اكتشاف طريقة للتعرف على الأسلحة الخفيفة في حشد من الناس باستخدام الذكاء الاصطناعي

تمكّن المتخصصون من جامعة “بيرم” القومية للبحوث التقنية من زيادة دقة التعرف على الصور الملتقطة بواسطة شبكة عصبية بنسبة 25%، مما سيسمح لأنظمة المراقبة بالفيديو باكتشاف الأشياء الخطرة في حشد من الناس، وحسبما أفادت الخدمة الصحفية بالجامعة فإن الباحثين قاموا بتطوير نظام فرعي للرؤية الحاسوبية يتعرف على الأجزاء الصغيرة الموجودة على مسافات مختلفة من الكاميرا.

وقال أندريه كوكولين الأستاذ المساعد في قسم الأتمتة والميكانيكا عن بعد في جامعة “بيرم” إن الزيادة في الدقة بنسبة 25٪ تحدث في صور الاختبار الفردية بسبب القيود المصطنعة المفروضة على تعيين الفئات وتوطين الأجسام في سياق مشهد الصورة المعالجة”.

على عكس الشبكات العصبية الكلاسيكية، يتيح الحل المقترح للنظام تسليط الضوء على منطقة الاهتمام على الشاشة والبحث فيها عن أجسام معيّنة يتم تحديد أبعادها مع مراعاة المسافة بين الكاميرا والجسم. وفي الوقت نفسه، لا تؤثر التغييرات في ظروف التصوير على نتيجة تحليل المحتوى.

وجاء في بيان صادر عن الخدمة الصحفية للجامعة:” المخطط المقترح لمعالجة الصور سوف يساعد في اكتشاف الأسلحة أو الأجسام الخطرة في حشد من الناس عندما يكون الناس على مسافات مختلفة من الكاميرات.وقد لا تميز الشبكة العصبية الكلاسيكية بين الأسلحة المحمولة في المواقع البعيدة أو القريبة جدا. ولكن إذا اكتشفت أولا الصور الظلية لجميع الأشخاص الموجودين على الصورة، فسيكون التعرف على الأسلحة أكثر دقة”.

المصدر: تاس