ИИ способен автоматизировать подсчет численности уличной толпы

Спорная попытка администрации Трампа объявить недавнюю инаугурацию президента, как собравшую самую большую аудиторию, невольно отметила тот факт, что подсчет численности больших масс народа остается кропотливой задачей с неточным решением. Но совершенствование систем ИИ вскоре может избавить от ручного подсчета по головам людей.

Первое представление о том, как ИИ может помочь в подсчете численности толпы, появилось в 2013 году. Исследователи из Университета Центральной Флориды показали, как использующие машинное обучение компьютерные программы могут быстро предоставить автоматизированную оценку толпы численностью в сотни тысяч человек. Такие инструменты подсчета на основе изображений еще требуют совершенствования в плане достижения точности. Но программе нужно всего полчаса на то, что вручную делается за неделю.

Конечно, специалистам не приходится кропотливо и долго подсчитывать каждую голову на фотографиях огромной толпы. Вместо этого они обычно считают количество людей в некоторых частях изображения, размеры которых они знают, а затем экстраполируют эти данные с общей оценкой численности на всей площади.

Сегодня компьютерные программы на основе машинного обучения могут быстро рассчитывать количество людей в толпе, но технологии компьютерного зрения имеют свои неточности. Чтобы повысить точность новое программное обеспечение разделяет изображение массы людей на более мелкие зоны для подсчета. Затем отдельные результаты по зонам усредняются на основе предположений о плотности толпы, чтобы сгладить некоторые неточности подсчета в отдельных зонах.

Явная эффективность этого программного обеспечения уже подтверждена реальными применениями. В Саудовской Аравии уже лицензировали программное обеспечение для подсчета толп паломников, которые каждый год посещают святые для ислама места в Мекке. Катар предоставил финансовую поддержку группе разработчиков, занимающейся созданием компьютерных программ для подсчета количества зрителей, которые могут присутствовать на чемпионата мира по футболу в Дохе в 2022 году.

Новые методы ИИ, такие как глубокое обучение, могут вскоре повысить точность компьютерного зрения. В Университете Центральной Флориды уже занялись изучением ИИ, который использует нейронные сети для автоматического обучения путем фильтрации соответствующих данных множества слоев обработки.