Singapore a îmbunătățit IA pe care o folosește pentru a detecta fumătorii care se aprind în numeroasele locuri în care practica este interzisă în întreaga națiune insulară, pentru a ajuta forțele locale de aplicare a legii să elimine mai eficient infractorii.

AI se numește Balefire și, ca recent a explicat de Pye Sone Kyaw – un inginer AI la agenția de transformare digitală GovTech din Singapore – a ajuns deja la versiunea 3.0.

„Scopul principal al Balefire... este să asiste NEA [Agenția Națională de Mediu] în detectarea fumătorilor în locurile interzise de fumat”, a scris el. NEA de ajutor Listele acele locuri interzise: majoritatea zonelor interioare, parcuri, instituții de învățământ, piscine și chiar poduri aeriene pietonale. Amenzi de 200 USD (148 USD) pot fi percepute pentru fumatul în locul nepotrivit, iar o condamnare poate duce la o amendă de cinci ori mai mare.

Versiunile anterioare ale Balefire au fost considerate demonstrații pentru dovada conceptului. Versiunea 3.0 este considerată un „pilot extins” care operează în 20 de locații.

Kyaw s-a plâns că nu este ușor să vezi țigările – sunt mici și ușor de confundat cu alte obiecte. El a menționat „paiele, marginile strălucitoare ale telefonului, degetele poziționate în anumite moduri și chiar anumite tipuri de alimente” drept obiecte pe care sistemele de viziune computerizată care se bazează pe camerele de luat vederi le pot identifica în mod fals ca un stick de cancer.

A încercat să detecteze fumul sau vârful strălucitor al unei țigări, dar acele eforturi s-au consumat pentru că au produs prea multe erori. La fel și „privirea întregii persoane, cum ar fi prin estimarea poziției”.

Aceste eșecuri l-au determinat pe Kyaw să concluzioneze că „un model de detectare end-to-end nu este fezabil, în special într-un context AI de vârf, cu limitările sale inerente de calcul și dimensiunile relativ mici ale modelului, împreună cu nevoia de detectare aproape instantanee”.

El a căutat sisteme standard care ar putea îmbunătăți Balefire, dar nu a găsit niciunul care să satisfacă nevoia NEA de a avea un sistem capabil să identifice cât mai mulți fumători pe întreaga suprafață a câmpului vizual al camerei și să facă acest lucru aproape. instantaneu.

Prin urmare, GovTech și-a construit propria conductă de procesare personalizată pe care a scris Kyaw. Acesta include următorii cinci pași:

1. Detectarea și procesarea capului: Conducta inițiază cu cadrele camerei fiind introduse într-un detector de cap, care identifică coordonatele tuturor capetelor din cadru.
2. Filtrare bazată pe euristică: După detectare, aceste capete sunt supuse unei serii de filtre euristice menite să elimine potențialele capete eronate. Aceste filtre sunt produsul învățărilor acumulate și analizei detaliate a datelor de implementare.
3. Urmărirea capului: Un instrument de urmărire a obiectelor urmărește apoi capetele detectate în cadre succesive, legându-le cu capetele detectate anterior ori de câte ori este posibil. Acest lucru asigură că, pentru fumătorii identificați, alertele repetate nu sunt declanșate de fiecare dată când sunt recunoscute într-un nou cadru.
4. Clasificare fum/interzis fum: Capetele care nu au fost clasificate anterior ca aparținând fumătorilor sunt apoi procesate printr-un clasificator binar. Acest clasificator determină dacă individul fumează sau nu.
5. Modul de reidentificare: Dacă clasificatorul indică activitate de fumat, un modul de reidentificare încearcă să potrivească fumătorul detectat cu o listă de urmărire a fumătorilor recent. Dacă nu există reidentificare, se declanșează o alertă. Lista de urmărire este actualizată cu cea mai recentă apariție a fumătorului și alte informații relevante.

Versiunea 3.0 folosește mai multe modele care se bazează pe imagini capturate din iterațiile actuale și trecute ale lui Balefire.

„Mai simplu, am folosit modelele noastre existente pentru a adnota noile date pentru noi și am corectat orice erori din acel proces”, a scris Kyaw. „Am adăugat în mod iterativ în anumite profiluri de imagini în care modelele existente erau predispuse la erori, cum ar fi persoanele care poartă căști sau persoane care mănâncă sau beau. Acest lucru a ajutat la îmbunătățirea semnificativă a performanței modelelor pe parcursul proiectului.”

Se speră că noul sistem nu numai că va detecta mai mulți fumători, ci și pentru a evita falsele pozitive - pentru a „facilita NEA în optimizarea alocarii ofițerilor de aplicare a legii la aceste puncte fierbinți identificate”.

Cu alte cuvinte, Balefire își propune să se asigure că atunci când NEA se aruncă asupra fumătorilor, eforturile sale nu vor deveni cenușă. ®

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/28/singapore_balefire_smoking_detection_ai/