Griffith Üniversitesi araştırmacıları, bir havaalanındaki sosyal mesafe ihlallerini mahremiyetten ödün vermeden tespit etmek için bir AI video gözetim sistemi geliştirdi.
Ekip, görüntü işlemeyi yerel bir kamera ağına bağlı tutarak, hassas verileri merkezi bir sistemde depolamaya yönelik geleneksel ihtiyacı ortadan kaldırdı.
Griffith Business School'dan Profesör Dian Tjondronegoro, veri gizliliğinin bu konudaki en büyük endişelerden biri olduğunu söylüyor teknoloji Çünkü sistemin etkili olabilmesi için insanların faaliyetlerini sürekli gözlemlemesi gerekiyor.
"Bu ayarlamalar, doğruluğu artırmak için merkezi karar verme modeline eklendi."
Vaka çalışması, COVID-19 öncesinde yılda 6.5 milyon yolcunun bulunduğu ve günde 17,000 yolcunun bulunduğu Gold Coast Havalimanı'nda tamamlandı. Yüzlerce kamera, yüzlerce mağaza ve 290,000'tan fazla check-in noktasının bulunduğu 40 metrekareyi kapsıyor.
Araştırmacılar, doğruluk ve güvenilirlikten ödün vermeden en iyi performans dengesini bulmak için, otomatik kişi algılamayı, otomatik kalabalık saymayı ve sosyal mesafe ihlali algılamayı test eden üç ilgili vaka çalışmasında dokuz kamerada, yerel hesaplama için yeterince hafif olan çeşitli son teknoloji algoritmaları test etti.
Profesör Tjondronegoro, "Amacımız, havaalanı personelini sosyal mesafe ihlallerini tespit etme ve otomatik olarak bilgilendirme yeteneğine sahip, gerçek zamanlı analiz yapabilen bir sistem oluşturmaktı" dedi.
Check-in alanını, yemek alanını ve bekleme alanını kapsayan otomatik sosyal mesafe ihlali tespit testi için üç kamera kullanıldı. Kırmızı olarak işaretlenen kişilerin ihlali gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek amacıyla canlı video yayınlarını ve yapay zeka analiz sonuçlarını karşılaştırmak için iki kişi görevlendirildi.
Araştırmacılar, kamera açılarının yapay zekanın halka açık bir alandaki insanların hareketlerini tespit etme ve izleme yeteneğini etkilediğini buldu ve kameraların 45 ila 60 derece arasında açılandırılmasını önerdi.
Profesör Tjondronegoro, yapay zeka destekli sistem tasarımlarının, insanların sonuçları iki kez kontrol etmesine izin verecek kadar esnek olduğunu, veri önyargısını azalttığını ve sistemin nasıl çalıştığına dair şeffaflığı artırdığını söyledi.
"Sistemin ölçeği gelecekte yeni kameralar eklenerek büyütülebilir ve başka amaçlara göre ayarlanabilir. Çalışmamız, sorumlu yapay zeka tasarımının bu uygulamanın gelecekteki gelişmeleri için yararlı olabileceğini ve olması gerektiğini gösteriyor. teknoloji".
