彼らは人間の行動を予測するビデオ監視システムを開発しています

Mind's Eye プログラムに参加しているカーネギーメロン大学の研究者グループ, DARPA のコンピューティング イノベーション オフィスの後援, 米国国防総省の先端プロジェクト研究機関。, ビデオ内の人間の活動を視覚的に認識するインテリジェントなソフトウェアを作成しました, 次に何が起こるかを予測します.

カーネギーメロン大学の研究者がマインドアイプログラムに参加, 米国国防総省の後援, その中で、ビデオ内の人間の活動を認識できる視覚知能ソフトウェアを開発しました。, 次に何が起こるかを予測します. これは 12 の研究チームが参加する野心的なプロジェクトです。, カーネギーメロン大学を含む, DARPA のコンピューティング イノベーション オフィスの後援, 米国国防総省に所属し、軍事利用のための新技術の開発を担当する機関.

Tendencias21.net Web サイトに記載されているとおり, 目的は、ビデオを見て解釈する作業を自動化することに他なりません。, それは時間を節約するでしょう, モニタリングを改善し、研究のための新しいツールを提供します. 実際には, Mind's Eye テクノロジーは民間環境と軍事環境の両方で使用されることが計画されています, 防衛から医療、消費者向けロボットまで幅広い用途に使用可能. しかし、ビデオ内の人間の活動を認識して予測するのは簡単な作業ではありません。. 国立ロボット工学センターによると (NREC) カーネギーメロン大学からの声明で, 誰もが同じ行動を同じ方法で実行するわけではない; 1 つの記録では、さまざまなアクションが非常に似ているように見えることがあります, 同じアクションのビデオでも、照明によって見た目が大きく異なります。, 視点に向かって, 背景, 関係者など.

このため, 人間の視覚知能に近いシステムが必要です, 「観察されたものをフィルタリングして一般化し、取得した情報と事前の知識に基づいて意思決定を行い、行動することができる」, 研究者らがプレゼンテーション記事で述べているように. アレッサンドロ・オルトラマーリとクリスチャン・レビエール, 二人ともカーネギーメロン大学心理学部出身, 彼らは先週、ジョージ・メイソン大学で開かれた安全保障と防衛に関する会議でこの研究を発表した。.

人間の視覚をシミュレートする

それで, 人間の知性の基本的な特徴を分析した後、, 研究者たちは、一連のコンピューターツールを通じてこの機能をシミュレートし、アプローチすることに焦点を当てました。. まず、人間の基本的な活動の 3D モデルを生成し、ビデオ内の人の動きに結合しました。. このようにして、ビデオの動きが、アルゴリズムが認識するようにトレーニングされたアクションと比較されます。 (歩き方, ジャンプしたり立ったり) そして識別する (受け取り方と行き方).

ソフトウェアはそれらのパターンを調べて、その人が何をしているかを推定します。. 次に何が起こるかについての予測も行います。, 特に隠されている、またはカメラの外で発生する可能性のあるアクティビティに焦点を当てます。.

これは、 18 プログラムの最初の数か月間, 単純なテキスト メッセージを通じて観察された現象を説明したり、異常な動作について警告したりする機能も含まれます。. この明確な例としては、空港やバス停に設置されている、放棄されたバッグをマークするカメラが挙げられます。.

この研究は、コンピューター ビジョンの研究者による進歩に大きく依存しています。, ここ数十年で固定物体と移動物体の認識において顕著な成果を上げてきたもの. これは、Google が自動運転車でたどったのと同じ一連の作業です。, Facebook や Picasa で使用される顔認識ソフトウェア, または Microsoft の Kinect で使用される家電製品, これにより、ユーザーはジェスチャーと音声コマンドだけでテレビを再生および制御できるようになります。.

うまく機能するとき, 人工視覚は物体や人を検出することができます – 研究者はこれを名前と呼んでいます- カメラのレンズの向こう側にあるもの. しかし、これらが何をしているのかを理解するには, または行うことが許可されています, 動詞に相当するコンピュータが必要です. そして、オルトラマリとレビエールが他のカーネギーメロン研究者の研究を基礎にして、彼らが呼ぶものを作成したのはそこです。 “認知運動”, 名詞と動詞が相互作用する規則を理解できる.

その認知エンジンには、博士研究員のクリス・キタニが率いるチームによって実施された研究が組み込まれています。, どの物理的軌道が最も可能性が高いかを計算することによって、人間が実行する行動を理解しようとします。. どちらのプロジェクトも Mind's Eye プログラムの一部です. 研究の次のステップは、「認知エンジン」をさらに賢くすることです. 研究によると, 著者たち “彼らはシステムの機能を拡張して、より広範囲の動作動詞をサポートし、より複雑なビデオでテストを実行することを計画しています。”.

アプリケーション

従来のカメラ, 何が起こったかを記録することに限定されています, 犯罪が発生してからしか情報を提供できない. 捜査官は車や店員がどのように盗まれたのかを知るかもしれない, しかし事後. Min's Eye のアプローチはその逆を追求します, 犯罪や危険行為を事前に警告し、未然に防ぐことを目的としているため. その自動システムは、いつか治安当局者にカメラの人間による制御を再考させる可能性がある, オペレータは維持費がかかるだけではないため、, しかし、気が散ったり眠かったりすると危険が伴います.

安全性が収益性を高める, 高リスク地域で監視任務を担当する兵士を危険にさらすことを回避する. それが、DARPA がこのプロジェクトに資金を提供する主な目的の 1 つです。. ウェブサイトで収集された情報によると, 「真にインテリジェントなカメラは、目に見えるものすべてを言葉で説明し、見えないものについて推論することができるでしょう。」.

これらのデバイスは、関心のあるアクティビティのみをレポートするように指示される可能性があります。, これにより、入力データの関連性が高まります. したがって, スマートカメラにより、1人の軍人が安全な場所から複数の監視所を監視できるようになる可能性がある. 同様に、警察業務やドローンのライブ画像の分析にも応用できます。. ホームセキュリティアプリケーションも搭載できる可能性がある, 強盗がドアをこじ開ける前に住宅所有者に警告する.