Специалистам из ПНИПУ удалось на 25% увеличить точность распознавания фотографий системами искусственного интеллекта. Это поможет повысить шансы на обнаружение нейросетями опасных предметов в толпе.

Для этого пермские разработчики создали подсистему машинного зрения, которая в рамках тестирования показала высокую способность к распознаванию мелких и удаленных на большие расстояния от камеры небольших деталей.

Со слов Андрея Кокоулина, который является одним из создателей модели, повышения точности удалось добиться с помощью нескольких улучшений. Он сообщил, что увеличения точности добились, искусственно ограничив назначения категорий и локализировав объекты с учетом контекста сцены рассматриваемых изображений.

Теперь нейросеть может выделить на экране область интереса, а далее найти в этой области определенные предметы, размеры которых приводятся с учетом оценки отдаления предмета от камеры. Также стоит отметить, что изменения условий съемки никак не влияют на результаты анализа контента.

Модели искусственного интеллекта такого типа будут полезны для поиска запрещенных предметов, таких как оружие, в плотной толпе людей. При этом обычным нейросетям задача поиска небольших предметов на очень удаленных или слишком близких к камере расстояниях не под силу.

Ранее издание involta.media опубликовало статью о том, что в РФ разработали новый уникальный комплекс для исследований стресса и разработки лекарств от него без побочных эффектов.