Разработан новый ИИ, который может распознавать сложные визуальные данные SMAST может обучаться и предсказывать сложные действия человека
Исследователи говорят, что этот инструмент может использоваться в наблюдении, здравоохранении и автономном вождении
Исследователи из Школы инженерии и прикладных наук Университета Вирджинии вывели возможности визуальных данных ИИ на новый уровень с помощью своей последней инновации: видеоанализатора на базе ИИ, называемого Semantic and Motion-Aware Spatiomeporal Transformer Network (SMAST).
Эта система обеспечивает точность обнаружения действий человека и перспективные приложения в таких областях, как общественная безопасность, отслеживание движения и даже навигация автономного транспортного средства.
В основе возможностей SMAST лежит его способность обрабатывать сложные видеоматериалы, фокусируясь на наиболее важных частях сцены.
Система объединяет многофункциональную модель избирательного внимания и алгоритм позиционного 2D-кодирования с учетом движения. Эти функции работают вместе, чтобы гарантировать, что ИИ может точно обнаруживать и интерпретировать действия человека.
Модель избирательного внимания позволяет SMAST сосредоточиться на важных элементах, таких как человек или движущийся объект, игнорируя несущественные детали. Например, он может отличить человека, бросающего мяч, от человека, просто поднявшего руку.
Между тем, алгоритм распознавания движения позволяет ИИ отслеживать движения с течением времени и запоминать, как объекты и люди смещались в пределах сцены. Это дает SMAST возможность понимать взаимосвязи между различными действиями, что делает его более эффективным в распознавании сложного поведения.
В секторах безопасности и наблюдения система SMAST может повысить общественную безопасность, обнаруживая потенциальные угрозы в режиме реального времени. Например, она может определять подозрительное поведение в оживленном пространстве или распознавать, находится ли кто-то в бедственном положении. В здравоохранении эта технология может использоваться для отслеживания движений пациентов, что позволяет лучше анализировать движения для реабилитации или мониторинга во время операции.
Подпишитесь на рассылку новостей Ny Breaking и получайте все лучшие новости, мнения, функции и рекомендации, необходимые вашему бизнесу для успеха!
Исследователи утверждают, что SMAST выделяется своей способностью обрабатывать хаотичные, необработанные изображения. Подход SMAST на основе искусственного интеллекта, по-видимому, позволяет учиться на данных, адаптироваться к различным средам и улучшать возможности обнаружения действий. Инструмент прошел несколько академических тестов, включая AVA, UCF101-24 и EPIC-Kitchens, и показал себя довольно хорошо.
«Эта технология искусственного интеллекта открывает двери для обнаружения действий в реальном времени в некоторых из самых сложных сред», — сказал Скотт Т. Эктон, профессор и заведующий кафедрой электротехники и вычислительной техники. «Это тот прогресс, который может помочь предотвратить аварии, улучшить диагностику и даже спасти жизни». Через TechXplore
Вам также может понравиться
Статья добавлена ботом, с использованием машинного перевода : https://nybreaking.com/category/tech/
