Билайн  поможет «Лиза Алерт» искать людей с помощью искусственного интеллекта

Билайн разработал решение «Beeline AI - Поиск людей» (АI от англ. Artificial intelligence — искусственный интеллект) на базе нейросети для обработки фотографий местности, полученных с беспилотных летательных аппаратов в местах поиска пропавших людей волонтерами поисково-спасательного отряда «Лиза Алерт».

Новая технология позволяет волонтерам «Лиза Алерт» в 2,5 раза сократить время на просмотр и сортировку полученных снимков. В дальнейшем технология будет совершенствоваться и адаптироваться к специфике поиска пропавших людей.

С 2018 года отряд начал применять беспилотные летательные устройства для поисковых операций, проводимых в лесу и на промышленных территориях городов. По данным отряда, применяемые практики уже имеют позитивный результат:

в течение грибного сезона 2019 года с помощью дронов отряду еженедельно удается найти потерявшегося человека. Как правило, это труднодоступные места – лесные чащи и болота, куда сложно добраться пешим поисковым группам.

Анализ снимков требует вовлечения большого количества волонтеров, поэтому отряд создал специальный ресурс, где люди, физически не принимающие участие в поиске, могут помогать отряду онлайн – просто находясь дома или в офисе. 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.

Специалисты Билайн в сотрудничестве с экспертами «Лиза Алерт» разработали и обучили нейросеть, основываясь на реальных датасетах, полученных с уже проведенных спасателями поисков. Первостепенной задачей «Beeline AI - Поиск людей» является сортировка «пустых» и неинформативных фотографий, на которых точно нет человека или атрибутов, указывающих, что в этом месте был человек. Это позволяет группе анализа сразу сосредоточиться на потенциально результативных снимках. Важной особенностью нейросети, является способность обучаться распознавать объекты на снимках, сделанных с высоты от 40 до 100 метров, с высоким уровнем визуального «шума» - деревья, природный ландшафт, сумерки.

Для разработки «Beeline AI - Поиск людей» на снимках с дронов использовались технологии сверточных нейронных сетей, которые в последние годы признаются наиболее точными алгоритмами при решении задач компьютерного зрения. Рассматривалось более 100 различных архитектур сверточных нейронных сетей, которые включали в себя как собственные разработки, так и предобученные на миллионах изображений варианты сетей, которые занимали первые места на международных соревнованиях по анализу изображений.

Первичные тесты совместно с «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 потенциально сможет распознавать нестандартное положение тела в пространстве, например, сидящего, лежащего или частично укрытого листвой человека.

Система адаптивна, подстраиваясь на нахождение объектов одинаково точно как с высот 30-40 метров, так и с высоты полета 100 метров.

Решение поступит в распоряжение «Лиза Алерт» в двух форматах: онлайн-сервис с возможностью передавать данные в облачное хранилище BeeCloud, где к фото имеет моментальный доступ группа отсмотра, и оффлайн-решение, предустановленное на компьютере поисковой группы, непосредственно находящейся на месте поисков. Для загрузки в BeeCloud большого объема фотографий требуются высокие скорости передачи данных. Развитие сетей связи, в том числе, внедрение технологии 5G, уже в скором времени позволит масштабировать решение за счет возможности отработки нескольких параллельных поисков, повысить его эффективность за счет большего применения облачных вычислений, а также привлечь к участию большее количество волонтеров из разных регионов России.