Ученые из Университета Сан-Паулу, Бразилия, создали алгоритм для автоматического обнаружения пожаров на фотографиях. Данная работа была частью проекта Rescuer, в рамках которого планируется создать систему быстрого реагирования на чрезвычайные происшествия по данным из социальных сетей. Препринт исследования выложен на arXiv.org.
Ученые пользовались методами машинного обучения и классификации изображений. Для этого из социальной сети Flickr было взято 5962 фотографий, которые пользователи отмечали тегами, содержащими слово «огонь». Далее при помощи добровольцев из всех фотографий отбирались те, где на снимке отчетливо видно пламя.
По имеющимся фотографиям авторы составляли соответствующие им вектора признаков. В них входили значения, определяющие расположение и температуру цветов, а также характерную текстуру изображения. На основании этих данных ученые обучали программу определять наличие пламени на произвольно заданной фотографии.
Результаты работы нового алгоритма авторы сравнили с данными ручной классификации изображений. Эффективность программы оказалась сопоставима с «ручной» классификацией: совпадение результатов наблюдалось в 85 процентах случаев
Авторы отмечают, что одной из ключевых особенностей их программы являются сравнительно низкие вычислительные затраты, что позволяет использовать ее на персональных устройствах. В планах проекта Rescuer лежит создание аналогичных приложений для определения других потенциальных источников опасностей помимо пожаров.
В инерционных потоках в микроканалах частицы образуют самоупорядоченные массивы в виде «поездов». Группа гидродинамиков из Франции детально изучила процесс формирования таких «поездов» и показала что ими можно управлять, изменяя скорость потока и концентрацию частиц. Результаты работы опубликованы в Microfluidics and Nanofluidics.