三位研究人员Amarjot Singh(剑桥大学)、Devendra Patil(印度瓦朗加尔理工学院)和SN Omkar(班加罗尔印度理工学院)正在研究使用无人机和人工智能来发现人群中打架的人。
他们的论文《天空之眼:利用散射网混合深度学习网络识别暴力个体的实时无人机监视系统(DSS)》发表在arXiv上。一个视频显示了他们的系统是如何运作的。
DroneDJ总结他们的方法，说他们使用的是“现成的消费者”无人机给它装上人工智能，让它监视一个拥挤的区域，比如体育场或抗议活动，寻找暴力行为，比如拳打脚踢，踢勒死、枪击或刺伤。”
何苦呢?标准的闭路电视摄像头不够用吗?在大型公共场所监控暴力犯罪时，标准的闭路电视摄像头并不能起到最好的作用。进入无人驾驶飞机。
该论文将于本月在IEEE计算机视觉与模式识别(CVPR) 2018年的一个研讨会上发表。该系统通过处理无人机在云端的图像，实时发现暴力分子。
他们在论文中提到了五种暴力行为:拳打脚踢勒死开枪或刺人。
他们的研究介绍了他们所谓的“用于训练深度网络的空中暴力个体数据集”。他们说，希望这能鼓励其他研究人员将深度学习应用于空中监视。
詹姆斯·文森特在边缘解释说，一种使用深度学习训练的算法可以估计视频中人类的姿势，并将它们与研究人员指定的暴力姿势进行匹配。该视频指出，暴力分子被标记为边框。
他们的系统有多有效?当更多的人进入场景时，准确率就会下降。詹姆斯·文森特:“然而，我们需要对这项研究持保留态度，尤其是在它声称的准确性方面。辛格和他的同事报告说，他们的系统识别“暴力”姿势的准确率为94%，但他们注意到，画面中出现的人越多，这个数字就越低。(当观察10个人时，准确率下降到79%。)”
插图显示了与图像中的人类相对应的骨骼。支持向量机使用该结构中各个肢体之间的角度(绿色表示少数肢体)来识别参与暴力活动的人。信贷:arXiv: 1806.00746 (cs。简历)
他们的工作反映了一种研究兴趣，即探索使用机器学习分析实时视频片段的方法。他们计划在印度即将到来的两个节日期间进行测试DroneDJ．
本文还介绍了空中暴力个体(AVI)数据集，该数据集可以帮助其他研究人员将深度学习应用于空中监视应用。
从大局来看，“监视”这个词本身显然是一个意味深长的词，人们会想到专制政府急于通过以站不住的理由把抗议者关起来，让他们噤声。另一方面，社会正在应对破坏者、仇恨团体和绑架。
”任何东西可以用来做好事。任何东西都可以用来做坏事。边缘．
了下:运动控制•电机控制
