Билайн совместно с «Лиза Алерт» разработал нейросеть для поиска пропавших людей

Состоялось то, чего мы очень ждали и о чём мечтали: Билайн представил решение «Beeline AI — Поиск людей» на базе нейросети для обработки фотографий, полученных с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в местах поиска пропавших людей. Эта технология, разработанная совместно с нами, позволит сократить время на просмотр и сортировку полученных с БПЛА снимков в 2,5 раза. В дальнейшем технология будет адаптироваться к специфике поиска и совершенствоваться.

Билайн Россия первым в России совместно с «Лиза Алерт» разработал нейросеть для поиска пропавших людей Лиза Алерт, Билайн, Искусственный интеллект, Квадрокоптер, Дрон, Беспилотник, Поиск людей, Добровольцы, Длиннопост © cs7.pikabu.ru

Мы начали активно использовать беспилотники в прошлом году, наращивая интенсивность, и успешно находить пропавших с помощью нашей группы просмотра снимков. Но если в 2018 году за весь год мы нашли три человека благодаря снимкам с дронов, то на сегодняшний день нам удаётся каждую неделю спасти как минимум одного потерявшегося с помощью дрона.

Анализ снимков — процесс трудоемкий: на это нужно не только много времени, но и достаточное количество людей, готовых отсматривать фотографии. Для привлечения к этой работе большого количества добровольцев отряд создал специальный ресурс watcher.lizaalert.ru, где люди, физически не принимающие участие в поиске, могут помогать отряду онлайн — находясь дома или в офисе у компьютера. Но люди устают, и отсматривать снимки в течение нескольких часов, не снижая эффективности, — задача почти невыполнимая, а цена ошибки, как вы понимаете, очень высока.

Билайн Россия первым в России совместно с «Лиза Алерт» разработал нейросеть для поиска пропавших людей Лиза Алерт, Билайн, Искусственный интеллект, Квадрокоптер, Дрон, Беспилотник, Поиск людей, Добровольцы, Длиннопост © cs10.pikabu.ru

С одного дня поисков с помощью дронов отряд получает порядка 2500 фотографий, на проверку которых группа из 30 человек тратит в среднем 5-7 часов. Благодаря «Beeline AI — Поиск людей» время на анализ 1 фотоизображения занимает 2-3 секунды, что позволяет сократить процесс сортировки всего контента до 1-2,5 часов в зависимости от количества фотографий. По мере обучения нейросети скорость и точность ее работы будет расти. Важная особенность нейросети — это её способность обучаться распознавать объекты на снимках, сделанных с высоты от 40 до 100 метров, с высоким уровнем визуального «шума» — деревья, природный ландшафт, сумерки и т. д.

Первоочередная задача «Beeline AI — Поиск людей» — убрать «пустые» и неинформативные фотографии, на которых точно нет человека или атрибутов, указывающих, что в этом месте был человек. Это позволяет группе анализа сразу сосредоточиться на потенциально результативных снимках.

Первичные тесты совместно с отрядом «Лиза Алерт» показали, что точность модели на тестовых изображениях приближается к 98%. Потенциально нейронная сеть способна находить людей и предметы во всех местах поиска, таких как лес, болота, поля, города, независимо от времени года и одежды человека, так как алгоритм настраивается на работу в любое время года и сможет распознавать нестандартное положение тела в пространстве, например, сидящего, лежащего или частично прикрытого листвой.

Мы очень рады, что у нас снова есть повод сказать огромное спасибо нашему замечательному и давнему другу — Билайну, при поддержке которого у нас функционирует бесплатная горячая линия, осуществляется смс-рассылка с информацией о поисках и действуют островки безопасности для потерявшихся детей! Мы видели, как сотрудники Билайна, разрабатывающие для нас эти решения, болеют душой за результат, понимая, что они создают инструменты для спасения человеческих жизней. Мы хотели бы поблагодарить всю команду, участвовавшую в разработке этого крайне важного для нас проекта, и лично Евгению Чистову, руководителя по корпоративной социальной ответственности ПАО «Вымпелком» (Билайн), которая давно стала настолько близким другом «Лиза Алерт», что мы считаем её таким же, как мы, представителем отряда.