Das Unternehmen Von Andrew Ng Hat Ein Warntool Für Soziale Distanzierung Herausgebracht

Indem alle daran erinnert werden, an öffentlichen Orten Abstand zu halten, können Kreuzinfektionen wirksam verhindert werden. Kürzlich hat das von Andrew Ng gegründete Unternehmen Landing AI ein Tool entwickelt, das anhand von Überwachungsvideos den Abstand zwischen Fußgängern in Echtzeit messen und Erinnerungen ausgeben kann, wenn sie den Sicherheitsabstand überschreiten.

Um die Ausbreitung des Virus zu verhindern, ist es üblich, in der Öffentlichkeit einen Sicherheitsabstand einzuhalten. Die WHO empfiehlt, dass die Menschen einen Abstand von mindestens 0,9 Metern zueinander einhalten, während in meinem Land ein Abstand von 1,5 bis 2 Metern empfohlen wird, um das Infektionsrisiko zu verringern.

Vor einiger Zeit praktizierte ein Mann in Italien eine radikale physische Isolation und ging mit einem riesigen runden Teller in einen Supermarkt einkaufen.

Kürzlich hat Landing AI, ein von Andrew Ng gegründetes Unternehmen für künstliche Intelligenz, ein Tool namens „Social Distancing Detector“ entwickelt, das durch die Analyse von Echtzeitvideos von Kameras erkennen kann, ob Personen bei Aktivitäten einen Sicherheitsabstand einhalten.

In nur drei Schritten soziale Distanz in Echtzeit messen

Landing AI demonstrierte das Tool anhand des öffentlichen Street-View-Datensatzes „The Oxford Town Centre“.

Daraus lässt sich ersehen, dass das System die Dynamik der Personen im Video in Echtzeit erfassen und den Mindestabstand zwischen verschiedenen Personen messen kann.

Wenn der Abstand zwischen den Zeichen kleiner ist als der Sicherheitsstandard, ändert sich die Farbe des Zeichenrahmens von grün auf rot und es wird eine Verbindungslinie mit dem kürzesten Abstand erstellt. Es kann später auch in einen Alarm oder eine andere Erinnerung umgewandelt werden.

Im offiziellen Blog von Landing AI werden die technischen Prinzipien der Entwicklung des Tools offengelegt. Dies kann in drei Schritten erreicht werden: Kalibrierung, Erkennung und Entfernungsmessung unter Verwendung von Daten von Überwachungskameras.

Schritt 1: Kalibrierung

Da der Videoeingang aus mehreren Winkeln kommen kann und unterschiedliche Winkel zu Entfernungsänderungen führen, muss er in eine feste Ebene konvertiert werden, um die Gültigkeit der Entfernung sicherzustellen. Der erste Schritt besteht darin, das gesamte Bild in eine Draufsicht umzuwandeln.

Am einfachsten ist es, in der Realität einen Scheitelpunkt eines Rechtecks auszuwählen und ihn den vier Ecken der Draufsicht zuzuordnen. Bei der tatsächlichen Verarbeitung müssen mehrere Faktoren kombiniert werden, um die Echtzeitzuordnung und -transformation präzise durchzuführen.

Um die Ergebnisse genauer zu machen, müssen Sie auch den Maßstab der Draufsicht berücksichtigen, z. B. die tatsächliche Pixelgröße ermitteln, die 6 Fuß entspricht (der empfohlenen Entfernung in einigen Teilen der Vereinigten Staaten).

Schritt 2: Erkennung

Nach der Kalibrierung muss die Person im Bild erkannt und ein Begrenzungsrahmen um sie herum gezeichnet werden. In diesem Schritt verwendete Landing AI ein Open-Source-Fußgängererkennungsnetzwerk, das auf der Faster R-CNN-Architektur basiert.

