Машинное зрение позволяет шпионить, созерцая пустую стену комнаты

Машинное зрение позволяет шпионить, созерцая пустую стену комнаты

Машинное зрение позволяет шпионить, созерцая пустую стену комнаты

Университетские исследователи разработали методику, позволяющую внешнему наблюдателю с ограниченным обзором узнать, сколько людей в комнате и чем они заняты. Как оказалось, источником информации может стать даже пустая стена, если ты вооружен видеокамерой с высоким разрешением и ИИ-анализатором, умеющим выделять нужный сигнал из шума при еле различимом изменении освещения.

Чтобы доказать такую возможность, в Массачусетском технологическом институте (MIT) провели обучение двух сверточных нейросетей на наборах данных, полученных при проигрывании 20 различных сценариев поведения человека. В итоге исследователям удалось повысить точность прогнозирования до 94%. Результаты работы будут представлены на Международной конференций по машинному зрению (ICCV 2021), которая стартует в понедельник, 11 октября, в режиме онлайн.

«Когда человек ходит по комнате, он частично заслоняет собой свет, и на стенах колышутся легкие, едва различимые тени, — пояснил один из соавторов исследования для Scientific American. — Если одежда яркая, может появиться приглушенный отблеск. Однако эти слабые сигналы обычно тонут в потоке света из основного источника, и при видеонаблюдении этот шум надо как-то убрать, чтобы он не мешал следить за объектом».

Исследователям удалось разделить световой шум и полезную информацию, а также вычленить ложные сигналы — тени от мебели и других неподвижных предметов. При видеосъемке пустых стен комнаты все лишние составляющие отсеивались в реальном времени.

Эксперименты проводились в различных помещениях, с разным числом объектов наблюдения, которые действовали по заданному сценарию, стараясь не попасть в объектив. Отснятые видеоматериалы прогонялись через модель машинного обучения; в итоге система научилась без калибровки уверенно определять количество людей и их активность в любой комнате.

 

При плохом внутреннем освещении или мерцающем свете (такое бывает, когда в комнате включен телевизор) созданная в MIT система работает хуже. К недостаткам можно также отнести тот факт, что для подобного соглядатайства нужна видеокамера с высоким разрешением: обычная цифровая камера создает много фонового шума, а возможности смартфона в этом плане слишком слабы.

Предложенный MIT вариант продвинутой слежки могут по достоинству оценить военные или контрразведка. Исследователи также считают, что их метод можно использовать и в мирных целях — например, для обнаружения пешеходов в местах с плохим обзором (на крытых парковках и автостоянках) или для присмотра за пожилыми людьми, которые могут внезапно почувствовать себя плохо или даже упасть.

Базис купил 70% Proto и сэкономил полтора года разработки

Российский разработчик инфраструктурного ПО «Базис» приобрёл 70% компании Proto, создающей платформу наблюдаемости и аналитики операционных данных. Сумма сделки не раскрывается. Покупку оформили через вложение средств в капитал Proto, деньги направят на развитие продукта и его интеграцию в экосистему нового владельца.

Proto станет дочерней компанией «Базиса», но сохранит команду и продолжит развивать Proto Observability Platform.

Решение планируют встроить во флагманскую платформу Basis Dynamix, чтобы она могла не только показывать, что инфраструктура уже легла, но и заранее предупреждать, где готовится следующий неприятный сюрприз.

ИИ-функции Proto будут использоваться для предиктивной аналитики состояния ИТ-систем и прогнозирования инцидентов. Заказчикам, которые не работают с продуктами «Базиса», предложат отдельную конфигурацию платформы.

В компании рассчитывают, что совокупная выручка от технологий Proto в составе её экосистемы составит не менее 1 млрд рублей в 2026-2031 годах. По словам гендиректора «Базиса» Давида Мартиросова, приобретение готового разработчика сократило сроки появления observability-решений в продуктовой линейке примерно на полтора года по сравнению с разработкой с нуля.

Proto вошла в тройку ключевых российских поставщиков платформ наблюдаемости по итогам исследования «Технологий Доверия» за 2025 год. Сам отечественный рынок таких решений разные источники оценивают в 3-15 млрд рублей, а его ежегодный рост — примерно в 24%.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru