Singapur izboljša AI, ki ga uporablja za odkrivanje kadilcev

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Singapore improves the AI it uses to detect smokers PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Singapur je izboljšal umetno inteligenco, ki jo uporablja za odkrivanje kadilcev, ki prižgejo cigarete na številnih mestih, kjer je to prepovedano po vsej otoški državi, da bi lokalnim organom pregona pomagal učinkoviteje preprečiti storilce kaznivih dejanj.

AI se imenuje Balefire in pred kratkim razložiti Pye Sone Kyaw – inženir AI v singapurski agenciji za digitalno preobrazbo GovTech – je že dosegel različico 3.0.

"Glavni cilj Balefire ... je pomagati NEA [nacionalni agenciji za okolje] pri odkrivanju kadilcev na mestih, kjer je kajenje prepovedano," je zapisal. NEA uslužno seznami tista prepovedana mesta: večina zaprtih prostorov, parki, izobraževalne ustanove, bazeni in celo nadzemni mostovi za pešce. Za kajenje na napačnem mestu se lahko naloži globa v višini 200 singapurskih dolarjev (148 dolarjev), obsodba pa lahko povzroči globo, petkrat večjo vsoto.

Prejšnje različice Balefire so veljale za dokaz konceptnih predstavitev. Različica 3.0 velja za "razširjeni pilot", ki deluje na 20 lokacijah.

Kyaw se je pritožil, da cigarete ni lahko opaziti – majhne so in jih zlahka zamenjamo za druge predmete. Omenil je "slamice, sijoče robove telefona, prste, postavljene na določene načine, in celo določene vrste hrane" kot predmete, ki jih sistemi računalniškega vida, ki se zanašajo na zunanje kamere, lahko lažno prepoznajo kot rakavo palico.

Poskušal je zaznati dim ali žarečo konico cigarete, vendar so ta prizadevanja izgorela, ker so povzročila preveč napak. Prav tako "gledanje celotne osebe, na primer z oceno položaja."

Zaradi teh napak je Kyaw sklenil, da "model zaznavanja od konca do konca ni izvedljiv, zlasti v kontekstu robne umetne inteligence z inherentnimi računalniškimi omejitvami in relativno majhnimi velikostmi modela, skupaj s potrebo po skoraj takojšnjem zaznavanju."

Iskal je standardne sisteme, ki bi lahko izboljšali Balefire, vendar ni mogel najti nobenega, ki bi zadovoljil potrebo NEA po sistemu, ki bi lahko identificiral čim več kadilcev v celotnem razponu vidnega polja kamere in to skoraj v trenutku.

GovTech je zato zgradil svoj cevovod za obdelavo po meri, ki ga je napisal Kyaw. Vključuje naslednjih pet korakov:

Zaznavanje in obdelava glave: Cevovod se začne tako, da se okvirji kamere dovajajo v detektor glave, ki identificira koordinate vseh glav znotraj okvira.
Filtriranje na podlagi hevristike: Po zaznavi so te glave podvržene vrsti hevrističnih filtrov, ki so namenjeni odpravi morebitnih napačnih glav. Ti filtri so rezultat nabranega učenja in podrobne analize podatkov o uvajanju.
Sledenje glavi: Sledilnik objektov nato sledi zaznanim glavam prek zaporednih okvirjev in jih poveže s predhodno zaznanimi glavami, kjer je to mogoče. To zagotavlja, da se za identificirane kadilce ponavljajoča se opozorila ne sprožijo vsakič, ko so prepoznani v novem okviru.
Razvrstitev dim/brez dima: Glave, ki prej niso bile razvrščene kot kadilske, se nato obdelajo z binarnim klasifikatorjem glav. Ta klasifikator določa, ali posameznik kadi ali ne.
Modul za ponovno identifikacijo: Če klasifikator nakazuje dejavnost kajenja, poskuša modul za ponovno identifikacijo primerjati zaznanega kadilca s seznamom nadzorovanih nedavnih kadilcev. Če ponovne identifikacije ni, se sproži opozorilo. Seznam spremljanja se posodablja z najnovejšim pojavom kadilca in drugimi ustreznimi informacijami.

Različica 3.0 uporablja več modelov, ki temeljijo na posnetkih, posnetih iz trenutnih in preteklih iteracij Balefireja.

"Preprosto povedano, uporabili smo naše obstoječe modele, da bi dodali opombe novim podatkom in popravili vse napake iz tega procesa," je zapisal Kyaw. »Ponavljajoče smo dodajali posebne profile slik, na katerih so bili obstoječi modeli nagnjeni k napakam, kot so osebe, ki nosijo čelade, ali osebe, ki jedo ali pijejo. To je pomagalo znatno izboljšati delovanje modelov med projektom.«

Upajo, da novi sistem ne bo le zaznal več kadilcev, ampak se bo tudi izognil lažnim pozitivnim rezultatom – da bo "NEA olajšal optimizacijo dodeljevanja uradnikov pregona na te identificirane žariščne točke."

Z drugimi besedami, cilj Balefire je zagotoviti, da ko se NEA loti kadilcev, njena prizadevanja ne bodo propadla. ®