ProstoTECH - Новости современных технологий 2017 года

Последние новости

10:12
В августе 2025 года в Ивановской области пройдёт пленэр для молодых художников
00:59
Развитие шинного производства стало частью повестки народного праздника
18:45
На «Движении» презентовали проект индустриальной многоэтажной недвижимости в Москве
20:53
Треть ТЦ в столице и две трети в регионах не связаны с метро
19:24
Алексей Кузовкин: ИИ автоматизирует до 70 % рутинных задач SOC-аналитиков
00:22
Обзор: недвижимость Крыма в 2025 году. Топ-5 наиболее перспективных городов Крыма
22:07
Добро и семья — центр внимания международного кинофестиваля в Ярославле
20:26
Народные инвестиции как средство превращения микропредприятий в малые и средние бизнесы и мощный драйвер развития экономики страны
20:40
Интелион, Русэнергосбыт и ГРЭНСО подписали соглашение о сотрудничестве
22:04
Автоматизация и автономность. Военные применения ИИ
14:21
В Москве пройдет третий ежегодный E+ Grand Summer Forum
11:17
Цифровой след стройки: как исключить недобросовестных подрядчиков
23:58
Professional FM расширяет сотрудничество с «МонАрх Сервис»
00:31
Паспорт надежности: В России представлена система оценки строительных подрядчиков
00:47
Велосипедные дорожки, дворы без машин и искусственный водоем: как в Крыму переосмысливают комфорт микрорайона
08:44
«По памяти» и поиск себя: философия нового альбома Димы Билана «Vector V»
00:21
93% компаний сталкиваются с дефицитом навыков у соискателей
21:15
Новый просветительский проект «Много толку» стартовал
20:26
Для детей участников СВО в Оренбурге состоялся специальный кинопоказ
14:13
Intelion Data Systems удостоена награды «Драйвер инноваций» на федеральной премии «Лидер года»
20:59
Код успеха: молодые специалисты растут в цене
20:59
Объявлен старт конкурсного отбора на образовательную программу «Инношкольник-2025»
23:44
ИТ-интегратор CESCA представит решения в области импортозамещения и цифровой трансформации на выставке ЦИПР 2025
16:46
Infoway Marketing: Инвесторы проявляют все больше интереса к холдингу Si14
21:56
Состав резиновой смеси — это ключевой компонент, который определяет основные свойства грузовой шины
19:49
Презентована книга о развитии шинной промышленности в Татарстане
00:31
Эксперты назвали основные причины проблем после шиномонтажа
00:15
Прогресс на полуострове: как крымский рынок недвижимости реагирует на дефицит квадратных метров
00:49
В рамках ЦИПР «Юзтех» продемонстрирует инновационные продукты — Octopus и «Цифровой двойник рисков»
19:27
Незабываемый финал «Мисс Федерация 2025» в историческом здании Стамбула
16:09
В России стала доступна бесплатная международная онлайн-система расчетов крепежа
22:06
Практические кейсы цифровой трансформации HR продемонстрируют на HREXPO PRO ЛЮДЕЙ
01:18
«Нижнекамскшина» — это предприятие, выпускающее каждую пятую шину в России
Больше новостей
» » Panasonic и SVL представили собрание мультимодальных образцов бытового поведения людей
-

Panasonic и SVL представили собрание мультимодальных образцов бытового поведения людей

Поделиться:
Стартапы
3 549
Созданная ими библиотека паттернов сможет использоваться в системах умного дома на базе искусственного интеллекта
Сделать умный дом по-настоящему умным и помочь ему адекватно воспринимать действия своих хозяев помогут исследования японской компании Panasonic и лаборатории знаменитого Стэндфордского университета – Stanford Vision and Learning Lab (SVL), специализирующейся на разработках в области компьютерного зрения, искусственного интеллекта и роботизации. В середине октября стороны представили и открыли для разработчиков первую и пока крупнейшую (по состоянию на 15 октября 2020 г.)  в мире библиотеку Home Action Genome – собрание мультимодальных образцов бытового поведения людей. Кроме того, Panasonic и SVL запустили конкурс по разработке компьютерных алгоритмов, позволяющих точно распознавать действия людей, на базе новой библиотеки.
Одной из главных проблем в развитии систем умного дома до сих пор оставалось обучение машин пониманию и адекватной трактовке всего, что происходит перед ними. Существующие базы данных были небольшими и состояли преимущественно из аудио и картинок. 
Новая библиотека содержит обширный набор изображений и количественных показателей, дополненных данными с многочисленных сенсоров, в т.ч. видео и тепловых, которые описывают ситуации, ежедневно происходящие практически в каждом доме. В общей сложности библиотека включает 3500 сценариев действий, которые могут выполняться разными людьми в разных местах. Все действия разделены на 70 категорий. Каждый из таких наборов содержит аннотацию, однозначно обозначающую происходящее.
Например, чтобы определить, что делает человек на изображении, система учитывает данные:
  • видеокамеры;
  • инфракрасного датчика (где конкретно находится человек, какие части его тела в данный момент теплее, находятся в движении);
  • микрофона (сопровождается ли действие звуком и насколько громким);
  • RGB-аналитики (данные об интенсивности для красного, зеленого и синего видимого света);
  • датчика освещенности (наличие и интенсивность внутреннего освещения в комнате);
  • гироскопических датчиков и акселерометров (данные об угловой скорости и ускорении человека/ его рук);
  • геомагнитного датчика.
Проанализировав и сравнив полученную информацию с существующими сценариями, умный дом сможет однозначно определить, что его хозяин бреется, и сделать соответствующий вывод: например, потом он пойдет пить утренний кофе, а значит, нужно включить кофемашину.
Или другой пример, описывающий непосредственный процесс мышления умного дома. Система определяет не только то, что человек в принципе находится в прачечной, но и его конкретные операции – как он подошел к стиральной машине, положил в нее белье, затем достал его. По сумме всех этих операций она сможет однозначно заключить, что еженедельная стирка закончена, и следует активировать следующий алгоритм. Например, через 10 минут выключить свет и включить вентиляцию в прачечной. 
Разработчики систем искусственного интеллекта смогут воспользоваться библиотекой Panasonic и SVL для создания собственных AI-алгоритмов и решений, облегчающих жизнь и быт людей, что является основополагающей миссией корпорации Panasonic.
Кроме того, SVL разработала и представила программу видеоматериалов для студентов и разработчиков систем машинного зрения и т.п. https://camp-workshop.stanford.edu/
Одно из наиболее интересных выступлений, объясняющих актуальность подобной библиотеки действий, – доклад Ивана Лаптева, старшего исследователя центра INRIA Paris и главы учёного совета VisionLabs, доступен по ссылке https://www.youtube.com/watch?v=jhHbShSg09Y&feature=youtu.be 
Для получения дополнительной информации обращайтесь в агентство Дайнемик Коммуникейшнс / Dynamic Communications по адресу http://dynamicmoscow.com
 
Система комментирования SigComments