Стена може да ни покаже, колко хора има в една стая и какво правят
Ако гледате с просто око една стена, едва ли ще разберете нещо повече от това какъв цвят е и с какво е декорирана. Сега нова технология може незабележимо да сканира същата тази повърхност за сенки и отражения, незабележими за човешкото око. След това ги анализира, за да определи подробности, включително колко хора има вътре и какво правят. Този инструмент може да екстраполира информация от частичен изглед на пространството, да шпионира дейност зад ъгъла или да наблюдава някой, който избягва полезрението на камерата.
Как работи?
Когато хора се движат из стая, телата им блокират част от всяка налична светлина. Така се създават фини и неясни сенки. Ярко оцветените дрехи могат дори да хвърлят слабо, отразено сияние. Но тези незначителни сигнали обикновено се заглушават от основния източник на околна светлина.
Изследователи от MIT изолират този проблем, като заснемат стена на стая, докато обитателите й се движат и осредняват кадрите във времето. Това елиминира изместващите се сенки на хората, оставяйки само светлината от основния източник плюс отражения от мебели или други неподвижни предмети. Последните се премахват от видеото в реално време, разкривайки движещи се сенки по стената.
Интересни опити
Екипът от учени записва празни стени в няколко стаи, в които изследователите изпълняват различни сценарии и дейности. Хората се движат сами или по двойки, извън полезрението на камерата. Други приклякват, скачат или размахват ръце. След това екипът зарежда видеоклиповете в модел за машинно обучение, за да го научи кои модели на меки сенки показват дадено поведение. Получената система може автоматично да анализира кадри от стена на стая в реално време, като определя броя на хората и техните действия.
Въпреки че тази система може да функционира без калибриране във всяка стая, тя работи лошо при слабо осветление или при наличие на трептящ източник на светлина, като например телевизор. Може да регистрира само размери на групи и дейности, за които е обучена и изисква камера с висока разделителна способност. Стандартния цифров фотоапарат създава твърде много фонов шум, а резултатите от камерата на смартфон са още по-лоши.
Въпреки своите ограничения, методът подчертава, как изображенията и машинното обучение могат да трансформират незабележими индикатори при наблюдение.
Още техники
Учените също така са разработили сензори, базирани на пода. Те са способни да откриват вибрации на стъпки, да разпознават самоличността на хората и дори да диагностицират определени заболявания. Повечето от тези техники разчитат на машинно обучение за откриване на модели, които човешкият интелект не може.
Тъй като аудиовизуалният запис с висока разделителна способност и изчислителната мощност стават по-широко достъпни, изследователите могат да обучават системи с различни способности, за да събират информация от често пренебрегвани улики.
