Нейросеть NtechLab проводит анализ видеоряда в реальном времени и выявляет определенные отклонения в нормальном поведении, который считаются правонарушениями. Данные алгоритмы распознавания научились с минимальными ошибками находить неправильно припаркованные машины, курильщиков-нарушителей, забытые предметы и вещи. Обо всем этом нейросеть оповещает системных операторов.

Инициатором конкурса Activities in Extended Videos Prize Challenge среди нейросетей, проводящих распознавание лиц, а также действий на видео, является Национальный технологический институт при американском министерстве торговле. Соревнование по выявлению самых прогрессивных мировых разработок имеет международный статус и широко известен в профильной среде.

По условиям конкурса этого года технологиям распознавания на базе искусственного интеллекта нужно было за миллисекунды узнать, что происходит на видео и сообщить об этом. В этом году победа досталась китайским разработчикам, которые обошли российскую нейросеть. При этом алгоритмы распознавания объектов отечественной NtechLab оказался результативнее решения команды исследовательского центра MIT США и другой китайской технологии, занявшей третье место.

Разработчики NtechLab использовали способ обучения алгоритма, основанный на последовательности кадров. Нейросеть просматривает необработанные видеоматериалы, и ее задачей является нахождение момента, где начинается и заканчивается определенное действие. Изменяя параметры алгоритма, данная технология может специализироваться на распознавании определенного действия или поведения. Нейросеть способна самообучаться на нескольких десятках видеофрагментов, но для большей эффективности ее потребуется около тысячи примеров.

Созданные командой NtechLab российские технологии распознавания лиц могут применяться для мониторинга общественного порядка, выявляя начало конфликтных ситуаций в людных местах и другие правонарушения. При этом нейросеть не только выявляет нетипичные действия, но и оперативно оповещает о них. Новая разработка совместима с камерами низкого разрешения и распознает поведение тех, чьи лица не могут быть четко определены на видео.

Подобного рода технологии распознавания могут быть полезны и в рамках международных мероприятий, чемпионатов для обнаружения правонарушителей и выявления нестандартных событий. Помимо всего, такие алгоритмы могут использоваться в рамках отдельного предприятия, например, в сфере охраны труда. На производствах в условиях повышенной опасности, где необходимы повышенная внимательность и усиленное наблюдение, технологии могут стать способом своевременного предупреждения аварийных ситуаций.