Tre ricercatori, Amarjot Singh (Università di Cambridge), Devendra Patil (NIT Warangal India), e SN Omkar (IISc Bangalore) stanno lavorando all'uso di un drone e dell'intelligenza artificiale per individuare le persone che combattono in mezzo alla folla.

Il loro articolo "Eye in the Sky:Real-time Drone Surveillance System (DSS) for Violent Individuals Identification using ScatterNet Hybrid Deep Learning Network" è su arXiv. Un video mostra come funziona il loro sistema.

DroneDJ hanno riassunto il loro approccio, dicendo che usano un "drone consumer standard, caricalo con l'intelligenza artificiale e fagli monitorare un'area affollata come uno stadio sportivo o una protesta e cercare atti di violenza come pugni, calciando, strangolamento, sparare o accoltellare".

Perché preoccuparsi? Le telecamere CCTV standard non sono adeguate? Le telecamere CCTV standard non fanno il miglior lavoro nel monitorare i criminali violenti nelle grandi aree pubbliche. Entra nei droni.

Il documento apparirà in un workshop presso IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018 questo mese. Il sistema rileva gli individui violenti in tempo reale elaborando le immagini dei droni nel cloud.

Hanno affrontato cinque tipi di atti violenti nel loro articolo:pugni, calciando, strangolamento, sparare o accoltellare.

La loro ricerca ha introdotto quello che chiamano "il set di dati individuale violento aereo utilizzato per addestrare la rete profonda". Si spera che possa incoraggiare altri ricercatori interessati a utilizzare il deep learning per la sorveglianza aerea, loro hanno detto.

James Vincent in Il Verge ha spiegato che un algoritmo addestrato utilizzando l'apprendimento profondo stima le pose degli umani nel video e le abbina alle posizioni che i ricercatori hanno designato come violente. Il video ha notato che le persone violente sono contrassegnate da riquadri di delimitazione.

Quanto è efficace il loro sistema? Il livello di precisione diminuisce quando più persone entrano in scena. James Vincent:"Tuttavia, la ricerca va presa con le pinze, in particolare per quanto riguarda le sue affermazioni di accuratezza. Singh e i suoi colleghi riferiscono che il loro sistema era accurato al 94% nell'identificare pose "violente", ma notano che più persone appaiono nel frame, minore è questa cifra. (La precisione è scesa al 79% quando si osservano 10 individui.)"

Il loro lavoro riflette un interesse di ricerca nell'esplorazione di modi per utilizzare l'apprendimento automatico per analizzare le riprese video dal vivo. Hanno in programma di testarlo durante due prossimi festival in India, disse DroneDJ .

Il documento ha anche introdotto il set di dati Aerial Violent Individual (AVI) che può avvantaggiare altri ricercatori che mirano a utilizzare il deep learning per le applicazioni di sorveglianza aerea.

Nell'immagine più grande, è ormai ovvio che la parola "sorveglianza" in sé e per sé è un termine carico, e si pensa a governi repressivi desiderosi di mettere a tacere i manifestanti mettendoli sotto chiave per motivi deboli. D'altra parte, le società stanno affrontando i vandali, gruppi di odio e rapimenti.

"Tutto può essere usato per il bene. Tutto può essere usato per il male, " disse Singh, ricercatore capo, in Il Verge .

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