Singapore on parantanut tekoälyä, jota se käyttää tunnistamaan tupakoitsijat, jotka syttyvät monissa paikoissa, joissa käytäntö on kielletty eri puolilla saarivaltiota, auttaakseen paikallisia lainvalvontaviranomaisia ​​torjumaan rikollisia tehokkaammin.

Tekoälyä kutsutaan Balefireksi, kuten äskettäin selitti Pye Sone Kyaw, Singaporen digitaalisen muunnostoimiston GovTechin tekoälyinsinööri, on jo saavuttanut version 3.0.

"Balefiren päätavoitteena on auttaa NEA:ta [kansallista ympäristövirastoa] havaitsemaan tupakoitsijat tupakointikielletyissä paikoissa", hän kirjoitti. NEA auttoi luettelot ne kielletyt paikat: useimmat sisätilat, puistot, oppilaitokset, uima-altaat ja jopa jalankulkusillat. Väärässä paikassa tupakoinnista voidaan periä 200 Singaporen dollarin (148 dollarin) sakkoja, ja tuomio voi johtaa viisinkertaiseen sakkoon.

Aiempia Balefiren versioita pidettiin todisteena konseptidemoista. Versiota 3.0 pidetään "laajennettuna pilottina", joka toimii 20 paikassa.

Kyaw valitti, että savukkeiden havaitseminen ei ole helppoa – ne ovat pieniä ja erehtyivät helposti erehtymään muihin esineisiin. Hän mainitsi "pillit, kiiltävät puhelimen reunat, tietyllä tavalla asetetut sormet ja jopa tietyntyyppiset ruoat" esineiksi, jotka ulkokameroihin perustuvat tietokonenäköjärjestelmät voivat virheellisesti tunnistaa syöpätikkuksi.

Hän yritti havaita savua tai tupakan hehkuvaa kärkeä, mutta nämä ponnistelut loppuivat, koska ne tuottivat liikaa virheitä. Niin teki "koko henkilön katsominen esimerkiksi asennon arvioinnin avulla".

Nämä epäonnistumiset saivat Kyawn päättelemään, että "päästä päähän -havainnointimalli ei ole mahdollinen, etenkään reuna-AI-kontekstissa, jossa sen luontaiset laskentarajoitukset ja suhteellisen pienet mallikoot sekä lähes välittömän havaitsemisen tarve."

Hän etsi valmiita järjestelmiä, jotka voisivat parantaa Balefirea, mutta ei löytänyt yhtäkään, joka vastaisi NEA:n tarpeita järjestelmästä, joka kykenisi tunnistamaan mahdollisimman monta tupakoitsijoita kameran koko näkökentän alueella. välittömästi.

GovTech rakensi siksi oman mukautetun käsittelyputken, jonka Kyaw kirjoitti. Se sisältää seuraavat viisi vaihetta:

1. Pään tunnistus ja käsittely: Liukulinja alkaa siitä, että kamerakehykset syötetään pään tunnistimeen, joka tunnistaa kaikkien kehyksen sisällä olevien päiden koordinaatit.
2. Heuristinen suodatus: Havaitsemisen jälkeen nämä päät käyvät läpi sarjan heuristisia suodattimia, jotka on suunniteltu poistamaan mahdolliset virheelliset päät. Nämä suodattimet ovat kertyneen oppimisen ja käyttöönottotietojen yksityiskohtaisen analyysin tulos.
3. Pään seuranta: Kohteenseurantalaite seuraa sitten havaittuja päitä peräkkäisten kehysten läpi ja yhdistää ne aiemmin havaittuihin päihin aina kun mahdollista. Tämä varmistaa, että tunnistetuille tupakoitsijoille ei anneta toistuvia hälytyksiä joka kerta, kun heidät tunnistetaan uudessa kehyksessä.
4. Savuton/savuton luokitus: Päät, joita ei ole aiemmin luokiteltu tupakoitsijoiksi, käsitellään sitten binääripääluokittajan kautta. Tämä luokitin määrittää, tupakoiko henkilö vai ei.
5. Uudelleentunnistusmoduuli: Jos luokitin osoittaa tupakointia, uudelleentunnistusmoduuli yrittää vertailla havaittua tupakoitsijaa viimeaikaisten tupakoitsijoiden tarkkailuluetteloon. Jos uudelleentunnistusta ei ole, hälytys laukeaa. Seurantalistaa päivitetään tupakoitsijoiden viimeisimmillä ulkoasuilla ja muilla asiaankuuluvilla tiedoilla.

Versio 3.0 käyttää useita malleja, jotka perustuvat Balefiren nykyisestä ja aiemmasta iteraatiosta otettuun materiaaliin.

"Yksinkertaisesti sanottuna käytimme olemassa olevia mallejamme merkitsemään uudet tiedot meille ja korjasimme prosessin virheet", Kyaw kirjoitti. "Lisäsimme toistuvasti tiettyihin kuvien profiileihin, että olemassa olevat mallit olivat virhealttiita, kuten kypärää käyttäviä henkilöitä tai henkilöitä, jotka syövät tai juovat. Tämä auttoi parantamaan mallien suorituskykyä merkittävästi projektin aikana.

Uuden järjestelmän toivotaan paitsi havaitsevan enemmän tupakoitsijoita myös välttävän vääriä positiivisia tuloksia – "helpottaakseen NEA:ta valvontaviranomaisten jakamisen optimoinnissa näille tunnistetuille hotspoteille".

Toisin sanoen Balefire pyrkii varmistamaan, että kun NEA iskee tupakoitsijoille, sen ponnistelut eivät mene tuhkaan. ®

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/28/singapore_balefire_smoking_detection_ai/