Дрон научили отличать живых людей от мертвых
Инженеры из Австралии и Ирака научили обычный дрон с камерой отличать лежащих живых людей от мертвых. Система анализирует кадры с камеры, определяет на них область с грудью и по периодическим изменениям яркости распознает движения, вызванные дыханием. Статья опубликована в журнале Remote Sensing.
Основная польза от дронов заключается в возможности осмотреть местность или здания с большой высоты. Обычно это используют для фото- или видеосъемки, но у дронов есть и другое серьезное применение — поиск пропавших людей.
При разработке дронов для спасательных операций инженеры сталкиваются с двумя техническими трудностями. Первая из них заключается в сложности обнаружения человека при съемке с большой высоты. Вторая проблема связана с первой и заключается в том, что даже если на кадрах виден силуэт человека, в некоторых случаях, к примеру, при стихийных бедствиях с большим количеством жертв, спасателям необходимо уметь отделать живых людей от мертвых, чтобы сконцентрировать усилия на тех, кому еще можно помочь. Обычно в качестве решения обеих проблем на дрон устанавливают инфракрасную камеру, но, к примеру, в жарких странах контраст между температурой тела и окружающей среды может быть небольшим.
Группа инженеров из Ирака и Австралии под руководством Джаваана Чала (Javaan Chahl) из Университета Южной Австралии использовала в своей разработке другой принцип — распознавание дыхания по данным с экшн-камеры, закрепленной через подвес на квадрокоптере. Главное нововведение в работе — не аппаратная часть, а алгоритм для распознавания дыхания.
Алгоритм получает кадры с камеры и извлекает из них яркостную составляющую. Затем подготовленный кадр обрабатывается алгоритмом OpenPose, который распознает человека в кадре и размечает на нем ключевые точки, соответствующие определенным частям тела. На основании этих данных алгоритм определяет область снимков, в которой расположена грудь человека. После этого программа анализирует яркость этой области на множестве кадров из видео и распознает ее периодические изменения, если на видео находится живой и дышащий человек.
В нынешнем виде система работает не в реальном времени и данные, записанные камерой на дроне, анализируются на компьютере после его посадки. Разработчики провели эксперимент, во время которого они снимали с дрона один манекен и восемь человек, лежащих в четырех разных позах. Алгоритму удалось корректно классифицировать, жив ли человек в кадре, во всех случаях.
Крупнейший производитель дронов DJI ведет статистику жизней, спасенных с помощью дронов. В середине 2018 года компания опубликовала свой второй отчет и заявила, что за год дроны спасли 65 человек, а по состоянию на октябрь 2019 года компания оценивает общее число за все годы в 279 человек.
Григорий Копиев
Он предназначен для разгрузки грузовых полуприцепов и контейнеров
Японская компания Mujin, занимающаяся разработкой роботов для работы на складах и систем управления для них, показала работу своего робота TruckBot, предназначенного для разгрузки содержимого трейлеров и грузовых контейнеров. Видео доступно на YouTube-канале компании. Разгрузка содержимого автомобильных полуприцепов и грузовых контейнеров на складах и в логистических центрах может требовать довольно много времени, выступая в роли «бутылочного горлышка», из-за которого в цепочке поставок возникают задержки. Кроме того, зачастую эта физически изнурительная работа выполняется рабочим персоналом вручную, что может представлять угрозу для здоровья людей. Решением этих проблем мог бы стать робот TruckBot, который разрабатывается японской компанией Mujin. Основанная в 2011 году в Токио компания специализируется на создании роботов для складских и логистических работ, а также разработке систем управления для них. Робот TruckBot предназначен для разгрузки грузовых прицепов и контейнеров. Основной элемент его конструкции — подвижная грузовая стрела с транспортерными лентами и роликами наверху. Стрела может отклоняться по вертикали и горизонтали, а также двигаться вперед вместе с рамой робота, проникая вглубь разгружаемого грузового контейнера или прицепа на расстояние до 15 метров. Система управления определяет с помощью камер положение объекта в грузовом контейнере. После этого стрела подводится к объекту и с помощью вакуумных присосок захватывает, подтягивает и устанавливает его на транспортерную ленту. По ней груз попадает на конвейер, установленный позади робота, который перемещает его дальше, например, на сортировку. Таким образом TruckBot способен разгрузить 1000 единиц груза, каждый массой до 22 килограмм за час работы. TruckBot может работать самостоятельно или быть частью группы, состоящей из нескольких роботов разного назначения и конвейеров, объединенных в единую систему, предназначенную для разгрузки, погрузки, сортировки, паллетирования и депаллетирования грузов. Для управления этой системой служит другая разработка компании — система управления MujinController. Использование специализированных роботов, таких как TruckBot, разработанных для выполнения одной конкретной задачи, способно повысить эффективность работы. Однако, их установка может потребовать внесения изменений или даже перестройки помещений. Человекоподобные роботы, созданием которых в последнее время занимается все больше компаний, будут лишены такого недостатка. Благодаря своей антропоморфности они способны передвигаться по тем же помещениям и взаимодействовать с теми же инструментами, что и люди, без необходимости что-либо специально изменять. Например, недавно американская компания Apptronik представила раннюю версию человекоподобного робота Apollo для складской работы.