الكشف عن الأشخاص الخفية باستخدام الجدران الفارغة بواسطة الذكاء الاصطناعي

تعاونت مجموعة من الباحثين، بما في ذلك مساهمون من NVIDIA وMIT، في تطوير طريقة تعلم الآلة التي يمكنها تحديد الأشخاص الخفية ببساطة من خلال ملاحظة الإضاءة غير المباشرة على جدار قريب، حتى عندما يكون الأشخاص غير قريبين من مصادر الإضاءة. تتميز الطريقة بدقة تقترب من 94٪ عند محاولة تحديد عدد الأشخاص الخفية، ويمكنها أيضًا تحديد النشاط المحدد للشخص الخفي من خلال تعزيز كبير للضوء الذي يرتد من الأجسام ويظل غير مرئي للعين البشرية وطرق تعزيز الصور التقليدية.

اضطرابات ضوئية غير ملحوظة، تم تعزيزها بواسطة الطريقة الجديدة، التي تستخدم شبكات عصبونية تلافية لتحديد مناطق التغيير. مصدر: https://www.youtube.com/watch?v=K4PapXyX-bI

الورقة الجديدة المعروفة باسم “ما يمكنك تعلمه من النظر إلى جدار فارغ”، مع مساهمات من NVIDIA وMIT، بالإضافة إلى معهد إسرائيل للتكنولوجيا.

المناهج السابقة لمراقبة ما وراء الجدران اعتمدت على مصادر ضوئية يمكن التحكم فيها، أو معرفة مسبقة لمصادر معروفة للخداع، في حين يمكن للتقنية الجديدة تعميم أي غرفة جديدة، دون الحاجة إلى إعادة Adjustment. استخدمت الشبكتان العصبيتان التي تميز الأشخاص الخفية بيانات من 20 مشهدًا فقط.

يهدف المشروع إلى الحالات عالية الخطورة والحرجة من حيث الأمن، لعمليات البحث والإنقاذ، ومهام المراقبة العامة للقوات الأمنية، وسياقات الاستجابة للطوارئ، لاكتشاف السقوط بين كبار السن، ووسيلة لاكتشاف المارة الخفية للسيارات ذاتية الحركة.

التقييم السلبي

كما هو الحال في مشاريع الرؤية الحاسوبية، كان المهمة الرئيسية هي تحديد التغييرات في حالة الصورة، وتصنيفها، وتنفيذها. يؤدي دمج التغييرات إلى أنماط توقيعية يمكن استخدامها لتحديد عدد الأفراد أو اكتشاف النشاط.

تفتح هذه الأعمال إمكانية التقييم السلبي للمشهد، دون الحاجة إلى استخدام أسطح عاكسة، أو إشارات Wi-Fi، أو الرادار، أو الصوت، أو أي ظروف خاصة أخرى مطلوبة في جهود البحث الأخيرة التي تسعى إلى إثبات وجود بشري خفي في بيئة خطرة أو حرجة.

سيناريو جمع البيانات المستخدم في البحث الجديد. يتم وضع الأشخاص بعناية لعدم إلقاء ظلال أو حجب أي مصادر ضوئية مباشرة، ولا يسمح بأي أسطح عاكسة أو وسائل خداع أخرى. مصدر: https://arxiv.org/pdf/2108.13027.pdf

فعالية، سيطغى الضوء المحيطي في السيناريو النموذجي على أي اضطرابات طفيفة تسببها الأشخاص الخفية في المشهد. يحسب الباحثون أن مساهمة اضطراب الضوء للأفراد سيكون عادة أقل من 1٪ من الضوء المرئي الإجمالي.

إزالة الإضاءة الثابتة

من أجل استخراج الحركة من صورة الجدار الثابتة الظاهرية، يتعين حساب المتوسط الزمني للفيديو وإزالته من كل إطار. تكون أنماط الحركة الناتجة عادة أقل من عتبة الضوضاء لآلات الفيديو الجيدة، وتحدث معظم الحركة في مساحة سلبية.

الفرق بين الجدار كما يراه الإنسان، والاضطراب المستخرج للأشخاص الخفية. نظرًا لأهمية جودة الصورة في هذا البحث، يرجى الرجوع إلى الفيديو الرسمي في نهاية المقال للحصول على صورة ذات جودة أعلى.

نافذة الفرصة لملاحظة الحركة هشة جدًا، ويمكن أن تتأثر حتى بلمعان الأضواء عند تردد 60 هرتز. لذلك، يجب أيضًا تقييم هذا الاضطراب الطبيعي وإزالته من اللقطة قبل ظهور الحركة الناجمة عن الأشخاص.

أخيرًا، ينتج النظام مخططات زمنية ومكانية تشير إلى عدد معين من السكان الخفية في الغرفة – توقيعات بصرية منفصلة:

مخططات زمنية ومكانية مميزة تمثل أعدادًا مختلفة من الأشخاص الخفية في الغرفة.

ستؤدي أنشطة بشرية مختلفة أيضًا إلى اضطرابات توقيعية يمكن تصنيفها واعترافها لاحقًا:

مخططات زمنية ومكانية للأنشطة المختلفة: عدم النشاط، والمشي، والانحناء، وحركة اليدين، والقفز.

من أجل إنتاج تدفق عمل آلي لتعلم الآلة لتحديد الأشخاص الخفية، تم استخدام لقطات متنوعة من 20 سيناريو مناسب لتدريب شبكتين عصبويتين تعملان على تكوينات متشابهة بشكل عام – واحدة لتحديد عدد الأشخاص في المشهد، والآخر لتحديد أي حركة تحدث.

الاختبار

قام الباحثون باختبار النظام المُدرَّب في عشرة بيئات حقيقية غير موصوفة مصممة لإعادة إنشاء القيود المتوقعة للنشر النهائي. تمكنت النظامة من تحقيق دقة تصل إلى 94.4٪ (على 256 إطارًا – عادة ما يقارب 8 ثوانٍ من الفيديو) في تصنيف عدد الأشخاص الخفية، وحدت تصل إلى 93.7٪ (في ظل نفس الشروط) في تصنيف الأنشطة. على الرغم من أن الدقة تنخفض مع عدد الإطارات الأقل، إلا أنها ليست انخفاضًا خطيًا، ويمكن أن تصل إلى 79.4٪ لمعدل “عدد الأشخاص” عند 64 إطارًا (مقابل ما يقارب 95٪ عند أربعة أضعاف عدد الإطارات).

على الرغم من أن الطريقة قوية ضد التغيرات الجوية في الإضاءة، إلا أنها تواجه صعوبات في مشهد مضاء بواسطة جهاز تلفزيون، أو في ظروف يكون فيها الأشخاص يرتدون ملابس متجانسة بنفس لون الجدار العاكس.

يمكن رؤية مزيد من التفاصيل حول البحث، بما في ذلك مقاطع فيديو عالية الجودة للاستخراج، في الفيديو الرسمي أدناه.