Revolucija u Analizi Videa: SMAST i Njegove Mogućnosti
Istaknuti istraživači sa Sveučilišta u Virginiji, na Fakultetu inženjerstva i primijenjenih znanosti, predstavljaju nevjerojatno napredak u tehnologiji umjetne inteligencije. Njihov najnoviji izum, AI analitičar videa poznat kao Semantic and Motion-Aware Spatiotemporal Transformer Network (SMAST), podiže mogućnosti vizualnih podataka umjetne inteligencije na sasvim novu razinu.
Što je SMAST?
SMAST je složen sustav koji nudi visoku preciznost u otkrivanju ljudskih akcija, s obećavajućim primjenama u različitim područjima poput javne sigurnosti, praćenja pokreta i autonomnoj navigaciji vozila. Srž njegovih sposobnosti leži u obradi složenog video materijala, fokusirajući se na najvažnije dijelove scene.
Ključne Mogućnosti SMAST-a
- Model selektivne pažnje: Ovaj model omogućava SMAST-u da se usredotoči na ključne elemente, poput osobe ili objekta u pokretu, dok ignorira nevažan sadržaj.
- Algoritam za pozicioniranje u pokretu: Ovaj algoritam omogućava AI praćenje kretanja tijekom vremena, omogućavajući bolje razumijevanje odnosa između različitih akcija.
Na primjer, SMAST može razlikovati osobu koja baca loptu od onoga tko samo podiže ruku. Ovaj način obrade podataka čini SMAST-ovu sposobnost prepoznavanja složenih ponašanja daleko efikasnijom.
Primjene u Različitim Sektorima
U sektoru sigurnosti i nadzora, SMAST može značajno poboljšati javnu sigurnost detektiranjem potencijalnih prijetnji u stvarnom vremenu. Na primjer:
- Prepoznati sumnjivo ponašanje u gužvi.
- Identificirati osobu u nevolji.
U zdravstvu, ova tehnologija može se koristiti za praćenje pokreta pacijenata, poboljšavajući analizu pokreta u rehabilitaciji ili tijekom operacija.
Izvanredna Prilagodljivost SMAST-a
Istraživači ističu da SMAST izdvaja zahvaljujući svojoj sposobnosti upravljanja kaotičnim, neurednim video materijalima. Ovaj AI sustav uči iz podataka, prilagođavajući se različitim okruženjima i unapređujući svoje sposobnosti otkrivanja akcija. Podvrgnut je brojnim akademskim testovima kao što su AVA, UCF101-24 i EPIC-Kitchens, gdje je postigao zavidne rezultate.
Zaključak
Profesor Scott T. Acton sa Sveučilišta u Virginiji naglašava da “ova AI tehnologija otvara vrata za detekciju akcija u stvarnom vremenu u nekim od najzahtjevnijih okruženja”. Ovaj napredak može pomoći u sprečavanju nesreća, poboljšanju dijagnostike i čak spašavanju života. SMAST predstavlja budućnost tehnologije analize videa, s potencijalom da transformira više industrija.
