学术头条|智能海滩、泳池来了!AI溺水防护系统实时跟踪、风险预测、自动警报

如今 , 人工智能(AI)在生活中的应用场景可谓百变多样 。 从医学诊断、图像识别、无人驾驶到个人助理、教育辅助 , AI的对现代生活的重要性不言而喻 。 然而 , 除了以上场景 , AI还可以应用于安全防护方面 。
这不 , 眼看着炎炎夏日来临 , 人们纷纷涌向游泳馆、海滩等消暑胜地 , 渴望在灼热温度中寻求一丝“透心凉”的快感 。 但人生就是这样 , 你永远不知道明天和意外哪一个先来 。 尤其在热浪滚滚的夏日 , 游泳溺亡的意外事故层出不穷 。
根据世界卫生组织(WHO)的数据 , 溺水是造成全球人口意外死亡的第三大原因 , 全球每年估计有320,000人因溺水而死亡 。 但现在 , 有了AI的帮助 , 溺水事故率很可能得到大幅降低 。
近日 , 以色列内盖夫本古里安大学(BGU)的衍生企业Sightbit , 就针对频发的溺水事故 , 开发出一套AI溺水防护系统 , 该系统可以实时监测所有游泳者 , 并标记出潜在的危险情况 , 以弥补救生员肉眼观察的不足 。
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AI海滩监控
Sightbit的系统包含多组摄像头 , 这些摄像头并非普通相机 , 而是加持了基于深度学习和计算机视觉技术的软件 。 增强后的多组摄像头更加灵敏 , 能够清晰地显示出摄像范围内的所有物体 。
而且 , 这种摄像机的摄像范围也大大提高 , 单个摄像机可以伸展到大约1000英尺(300米)的海岸线 。 要知道 , 通常需要三个普通摄像机才能覆盖到该范围 。
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该系统其中四个摄像头显示的视野
此外 , Sightbit的系统具有用于目标检测的卷积神经网络 。 这种神经网络常用于AI识别 , 我们可以将其视为一种深度学习的特征抽取器 。 经过大量的目标特征培训 , 该神经网络就可以总结出特定的物体特征并建立相应的模型 , 并以此方式进行人脸识别、通用物体识别、运动分析、自然语言处理甚至脑电波分析 。
因此 , 在接受“成千上万张照片”的培训后 , 这一AI溺水防护系统就可以从摄像头采集到的视野中准确识别出每位游泳者 , 并监控他们的状态 。
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系统准确识别并监控游泳者
最后 , 该系统使用风险评估模型对海滩的各个部分进行评估 , 该模型考虑了拥挤程度和天气状况 , 然后估算在一天中可能需要多少个救生员 。 一旦发现似乎正在挣扎的游泳者 , 系统就会发出实时警报 。
该系统还会对可能出现危险情况的游泳者(例如无人看管的小孩)进行预测分析 , 这可以帮助救生员预测风险并提前采取预防措施 。
对救生员来说 , 监视器会显示海滩的全景 , 类似于安全摄像机的视野 , 并且在单个屏幕上可以使用多个视图 。 还可以显示其他数据 , 例如人数 , 天气状况以及是否有激流 。 每个救生员都可以控制他们想看到的警报和危险 。
Sightbit联合创始人兼首席执行官NetanelEliav说:“一旦系统监测到某位游泳者有危险 , ta对应的框就会不断闪烁 。 救生员可以单击警报 , 放大 , 以准确查看警报的位置 。 系统还可以跟踪遇险游泳者的位置 , 必要时 , 我们可以通过小型无人机实施救援 。 ”
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红色警报位置可放大
智能海滩、游泳池
目前 , Sightbit已经在以色列的Palmachim海滩启动了第一个商业试验计划 , 推出该软件系统的订阅服务 , 按月收费 , 还会负责海滩现场的软件配置 。 今年夏季 , Palmachim海滩累计已有超过一百万的游客 。 目前此处的Sightbit正供5名救生员一起使用 。 安装的第一阶段于上个月启动 , 覆盖了400米(1312英尺)的海滩 , 而第二阶段计划将再覆盖400米 。


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