הפרויקט היה לעצב כלי, אשר היה לנתח את הנתונים להציג חיישן אינפרא אדום, כך שהוא יכול לזהות את נוכחותם של אנשים בחדר. כמה מצלמות הממוקם באזור לקחת תמונות תרמיות ולהשתמש בהם כדי לקבוע כמה אנשים יש בחדר ומה הם עושים. פעילות האנשים מוגדרת על ידי מספר מדינות מרכזיות כגון: מושבים, עמדות, מהלכים.
חברי צוות ניסיון
לאחר שלב הלמידה האלגוריתם מסוגל לזהות את המצבים הבאים
האלגוריתם מציין אם אדם
האלגוריתם מציין אם אדם
מצאנו אתגר הפרויקט בכמה תחומים. היה צורך לבחור רכיבי ציוד נאותים ולפתח מערכות תוכנה שיכולות להיות מסוגלות לשלוט על המכשירים.
המשימה הסופית היתה לעצב מודל בינה מלאכותית, שינתח תמונות תרמיות מסוימות. בשלב זה, אבטחת המידע ויעילות העיבוד היו חיוניים.
אב טיפוס נעשה עם ניצול של חיישן לפטון FLIR, אשר עובד עם PSP PSP, היה פועל כפלטפורמה לבדיקת ואיסוף נתונים. תמונות ספציפיות שנאספו בדרך זו, לאחר מכן מעובד באופן ידני עם תעסוקה של תוכנה מתוכננת בכוונה המחשב ניתח.
כל תמונה מתוך 52.000 תמונות תוארה - מספר האנשים והמדינה שלהם היה מסומן (עומד, יושב, מהלכים) מערך הנתונים שנוצר בדרך זו למקסם את תהליך הלמידה המלאכותית. זו הסיבה שהאלגוריתם במהלך הניתוח מסוגל לזהות את מספר האנשים, גם על תמונות חדשות שלא נראו קודם לכן.
כתוצאה מכך נוצר כלי חדש, אשר על בסיס תמונה של מצלמה תרמית מנתח תנועה של אנשים בחדר. זה גם יכול להצביע, אילו חלקים של החלל נמצאים בשימוש לעתים קרובות יותר, ואיפה אנשים מעדיפים לא לבזבז זמן. כל זה מתרחש עם פלישה מינימלית לפרטיות.
