Журнал "Системы Безопасности" № 4‘2020

8 август – сентябрь 2020 www.secuteck.ru Обзор материалов зарубежных СМИ ДАЙДЖЕСТ С истемы видеоанализа, оснащенные алго- ритмами искусственного интеллекта, могут непосредственно детектировать положение человеческого тела в помещении, а также отслеживать его резкое изменение. Безуслов- но, идеальное качество детекции пока еще не достигнуто, распространению этих технологий препятствует также ряд факторов, включая повышенное внимание к защите частной жизни. Кроме того, использование умных браслетов или часов для тех же целей зачастую сталкивается с проблемами питания устройств и своевременного заряда. Тем не менее появляются новые неординарные продукты, позволяющие повысить точность детекции. Детекция критических медицинских ситуаций Тайваньские разработчики представили реше- ние, базирующееся на миллиметровых радио- волнах, которое может рассчитывать скорость и угол движения объекта для фиксации подъема с кровати. Детекция падений происходит при помощи технологии ToF (Time-of-Flight) – спе- циального дальностного изображения, в кото- ром оценивается расстояние от камеры до кон- кретных точек наблюдения. Совмещение этих двух передовых технологий позволяет создать высокоточные AI-алгоритмы детекции критиче- ских медицинских ситуаций. Такое решение будет наиболее востребованно не только в медицинских учреждениях, но и в домах престарелых постоянного или дневного пребывания. Распознавание медицинских изображений Искусственный интеллект в медицине развивается еще в одном направлении – распознавании изображений, получае- мых при обследовании больных. Напри- мер, согласно исследованию компании Lunit, при обнаружении раковых опухо- лей AI-система смогла правильно распо- знать более 87% изображений, в то время как радиологическая группа – не более 74%. Одна из главных целей развития такого типа решений – построение обучающей платформы для создания процесса непрерывного обучения и повышения качества аналитики. На Тайване объявили о создании терапик- сельной платформы, которая может рабо- тать в 20 тыс. раз быстрее при обработке изображений ультравысокого разрешения, чем любая другая существующая сегодня AI-система. n По материалам www.asmag.com Искусственный интеллект в медицине: детекция падений и распознавание изображений Здравоохранение – одна из сфер, где использование интеллектуального видеоанализа наиболее востребовано. AI-системы видеонаблюдения в медицинских учреждениях помогают повысить безопасность и обеспечить своевременную детекцию положения пациентов (лежит/идет или упал), когда каждая секунда критически важна Н аиболее распространенные решения для улучшения ночного видения – использова- ние нескольких объективов, совмещение нескольких источников света, а также исполь- зование объективов с большим раскрытием диафрагмы. Некоторые производители патен- туют собственные технологии формирования изображения при низкой освещенности. Факторы прогресса Значительные улучшения коснулись свето- чувствительной способности матриц и техно- логий обработки изображения в реальном времени. Эти разработки дают возможность получения высококачественного изображе- ния ночью с высоким разрешением. Если 10 лет назад светочувствительные камеры могли передавать сигнал с разрешением не более D1, то сегодня можно смело заявлять о специализированных 4К-камерах для работы в ночных условиях. Дополнительное улучшение качества изображе- ния достигается за счет использования матриц с увеличенным размером пикселей, задней подсветки, а также функции HGC, которая поз- воляет сократить шумы на изображении. Посто- янно ведутся разработки в области улучшения видимости ИК-спектра. Внедрение AI и глубокого обучения Развитие AI-алгоритмов для видеоанализа при- вело к тому, что ночное изображение с видео- камер стало более эффективным, чем раньше. Цветная, четкая картинка, которая так важна для оператора, не является жестким критерием для аналитических модулей, которые нацелены на поиск закономерностей в изменении изоб- ражения и умеют бороться с шумами, присущи- ми ночным видеокадрам. Сегодня AI сильно влияет на прогресс ночно- го видения не только в аналитических целях, но и в повышении качества картинки в соот- ветствии с человеческими критериями вос- приятия. n По материалам www.asmag.com Камеры видят ночью все лучше и лучше Каждый пользователь хочет, чтобы ночное изображение с видеокамер было четким независимо от того, цветное оно или черно-белое. Постоянное совершенствование матриц позволяет производителям систем видеонаблюдения ежегодно улучшать качество изображения, а камеры делать умнее www.images1.miaminewtimes.com www.nypost.com