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- Desarrollan una nueva inteligencia artificial capaz de reconocer datos visuales complejos
- SMAST puede aprender y predecir acciones humanas complejas
- Los investigadores dicen que la herramienta podría usarse para monitoreo, atención médica y conducción autónoma.
Investigadores de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de Virginia han llevado las capacidades de datos visuales de la inteligencia artificial un paso más allá con su última innovación: un analizador de vídeo basado en inteligencia artificial llamado Transformador Semántico-Espacio-Temporal y Consciente del Movimiento (SMAST). red.
Este sistema proporciona precisión en la detección de acciones humanas y tiene aplicaciones prometedoras en áreas como la seguridad pública, el seguimiento de movimientos e incluso la navegación en vehículos autónomos.
En el centro de las capacidades de SMAST está su capacidad de procesar secuencias de vídeo complejas centrándose en las partes más relevantes de la escena.
El sistema integra un modelo de atención selectiva con múltiples funciones y un algoritmo de codificación de posición con reconocimiento de movimiento 2D. Estas características funcionan en conjunto para garantizar que Amnistía Internacional Puede detectar e interpretar con precisión las acciones humanas.
El paradigma de atención selectiva permite a SMAST centrarse en elementos importantes, como una persona o un objeto en movimiento, ignorando detalles irrelevantes. Por ejemplo, se puede hacer una distinción entre alguien que lanza una pelota y alguien que simplemente levanta la cabeza. brazo.
Mientras tanto, el algoritmo de detección de movimiento permite a la IA rastrear los movimientos a lo largo del tiempo, recordando cómo cambian los objetos y las personas dentro de una escena. Esto le da a SMAST la capacidad de comprender las relaciones entre diferentes acciones, lo que lo hace más eficaz para reconocer comportamientos complejos.
En los sectores de seguridad y vigilancia, SMAST puede mejorar la seguridad pública al detectar amenazas potenciales en tiempo real. Por ejemplo, puede identificar comportamientos sospechosos en un lugar concurrido o reconocer si alguien está en peligro. En el sector sanitario, esta tecnología se puede utilizar para rastrear los movimientos de los pacientes, lo que permite un mejor análisis del movimiento para la rehabilitación o el seguimiento durante la cirugía.
Los investigadores afirman que SMAST es mejor para manejar imágenes desordenadas y sin editar. El enfoque basado en IA de SMAST claramente le permite aprender de los datos, adaptarse a diferentes entornos y mejorar sus capacidades de detección de acciones. La herramienta ha sido sujeta a varios estándares académicos, incluidos AVA, UCF101-24 y EPIC-Kitchens, y ha funcionado bien.
“Esta tecnología de IA abre las puertas a la detección de eventos en tiempo real en algunos de los entornos más exigentes”, afirmó Scott T. Acton, profesor y presidente del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática. “Es el tipo de avance que puede ayudar a prevenir accidentes, mejorar el diagnóstico e incluso salvar vidas”.
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