрения решаемой задачи — обнаружения людей под деревьями.
Новая система анализирует не отдельно взятые изображения, снятые с воздуха, а их последовательности.
На стадии обучения системы, использующей технологии машинного интеллекта, использовалась нейросеть. Интенсивный тренинг, «научил» систему уверенно различать фигуры людей в самых различных позах, учитывая размеры и пропорции человеческого тела. На подготовку датасетов, на базе которых проводилось машинное обучение, ушло около года: поскольку технология не имела аналогов в мире, потребовалась масса постановочных съёмок. Тем не менее, общий объём подготовки удалось сократить: первые же испытания показали, что применяемые алгоритмы уверенно работают с самыми разными типами лесов, в различных погодных условиях и т.п.
Одиночное тепловизионное изображение, снятое с октакоптера в ходе испытаний системы. Стрелками указаны зоны повышенной температуры, исходящие от лежащих на земле людей. На выноске участка изображения — результат обработки последовательности кадров с тепловизора: фигуры людей стали отчётливо различимыми.
Уже очевидно, что новая технология применима не только для спасательных операций. В частности, ею заинтересовались учёные, занимающиеся наблюдением за дикими животными и сбором статистики по их популяциям: благодаря видеоаналитике, тепловизионные изображения позволяют вести точный подсчёт количества объектов в кадре.
Разработчики рассчитывают завершить проект через несколько лет. Второй этап разработки технологии должен привести к созданию самообучающегося интеллектуального беспилотника, способного по результатам обнаружения самостоятельно принимать решения о маршруте дальнейших поисков и при этом непрерывно поддерживать связь со спасателями.
