सिंगापुर ने उस एआई में सुधार किया है जिसका उपयोग वह उन धूम्रपान करने वालों का पता लगाने के लिए करता है जो पूरे द्वीप राष्ट्र में कई स्थानों पर धूम्रपान करते हैं जहां यह अभ्यास निषिद्ध है, ताकि स्थानीय कानून प्रवर्तन को अपराधियों को अधिक कुशलता से रोकने में मदद मिल सके।
AI को Balefire कहा जाता है, और हाल ही में समझाया पाइ सोने क्याव द्वारा - सिंगापुर की डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन एजेंसी गॉवटेक में एक एआई इंजीनियर - यह पहले से ही संस्करण 3.0 तक पहुंच चुका है।
उन्होंने लिखा, "बेलफायर का मुख्य उद्देश्य धूम्रपान-निषिद्ध स्थानों में धूम्रपान करने वालों का पता लगाने में एनईए [राष्ट्रीय पर्यावरण एजेंसी] की सहायता करना है।" एनईए मददगार सूचियों वे निषिद्ध स्थान: अधिकांश इनडोर क्षेत्र, पार्क, शैक्षणिक संस्थान, स्विमिंग पूल और यहां तक कि पैदल यात्री पुल भी। गलत जगह पर धूम्रपान करने पर S$200 ($148) का जुर्माना लगाया जा सकता है, और दोषी पाए जाने पर उस राशि का पांच गुना जुर्माना लगाया जा सकता है।
बेलफ़ायर के पिछले संस्करणों को अवधारणा डेमो का प्रमाण माना जाता था। संस्करण 3.0 को एक "विस्तारित पायलट" माना जाता है जो 20 स्थानों पर संचालित होता है।
क्याव ने शिकायत की कि सिगरेट को पहचानना आसान नहीं है - वे छोटी होती हैं और आसानी से अन्य वस्तुएं समझ ली जाती हैं। उन्होंने "तिनके, चमकदार फोन के किनारे, कुछ निश्चित तरीकों से स्थित उंगलियां और यहां तक कि कुछ प्रकार के भोजन" का उल्लेख ऐसी वस्तुओं के रूप में किया है जिन्हें बाहरी कैमरों पर निर्भर कंप्यूटर विज़न सिस्टम गलत तरीके से कैंसर स्टिक के रूप में पहचान सकते हैं।
उन्होंने धुएँ या सिगरेट की चमकती नोक का पता लगाने की कोशिश की, लेकिन वे प्रयास विफल हो गए क्योंकि उनमें बहुत सारी त्रुटियाँ उत्पन्न हुईं। ऐसा ही हुआ "पूरे व्यक्ति को देखना, जैसे कि मुद्रा अनुमान के माध्यम से।"
उन विफलताओं ने क्याव को यह निष्कर्ष निकालने के लिए प्रेरित किया कि "एक एंड-टू-एंड डिटेक्शन मॉडल संभव नहीं है, विशेष रूप से एज एआई संदर्भ में इसकी अंतर्निहित गणना सीमाओं और अपेक्षाकृत छोटे मॉडल आकारों के साथ-साथ निकट-तात्कालिक पहचान की आवश्यकता के साथ।"
उन्होंने ऑफ-द-शेल्फ सिस्टम की तलाश की जो कि बेलफ़ायर में सुधार कर सके, लेकिन उन्हें ऐसा कोई सिस्टम नहीं मिला जो एनईए की एक ऐसी प्रणाली की आवश्यकता को पूरा करता हो जो कैमरे के दृश्य क्षेत्र के पूरे क्षेत्र में जितना संभव हो उतने धूम्रपान करने वालों की पहचान करने में सक्षम हो और लगभग ऐसा ही कर सके। तुरंत.
