Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Нейросеть научили распознавать оружие на видео
Испанские ученые разработали компьютерный алгоритм, который способен с высокой точностью распознавать огнестрельное оружие на видео.
На фоне роста глобальной террористической угрозы важным направлением развития систем видеонаблюдения выступает автоматический мониторинг потенциальных правонарушений. Существующие искусственные нейросети уже сравнительно хорошо справляются с распознаванием мимики и лиц, в том числе частично скрытых. Ранее исследователи также обучили компьютерные алгоритмы выявлять преступников по внешности и даже предсказывать злонамерения по активности мозга. Менее представлены технологии отслеживания определенных предметов, в частности оружия. Сейчас наличие последнего определяется в ходе досмотра и с помощью металлодетекторов. Однако надежность этих методов ограничена.
Так, проход через рамки металлодетектора невозможен для людей с кардиостимулятором, остальные при определенных условиях могут миновать проверку, используя обходной путь. Кроме того, подобные устройства не рассчитаны на поиск неметаллических предметов, например напечатанных на 3D-принтере. В качестве альтернативы специалисты из Гранадского университета создали компьютерный алгоритм для автоматического распознавания огнестрельного оружия независимо от его материала. Система предполагает интеграцию с видеонаблюдением: при возникновении соответствующего объекта в поле машинного зрения тот выделяется специальным тегом.
При разработке программы авторы использовали сверточную нейросеть на основе окон кандидатов (Region-based Convolutional Network, R-CNN). Такие алгоритмы применяются к задачам, связанным с быстрым трекингом конкретных визуальных образов: получаемое изображение R-CNN делит на регионы, за счет чего оценка местоположения и размеров заданного класса предметов требует всего одного считывания. Тренировка системы проводилась на более чем 1,3 миллиона снимков объектов из тысячи категорий ImageNet. На первом этапе стимулы объединили в четыре набора данных, которые включали в себя картинки из двух или более категорий. Наиболее эффективным оказалось обучение сразу по 102 из них.
Затем ученые сформировали пятый пул из 3000 фотографий, причем теперь все стимулы предполагали наличие руки, которая держит предмет. Помимо бытовых объектов (например, смартфонов) в целевой набор вошли изображения пистолетов в разных контекстах, в том числе кадры из фильмов. Обученную нейросеть исследователи испытали на семи видеофрагментах низкого качества: из кинокартин «Криминальное чтиво» (Pulp Fiction), «И целого мира мало» (James Bond: The World is Not Enough), «Миссия невыполнима: племя изгоев» (Impossible Mission: Rogue Nation), телесериала «Мистер Бин» (Mister Bin), а также реальных сценах с применением пистолетов. Точность определения оружия составила 96,6 процента.
Недостатком алгоритма, по словам авторов, выступает неспособность выявлять на видео оружие, скрытое, скажем, под одеждой. После совершенствования технологии она может помочь в предупреждении преступлений.
Статья опубликована на сервере препринтов arXiv.org.
На днях программисты показали алгоритм, который может реалистично адаптировать мимику изображенного человека к произвольному аудиоряду.
Telegram 
Дзен 
VK Арахнологи описали новый вид пауков, который копирует облик мертвой особи, пораженной паразитическим грибом, чтобы хищники меньше обращали на него внимание. В природе такой гриб заражает хозяина и воздействует на его нервную систему, после чего заставляет подниматься на возвышенность, откуда легче распространять споры. Открытие расширит представления ученых о мимикрии у животных.
Ученые из Центра исследований молекулярных механизмов старения и возрастных заболеваний МФТИ и Института биоорганической химии им. М. М. Шемякина и Ю. А. Овчинникова РАН с коллегами представили метод получения и очистки трансмембранного домена шиповидного белка коронавируса SARS-CoV-2 (SARStm) дикого типа. Этот «якорь» не только удерживает шип, которым вирус «атакует» клетки, в его оболочке, но и участвует в процессе слияния вирусной и клеточной оболочек. В новом протоколе используется бесклеточная экспрессия — синтез белка в очищенном бактериальном экстракте, что позволяет получать его в течение нескольких часов вместо дней и значительно упрощает очистку. Метод открывает возможность для детального изучения структуры белка с помощью спектроскопии ядерного магнитного резонанса (ЯМР).
Нанопластика становится все больше в диете среднего человека, но ученые ищут способы не дать ему переместиться из еды в организм навсегда. Оказалось, что источником защиты может стать квашеная капуста.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Арахнологи описали новый вид пауков, который копирует облик мертвой особи, пораженной паразитическим грибом, чтобы хищники меньше обращали на него внимание. В природе такой гриб заражает хозяина и воздействует на его нервную систему, после чего заставляет подниматься на возвышенность, откуда легче распространять споры. Открытие расширит представления ученых о мимикрии у животных.
20 марта Московскому авиационному институту исполняется 96 лет. За эти годы университет прошел большой путь становления, и во многом его развитие определяли люди, посвятившие себя науке и подготовке инженерных кадров. Один из таких — выдающийся ученый, заслуженный работник высшей школы Российской Федерации, доктор технических наук, профессор Борис Семенович Зечихин. Более 70 лет его жизнь неразрывно связана с кафедрой 310 «Электроэнергетические, электромеханические и биотехнические системы» и НИО-310 МАИ. Научная и педагогическая работа Бориса Семеновича получила широкое признание в России и за рубежом, а его вклад в развитие электромеханических специальностей и подготовку инженерных кадров оказал существенное влияние на отечественную авиационную и электротехническую промышленность. Сегодня Борис Семенович продолжает свою работу, участвует в проектах по созданию электрических и гибридных силовых установок, передает опыт и знания молодым специалистам в рамках развития Передовой инженерной школы и всего МАИ в целом.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.
За 10 лет лежания в почве сигаретные фильтры не растворились, а лишь замаскировались под грязь. Их пластиковые волокна распались на микрочастицы, намертво склеились с минералами и превратились во вторичный микропластик. Более того, на пятом году гниения мусор начал отравлять землю с новой силой.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии