一項(xiàng)基于人工智能和無(wú)人機(jī)的研究——利用無(wú)人機(jī)拍攝人群的影像

英國(guó)人也在研發(fā)一個(gè)名為「天眼」的監(jiān)控技術(shù)。

最近劍橋大學(xué)的學(xué)者公布了一項(xiàng)基于人工智能和無(wú)人機(jī)的研究——利用無(wú)人機(jī)拍攝人群的影像，再使用人工智能去識(shí)別人群中的暴力行為，并且做到實(shí)時(shí)監(jiān)控。

他們還給這項(xiàng)研究取了一個(gè)名字 「天眼」（Eye in the Sky）。（真是一個(gè)熟悉的名字）

學(xué)者們使用 200 美元左右的四旋翼 Parrot 無(wú)人機(jī)作為飛行平臺(tái)掛載攝像頭。攝像頭拍攝到的畫面通過(guò)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸，由經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的人工智能對(duì)畫面進(jìn)行識(shí)別，看是否與此前標(biāo)記為「暴力行為」的畫面相匹配。

▲ 識(shí)別暴力行為的原理

目前可以識(shí)別到的暴力行為主要有五種：絞、打、踢、射擊和捅人。

不過(guò)這項(xiàng)研究的精準(zhǔn)度還有待提高，因?yàn)橛糜谟?xùn)練識(shí)別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，并非來(lái)自真實(shí)的場(chǎng)景。他們召集了一些志愿者，讓他們演示上面所說(shuō)到的幾種暴力行為，然后用無(wú)人機(jī)拍攝下來(lái)。再對(duì)影響用志愿者的動(dòng)作進(jìn)行分析和標(biāo)記。

在這些相對(duì)理想的測(cè)試場(chǎng)景下，這項(xiàng)研究在識(shí)別單人的暴力行為上，得出了很高的識(shí)別率：

識(shí)別單個(gè)人的暴力行為，「踢」的識(shí)別率為 94%，「打」的識(shí)別率為 89%。

然而當(dāng)需要識(shí)別的人數(shù)越高，成功率也開始變低。但是此前的測(cè)試數(shù)據(jù)和測(cè)試環(huán)境，并不足以讓系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景有足夠準(zhǔn)確的識(shí)別率，如果兩個(gè)人只是友好地相互擊掌，也有可能被攝像頭識(shí)別為「暴力行為」。

這些研究的負(fù)責(zé)人 Amarjot Singh 表示，他們將會(huì)在印度即將到來(lái)的兩個(gè)公眾節(jié)日上試用這項(xiàng)研究成果，這些節(jié)日會(huì)有相當(dāng)多的人聚集在公共區(qū)域一起慶祝。

使用人工智能去識(shí)別和預(yù)測(cè)人類的行為，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域一直在做的事情。不過(guò)在這項(xiàng)研究上，雖說(shuō)無(wú)人機(jī)的成本一直在下降，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)乃俣纫苍谠鲩L(zhǎng)，但如果要在密集的人群中真正實(shí)現(xiàn)有效的監(jiān)測(cè)，需要繼續(xù)解決的問(wèn)題還有很多。

比如無(wú)人機(jī)受到電池限制下短暫的飛行時(shí)間，比如如何通過(guò)控制飛行高度以及攝像頭的像素來(lái)保證影像的清晰度，還有就是影像實(shí)時(shí)傳輸?shù)拇a流如何保證影響質(zhì)量等。

與此同時(shí)，這項(xiàng)研究也引起了一些爭(zhēng)議。有人認(rèn)為，如果這項(xiàng)技術(shù)在現(xiàn)實(shí)中被廣泛應(yīng)用，那么人們就可能陷入無(wú)所不在的監(jiān)控中。嗯，「反烏托邦」的世界，想象一下。

而研究者的初衷也是想要利用這些技術(shù)和設(shè)備，去及時(shí)發(fā)現(xiàn)人群中的暴力行為，防止惡性公共事件的發(fā)生。他們還認(rèn)為，這些研究將來(lái)可以應(yīng)用到識(shí)別兒童拐擄、邊境入侵等犯罪行為。