يُظهر الرسم التوضيحي الموجود على اليسار 14 نقطة رئيسية على جسم الإنسان يتعرف عليها نظام رؤية الماكينة: الرأس والرقبة والكتفين والمرفقين والمعصمين والوركين والركبتين والكاحلين. في أعلى اليمين توجد طائرة بدون طيار Parrot AR بنظام التعرف على العنف. في أسفل اليسار ، عناصر الصورة الفردية من مجموعة بيانات التدريب مع النقاط الرئيسيةفي الوقت الحاضر ، يتم استخدام الطائرات بدون طيار بشكل متزايد من قبل وكالات إنفاذ القانون ووكالات الاستخبارات. عادة للتجسس ، والاستخبارات ، ومراقبة الحدود ، وما إلى ذلك. الشرطة لا تستخدم بنشاط الطائرات بدون طيار للقيام بدوريات في شوارع المدينة. ولكن هنا تكمن إمكانات هائلة. يمكن للطائرات بدون طيار دورية توفير بشكل كبير على رواتب الموظفين. إنها تغطي مساحات كبيرة وترى بشكل مثالي في الظلام.
فيما يتعلق بنمو الجريمة وخطر الإرهاب في العديد من البلدان ، فإن السلطات مهتمة بتعزيز السيطرة على السكان المدنيين.
الطائرات الآلية بدون طيار مع التعرف التلقائي على العنف هي أنظمة الجيل الجديد التي تفتح الأبواب لأنظمة أكثر استقلالية وذكية للاستجابة لأعمال الشغب في الشوارع والشغب.
في السابق ، كانت الطائرات بدون طيار تُستخدم بشكل أساسي في الوضع "اليدوي". لذا فهي تحت سيطرة عامل يتتبع الصورة من كاميرا الفيديو في نفس الوقت. لكن هذا الوضع يحد بشكل كبير من الاستخدام
الجماعي للطائرات بدون طيار ، لأن كل طائرة بدون طيار تحتاج إلى مشغل منفصل.
تزيل أنظمة رؤية الماكينة هذا القيد. تسمح لك بإرسال مئات وآلاف الطائرات بدون طيار على طول المسارات المحددة ، ولا ينتبه المشغل إلا لأجهزة الإنذار التي يتم تشغيلها عند التعرف على علامات معينة. وقد تم بالفعل تطوير مثل هذه الأنظمة للقيام بدوريات آلية للأجسام للكشف عن الحرائق وتلف خط الأنابيب وما إلى ذلك. في عام 2010 ،
تم تطوير
نظام لوكالات إنفاذ القانون
مع تحديد "الأشياء المهجورة" ، أي الحقائب والحزم المتبقية في الأماكن العامة. الاعتراف التلقائي بالعنف هو الخطوة المنطقية التالية ، مما يسمح لك باستخدام الطائرات بدون طيار لحراسة الحشود والأماكن العامة.
في عام 2009 ، تم نشر ورقة علمية تصف
نظام رؤية الجهاز للتعرف تلقائيًا على الجرائم في الأماكن العامة باستخدام تحليل الحركة. إنها تحدد بدقة حوالي 85 ٪ من هذه الإجراءات مثل الاستيلاء على محفظة من أحد المارة ، واختطاف طفل ، وما إلى ذلك.
هذه النظم ناجحة للغاية في الكشف عن الأعمال الإجرامية المختلفة. على الرغم من الدقة المذهلة (في بعض الحالات دقة أكثر من 90٪) إلا أن نطاقها محدود جدًا.
في عام 2014 ، اقترح الباحثون أول نظام الطائرات بدون طيار للاعتراف تلقائيًا بالعنف في الأماكن العامة ، وهو الأول من نوعه الذي يستخدم
نموذجًا للأجزاء المشوهة لتقييم وضع الشخص مع مزيد من التعرف على الأشخاص المشتبه بهم من خلال أوضاعهم. هذه مهمة رؤية آلة صعبة للغاية لأن صور ومقاطع فيديو الطائرات بدون طيار يمكن أن تعاني من تغييرات في الإضاءة والظلال وتفاصيل منخفضة وضبابية. بالإضافة إلى ذلك ، يظهر الأشخاص في أماكن مختلفة من الإطار وفي أوضاع مختلفة. حدد النظام العنف بدقة تبلغ حوالي 76٪ ، وهو أقل بكثير من الأنظمة المتخصصة للغاية المذكورة أعلاه.
يقدم التطور الجديد للعلماء من جامعة كامبريدج (بريطانيا العظمى) والمعهد الوطني للتكنولوجيا (الهند) والمعهد الهندي للعلوم في بنجالور نظامًا محسنًا للاعتراف المستقل في الوقت الحقيقي بالعنف باستخدام شبكة الهرم المميز (FPN) وشبكة التعلم العميق الهجين من ScatterNet (ScatterNet) التعلم العميق المختلط (SHDL) وحساب الاتجاه بين أطراف الوضعية المحسوبة باستخدام جهاز ناقل الدعم (SVM). يظهر تشغيل خط أنابيب التعرف بالتفصيل في الرسم التوضيحي.
ناقل يتنبأ بوضع شخص يمكن استخدامه للتنبؤ بالعنف في الحشود والأماكن العامة. يتعرف الإطار أولاً على الأشخاص في إطارات تم تصويرها بواسطة كاميرا بدون طيار. تأتي أجزاء الصور التي تحتوي على صور للأشخاص كمدخلات لشبكة SHDL ، حيث تعمل ScatterNet على الواجهة الأمامية لاستخراج الإشارات الموصوفة يدويًا من الصور المدخلة. يتم دمج الخصائص المستخرجة من ثلاث طبقات وتغذيتها لإدخال أربع طبقات تلافيفية لشبكة الانحدار التي تعمل على الواجهة الخلفية.يبلغ متوسط دقة التعرف على العنف في النظام الجديد 88.8٪ ، بما في ذلك 89٪ للركلات و 94٪ للركلات و 82٪ لإطلاق النار و 85٪ للخنق و 92٪ للطعن. هذا أعلى بكثير من النظام السابق في عام 2014.
تم
نشر المقالة العلمية في 3 يونيو 2018 على موقع ما قبل الطباعة arXiv.org وسيتم تقديمها في ورش عمل IEEE Computer Vision والتعرف على الأنماط (CVPR) 2018 IEEE حول رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط.