Requisitos previos para la aparición de algoritmos de reconocimiento de movimiento

La historia del reconocimiento basado en las redes neuronales empezó en la segunda mitad del siglo XX, pero sus raíces están en el siglo XIX, cuando el científico Santiago Ramón-y-Cajal describió por primera vez la estructura de las células nerviosas, y sus seguidores han intentado reproducir esta estructura. Pueden encontrar mas información sobre las tecnologías en las que se basa el reconocimiento facial en el articulo.

Tan pronto como la tecnología se desarrolla, se resuelven cada vez más tareas, tales como: reconocer mas caras (en un marco), identificar con mayor precisión, reconocer con mayor rapidez.

Hoy en día cuando los resultados de precisión (hasta 99%) y velocidad (menos de 0.5 segundo) son tan altos es apropiado preguntar hacia donde se desarrollará la tecnología. La competencia continuará en fracciones de un segundo y un porcentaje de precisión, pero los resultados obtenidos ya permiten resolver problemas complejos en miles de millones de conjuntos de datos y resolver las necesidades de todos los casos de uso, tanto para la seguridad pública como para los negocios. ¿Qué pasará después?

Ramas del desarrollo de tecnologías de reconocimiento

Hace unos años, nuestros ingenieros comenzaron a buscar una respuesta, lo que condujo a la creación de algoritmos de reconocimiento de silueta. El seguimiento de silueta, también es un conjunto único de atributos humanos, permite detectar y contar instantáneamente a casi cualquier número de personas en la zona de seguimiento, incluso de pie, así como construir sus rutas de movimiento alrededor de la ciudad basados en los datos de diferentes cámaras.

En 2018, FindFace estuvo entre los tres ganadores de la Competencia de detección de peatones y ciclistas de Amazon. Y poco después, NtechLab participó en la competencia internacional de NIST de reconocimiento de movimientos, donde reconoció con gran precisión 17 movimientos diferentes en el flujo de video, tales como hablar por teléfono, escribir un mensaje de texto, abandonar el vehículo, mover un objeto pesado, etc. y obtuvo el segundo lugar dentro de la competencia.

Como parte de la competencia, los participantes debían rastrear el inicio y el final del movimiento en el flujo de video y enviar una notificación a los organizadores. Según Artyom Kukharenko, la arquitectura de la red neuronal convolucional desarrollada por los ingenieros permite, después de la capacitación necesaria, que el algoritmo pueda reconocer casi cualquier acción en el flujo de video.

Como se puede ver, los estrategas de NtechLab, creen en el futuro desarrollo de algoritmos de identificación utilizando redes neuronales como una oportunidad no solo para reconocer a una persona, sino también para estimar sus rutas, evaluar movimientos desde el punto de vista de seguridad pública u otros criterios, predecir situaciones peligrosas y eliminarlas.

En otras palabras, no solo el reconocimiento tiene gran valor, sino también el análisis de video que puede resolver varios problemas de las empresas, el gobierno y la sociedad en general.

Escenarios de reconocimiento de movimientos

Hablando de los escenarios más obvios para el uso del reconocimiento de movimientos, vale la pena mencionar, en primer lugar, la prevención de amenazas a la seguridad pública: monitoreo de situaciones de conflicto emergentes. También es importante registrar y enviar inmediatamente un aviso a la policía cuando una persona deja algún objeto en un lugar público.

Ayuda en el mantenimiento del orden público. El uso de la tecnología permitirá lidiar exitosamente contra fumadores en lugares públicos y el uso de un teléfono móvil mientras conduzca.

El reconocimiento de movimientos también es un método efectivo para ayudar a gestionar el contenido inapropiado/ o muy fuerte, con el propósito de que los empleados no observen un video mucho más tiempo de lo necesario, evitando así hacer el proceso de monitoreo, más caro, difícil y traumático para la psique de los empleados.

Podemos continuar la serie de escenarios con un caso práctico para instituciones médicas: el algoritmo monitoreará la implementación de las reglas para la atención a pacientes, se enviará una notificación inmediata si el paciente se cae de la cama en el hospital.

El reconocimiento de acciones tiene posibilidades enormes de aplicación en empresas industriales, industrias de alto riesgo. NtechLab ya está viendo opciones de implementación de soluciones con varias empresas industriales, de energía y de petróleo y gas.

Por lo tanto, el reconocimiento de movimientos es de hecho la etapa más alta en el desarrollo de algoritmos de reconocimiento que utilizan redes neuronales. Este es un verdadero avance en la industria: la tecnología que permite usar cámaras incluso con baja resolución y detectar los movimientos de personas cuyos rostros no se pueden ver.

Actualmente NtechLab es el único desarrollador galardonado de reconocimiento de movimientos en Rusia. Les mantendremos informados sobre los últimos desarrollos de nuestros ingenieros en el laboratorio.

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