Im Blogbeitrag wurde bekannt gegeben, dass sie Non-Maximum-Suppression (NMS) und mehrere regelbasierte heuristische Algorithmen verwendet haben. Darüber hinaus wurde das Modell anhand realer Situationen verfeinert.

Schritt 3: Entfernungsmessung

Der letzte Schritt besteht darin, den Abstand zwischen den Personen zu messen. Dies geschieht durch die Projektion der Mitte des Aufgabenerkennungsfelds in die Draufsicht. Die Entfernung zwischen verschiedenen Punkten stellt die Entfernung zwischen verschiedenen Personen dar.

Abschließend wird die endgültige Berechnung der tatsächlichen Entfernung basierend auf dem im Kalibrierungsschritt ermittelten Maßstab durchgeführt.

Nach diesen drei Vorgängen kann die kürzeste Entfernung zwischen verschiedenen Personen in Echtzeit auf dem Videobildschirm gemessen werden.

In sicherer Entfernung werden Zeichen durch grüne Rahmen dargestellt. Wenn der Abstand zu gering ist und den Sicherheitswert überschreitet, wird er in einen roten Rahmen umgewandelt und eine rote Linie ausgelöst, die den Abstand darstellt. In der Draufsicht sind es kleine grüne und rote Punkte.

Auf Anfrage individuell angepasst, geeignet für eine Vielzahl von Industrieszenarien

Ein Sprecher von Landing AI sagte, das Tool sei eine wichtige Lösung, die Landing AI als Reaktion auf die Kundennachfrage in seiner Produktionsumgebung einsetze.

Das aktuelle System kann in Umgebungen wie der Fertigungs- und Pharmaindustrie eingesetzt werden, in denen die Arbeitnehmer zur Arbeit gehen müssen, um bei der Überwachung ihrer Sicherheit zu helfen und sie an diese zu erinnern.

Beispielsweise können Techniker in einer Fabrik, die Schutzausrüstung herstellt, diese Software in ihr Sicherheitskamerasystem integrieren, um die Arbeitsumgebung durch einen einfachen Kalibrierungsschritt zu überwachen.

Was die endgültige Warnmethode betrifft, sagte Landing AI, dass sich das System noch in der Anfangsphase befinde und derzeit die beste Methode zur Handhabung von Warnmeldungen erforsche.

Zu den in Betracht gezogenen Lösungen gehören: Auslösen eines Alarms, wenn die erkannte Entfernung geringer ist als der Sicherheitsstandard; oder das Aggregieren von Daten für Manager, um ihnen bei der Neuplanung der Arbeitsbereiche der Mitarbeiter usw. zu helfen.

Neuartig und praktisch, aber von einigen Internetnutzern in Frage gestellt

Dieses Tool, das Menschen scheinbar dazu anhalten soll, auf Schutz zu achten, ist nicht bei allen beliebt.

Im Blogbeitrag von Landing AI wird das Recht auf Information über die Nutzung des Systems erläutert und dafür plädiert, dass jeder, der dieses System nutzt, transparent sein muss und Personen nur mit deren informierter Zustimmung identifizieren darf.

Dennoch gab es unter dem Twitter-Post, in dem Andrew Ng das Tool vorstellte, viele fragende Stimmen.

Im Kommentar mit den meisten Likes stand beispielsweise deutlich: „Willkommen im Jahr 1984.“

Die Umsetzung einer Isolationspolitik hat sich als wirksame Maßnahme zur Epidemieprävention erwiesen. Doch in den USA, wo die epidemische Lage schwerwiegend ist, ist die Akzeptanz der Menschen gegenüber der Isolation unterschiedlich ausgeprägt.

In jüngster Zeit kam es in vielen Bundesstaaten zu Protesten gegen die Quarantäne. Einige Bürger forderten die Aufhebung der Quarantäne und die Wiederaufnahme der Produktion.

Die tieferen Gründe dafür sind wahrscheinlich nichts, was Andrew Ng und andere mit nur einem oder zwei Tools lösen können.

-- über--