इसलिए GovTech ने अपनी स्वयं की कस्टम प्रोसेसिंग पाइपलाइन बनाई, जिसे Kyaw ने लिखा था। इसमें निम्नलिखित पाँच चरण शामिल हैं:
- हेड डिटेक्शन और प्रोसेसिंग: पाइपलाइन कैमरा फ्रेम को हेड डिटेक्टर में फीड करने के साथ शुरू होती है, जो फ्रेम के भीतर सभी हेड के निर्देशांक की पहचान करता है।
- अनुमान आधारित फ़िल्टरिंग: पता लगाने के बाद, ये शीर्ष संभावित गलत शीर्षों को खत्म करने के लिए डिजाइन किए गए अनुमानी फिल्टर की एक श्रृंखला से गुजरते हैं। ये फ़िल्टर संचित सीख और परिनियोजन डेटा के विस्तृत विश्लेषण का उत्पाद हैं।
- हेड ट्रैकिंग: इसके बाद एक ऑब्जेक्ट ट्रैकर लगातार फ्रेम में खोजे गए हेड्स का अनुसरण करता है, जहां भी संभव हो उन्हें पहले से पहचाने गए हेड्स के साथ जोड़ता है। यह सुनिश्चित करता है कि, पहचाने गए धूम्रपान करने वालों के लिए, हर बार एक नए फ्रेम में पहचाने जाने पर बार-बार अलर्ट ट्रिगर नहीं होते हैं।
- धुआं/धूम्रपान निषेध वर्गीकरण: जिन सिरों को पहले धूम्रपान करने वालों से संबंधित के रूप में वर्गीकृत नहीं किया गया था, उन्हें फिर एक बाइनरी हेड क्लासिफायर के माध्यम से संसाधित किया जाता है। यह वर्गीकरण यह निर्धारित करता है कि व्यक्ति धूम्रपान कर रहा है या नहीं।
- पुनर्पहचान मॉड्यूल: यदि वर्गीकरणकर्ता धूम्रपान गतिविधि को इंगित करता है, तो एक पुनर्पहचान मॉड्यूल हाल ही में धूम्रपान करने वालों की निगरानी सूची के साथ पाए गए धूम्रपान करने वाले का मिलान करने का प्रयास करता है। यदि कोई पुनः पहचान नहीं होती है, तो एक अलर्ट चालू हो जाता है। निगरानी सूची को धूम्रपान करने वालों की नवीनतम उपस्थिति और अन्य प्रासंगिक जानकारी के साथ अद्यतन किया जाता है।
संस्करण 3.0 कई मॉडलों का उपयोग करता है जो बेलफ़ायर के वर्तमान और पिछले पुनरावृत्तियों से कैप्चर किए गए फुटेज पर आधारित हैं।
"सीधे शब्दों में कहें तो, हमने अपने लिए नए डेटा को एनोटेट करने के लिए अपने मौजूदा मॉडल का उपयोग किया और उस प्रक्रिया से किसी भी त्रुटि को ठीक किया," क्याव ने लिखा। “हमने छवियों के विशिष्ट प्रोफ़ाइलों को पुनरावृत्त रूप से जोड़ा है जिनमें मौजूदा मॉडलों में त्रुटि की संभावना थी, जैसे हेलमेट पहने हुए व्यक्ति, या जो लोग खा रहे हैं या पी रहे हैं। इससे परियोजना के दौरान मॉडलों के प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार करने में मदद मिली।
नई प्रणाली से न केवल अधिक धूम्रपान करने वालों का पता लगाने की उम्मीद है, बल्कि झूठी सकारात्मकता से भी बचा जा सकेगा - "इन पहचाने गए हॉटस्पॉट में प्रवर्तन अधिकारियों के आवंटन को अनुकूलित करने में एनईए को सुविधा मिलेगी।"
दूसरे शब्दों में, बेलफ़ायर का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि जब एनईए धूम्रपान करने वालों पर हमला करता है, तो उसके प्रयास नष्ट न हो जाएं। ®
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- स्रोत: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/28/singapore_balefire_smoking_detection_ai/
