ИИ становится новой дорожной полицией, ловя сотни британских водителей в движении

По мере роста способности ИИ видеть и классифицировать наш реальный мир растут и возможности для наблюдения. Это относится как к дорожному движению, так и к ресторанам. The Decoder описал метод работы таких систем.

Мы уже привыкли к камерам с датчиками скорости и "определителями" номера, но нейросети могут больше. Aecom и Acusensus тестируют новую систему наблюдения за ИИ в Великобритании, которая может отслеживать поведение водителей и пассажиров. Например, система камер может определить, пристегнуты ли пассажиры ремнями безопасности или водители смотрят на свои смартфоны. Программное обеспечение даже определяет, когда смартфон просто лежит на коленях.

Система использует камеру для съемки через лобовое стекло и автоматически проверяет наличие нарушений. Если система обнаруживает возможное нарушение, изображения отправляются в инспекционную группу компании-оператора. Если команда подтверждает нарушение, властям отправляется отчет вместе с изображением.

В ходе первоначального судебного разбирательства в Девоне и Корнуолле прошлой осенью система обнаружила 630 нарушений чуть более чем за месяц, не включая превышение скорости. 40 водителей были пойманы на использовании своих смартфонов без разрешения, а 590 были найдены без ремней безопасности.

Еще одно испытание в Корнуолле выявило еще около 300 нарушений всего за 72 часа. 180 пассажиров не пристегивали ремни безопасности, 117 использовали свои смартфоны без разрешения.

Испытания камеры в Хэмпшире и долине Темзы в июле 2023 года выявили более 350 нарушений за одну неделю. 273 пассажира не пристегивали ремни безопасности, а 86 водителей смотрели на свои смартфоны.

Другое видео впечатляюще демонстрирует потенциал наблюдения все более мощных моделей компьютерного зрения, например, в видеонаблюдении за ресторанами. Здесь камера может определить, сколько клиентов присутствует или сколько времени требуется команде, чтобы очистить использованный стол.

Также можно следить за отдельными сотрудниками и их работой. В следующем примере показана система, которая отслеживает, сколько кофе подают бариста кафе в рабочее время и как долго остаются клиенты. Эти данные о производительности, вероятно, будут представлять особый интерес для крупных сетей ресторанов.

Конечно, наблюдение с помощью ИИ также может быть использовано в сценариях, которые кажутся в основном положительными для всех вовлеченных сторон, таких как безопасность на рабочем месте, например, для создания автоматизированных систем предупреждения, когда вилочный погрузчик перегружен.

Одной из самых мощных систем анализа изображений является открытый исходный код: "Ты смотришь только один раз" (YOLO), которая разрабатывается сообществом компьютерного зрения примерно с 2016 года. Система очень точна, быстра, надежна и требует мало вычислительной мощности.

Исследователь ИИ Джо Редмон, который помог разработать YOLO, прекратил работу над программным обеспечением в марте 2020 года по этическим причинам. Он сказал, что больше не может игнорировать военные заявления и вторжения в частную жизнь.

PS. лайк, пожалуйста, он помогает продвижению статьи.

Ну и как положено на VC, канал телеграм))) Канал и чатик

В закрепленных канале всегда telegram боты для доступа в ChatGPT, GPT-4 без VPN, а так же генераторы изображений Midjourney, Dall-e и другие