Новое программное обеспечение может отслеживать и прогнозировать действия большого количества людей в толпе

В 2015 году более 2000 человек погибли в давке во время хаджа в Саудовской Аравии. В 2013 году два террориста заложили рюкзаки с взрывчаткой во время проведения Бостонского марафона и смогли ускользнуть, оставив умирать трех зрителей. Если бы технологии позволяли в реальном времени отслеживать и анализировать движение людей в большой толпе, мы могли бы лучше предсказывать опасные скопления людей или обнаружить подозрительное поведение отдельного человека спасая, таким образом, большое количество жизней ежегодно.

Уже сегодня группа исследователей сделала огромный шаг в этом направлении, написав программное обеспечение, которое впервые может отследить сотни людей в толпе одновременно.

Отслеживать траекторию множества людей в одно и то же время чрезвычайно сложно. Предыдущие компьютерные  разработки по анализу плотного движения толпы были сосредоточены на отслеживании одного человека в толпе в записанном видео. Но с этим методом есть проблемы и в первую очередь это время, так как вы должны каждый раз запускать программу для каждого человека, которого вы хотите отслеживать. Кроме этого, программы идентифицируют людей в каждом кадре видео базируясь на внешности, при том, что лицо и голову трудно идентифицировать при расположении камер сверху над толпой, а также при большом скоплении людей и в случае низкого разрешения видео.

Результаты новых исследований, которые опубликованы в IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence дают возможность повысить эффективность и точность отслеживания действий и движения человека, за счет одновременного отслеживания большого количества людей.

Фокус заключается в предсказании того, куда человек пойдет дальше. Исследователи вывели математическую функцию, которая анализирует пять факторов, базирующихся на предыдущих кадрах видео, что бы предвидеть положение, где каждый человек окажется в текущем кадре.

Первый фактор – внешность, программа анализирует какие пятна пикселей напоминают цель из предыдущего кадра.

Второй фактор – движение, информация основывается на скорости и направлении движения цели.

Третий фактор – движение соседа, если цель закрыта, человек со всех сторон окружен другими людьми, программа определяет местоположение, базируясь на движении соседей.

Четвертый фактор – пространственная близость, программа не предполагает, что два человека находятся в одном и том же месте стоя друг на друге.

И последний фактор, это группировка, если программа идентифицирует нескольких людей идущих в группе, то она предполагает, что они и в дальнейшем сохранят такой же формат.

Для группы более 10 человек, идеальное математическое решение данной формулы невозможно из-за большого числа целей и взаимодействий между ними. Поэтому разработчики используют интерактивный алгоритм, который немного грубее, но при этом проще для вычисления местоположения каждого человека кадр за кадром.

«Невозможно найти точное решение для большого количества целей»  говорит Afshin Dehghan, разработчик, который проводил совместную работу с   Mubarak Shah в Университете Флорида, Орландо.

Что бы проверить свой метод, разработчики проанализировали девять видеороликов толпы, который уже использовались в других исследованиях, в частности видео с Бостонского марафона, железнодорожный вокзал, аэропорт события во время Хаджа и других мест.

Размер толпы варьировался от 57 до 747 человек. Точность программы при отслеживании поведения людей на каждом из видео записей варьировалась от 67% до 99%. Эта точность и производительность значительно превышала результаты использования других алгоритмов, которые отслеживали людей один за одним.

Включение коллективного движения было ключевым фактором успеха программы, поскольку групповая динамика играет важную роль, особенно когда Вы находитесь в толпе.

К сожалению, в настоящее время метод не работает в реальном времени для отслеживания сотен людей, поскольку скорость вычислений не позволят выдать информацию и текущем кадре.

При этом на сегодняшний день исследование уже заинтересовался и даже частично профинансировал Национальный исследовательский фонд Катара, поскольку Катар будет принимать Чемпионат Мира по футболу 2022 и руководство страны хочет заранее обеспечить безопасность большого количества людей. В частности провести анализ где должны располагаться входы и выходы и можно ли идентифицировать человека перед взрывом бомбы.

При этом, этот же метод может быть использован для отслеживания стад животных или косяков рыб для научных исследований. А также в медицинских целях для работы с колониями бактерий и вирусов.


Комментарии:

No Comments

Post a Comment