Алгоритм научился находить браконьеров за полсекунды

Чаще всего браконьеры действуют по ночам. Обычными камерами засечь их сложно, но инфракрасные видят и их, и животных, на которых они охотятся. Однако следить всю ночь за трансляцией в ИК-свете слишком трудоемко, поэтому команда специалистов по информатике под руководством Элизабет Бонди разработала метод маркировки сотен тысяч животных и людей на инфракрасном видео.

С помощью этих помеченных изображений и алгоритма глубокого обучения Faster RCNN, который исследователи усовершенствовали для выполнения поставленной задачи, им удалось научить компьютер автоматически различать на ИК-видео людей и животных.

Следующей задачей стало применение алгоритма для выслеживания браконьеров в режиме почти реального времени при помощи ноутбуков в полевой станции, на которые передается трансляция видео с дронов, наблюдающих за национальными заповедниками Зимбабве и Малави. Ранее этот алгоритм работал хоть и точно, но обрабатывал данные с задержкой в 10 секунд — слишком долго для летающей техники.

Алгоритм удалось приспособить для работы с Microsoft Azure, чтобы настроить виртуальный компьютер, который взял на себя сложные вычисления. Кроме того, было найдено решение проблемы плохой связи в отдаленных регионах, так что программа могла работать без ноутбука. В результате алгоритм научился определять браконьеров всего за три десятых секунды.

Теперь алгоритм, названный SPOT, будет работать по всей Ботсване, пишет EurekAlert.

Систему на основе теории игр использовали в борьбе с браконьерством и незаконной вырубкой леса ученые Национального научного фонда США. Время от времени система назначает патрули — обычно это происходит неожиданно, чтобы застать нарушителя врасплох. Постепенно система обучается и работает все более эффективно.