Самарские учёные научили нейросеть определять, когда человек падает на улице из-за плохого самочувствия
Распознавание сценариев, вероятно, поможет вовремя оказать скорую помощь человеку, которому стало плохо.
Учёные Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва научили нейросеть понимать сценарии падения людей на улице, связанные с резким ухудшением здоровья, сообщается в статье из журнала Applied Sciences. На это обратило внимание РИА «Новости».
Обученная нейросеть поможет экстренным службам оперативно реагировать: в случае падения человека из-за плохого самочувствия от времени прибытия скорой часто напрямую зависит его шанс на выживание.
Главной трудностью при разработке технологии стал сбор обучающих данных с реальных камер наблюдения, которых просто не хватало для тренировки нейросети. Поэтому учёные сами сгенерировали такие данные с помощью трехмерной среды Unreal Engine 4 (один из самых популярных движков, который используют создатели видеоигр).
Цифровые образцы человека, использованные в экспериментах (a); иерархия цифрового скелета человека (b); физическая модель цифрового человека (c).
Наземные (вверху) синтетические данные, полученные при моделировании падения; предсказания карты попаданий для цифрового положения стояния и падения человека (внизу).
Примеры реальных результатов распознавания падения человека
Испытания уже подтвердили эффективность нейросети, которая успешно определила 97,6% инцидентов при работе с синтезированными данными и 95% при распознавании реальных записей с камер наблюдения.
Мы разработали универсальное средство моделирования сцен падения человека, позволяющее варьировать рост, вес, параметры одежды и окружения.
В работе мы учитывали физику конечностей при движении и падении, возможное взаимодействие с окружающими предметами, а также генерировали случайное «поведение» цифрового человека, что повысило реалистичность моделирования.
В дальнейшем эту технологию можно будет также использовать при создании VR и AR-систем, которые учитывают психофизическое состояние пользователя.
#технологии #наука #нейросети #новости