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无人机,人工智能和主动治安有什么共同之处?

  • 时间:2018-05-29 17:48
  • 发布:达内新闻
  • 来源:达内新闻

在Marvel Studios的钢铁侠电影中,实业家和天才工程师托尼·斯塔克将自己变身为一个与邪恶作斗争的超级英雄。在主动警务的终极展示中,他得到了“ 贾维斯 ”(恰恰相当聪明的系统)的帮助,这是一种由斯塔克创造的高度先进的人工智能,用于管理他生命中几乎所有的事情,尤其是帮助他打击犯罪。

贾维斯只是一部超级英雄电影中的AI。但是如果你真的可以使用智能机器来打击犯罪并使社区在现实生活中更安全?今天它不是那么未来,而且这种能够实施主动式警务的技术可能即将推出到你附近的社区或国家。

例如,2017年,至少有167家美国消防和警察机构购买了无人机进行主动式警务,这是2015年获得无人驾驶飞机的机构数量的两倍多。2016年更多机构购买无人机的数量比前三年增加了巴德学院无人机研究中心的报告。像印第安纳州诺布尔郡警长这样的执法机构正在使用无人机在寻找期间找到嫌疑人。在另一个例子中,加利福尼亚州奥克兰的消防部门在致命的仓库火灾后使用无人机扫描热点,这对于人类来说既困难又危险。这是使用技术衍生的数据拯救生命的完美应用。

面对大量不同的数据,您的机构需要将信息提供给适当的人员进行评分,分析和审核。较高优先级的项目需要相应地路由和升级。这需要一个足够严格的解决方案来执行正确的程序,足够快以避免延迟和足够灵活地随组织需求而变化。

分析无人机捕获的视觉数据

越来越多的无人机使用代表了AI和机器学习的实际应用。虽然无人机能够做的远不止视觉监视,但物体探测方面的进步极大地扩展了无人机在图像和视频流分析中的使用。对象检测和分类是视频分析的基本任务,并且处于AI和机器学习研究的前沿。包括YOLO(你只看一次)和深度学习方法(如CNNs(卷积神经网络))在内的各种算法都是这些系统的核心,也是开发更复杂应用的基础。

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历史上,对象检测和视频分析方法手动且耗时,需要广泛的人员参与。最重要的是,在训练目标检测算法之前,专家必须限制图像质量并执行各种预处理步骤。由于算法的局限性和计算能力的原因,这导致了高错误率和有时可疑的结果。不久之前,每秒10帧被认为是很快的。然而,今天,以每秒100帧或更高的分辨率进行分析并不罕见,而且具有人为准确性-或更好。我们在规模和质量上分析图像的能力从未如此强大,并且技术刚刚开始发展壮大。

与技术保持同步

使用无人驾驶飞机和人工智能进行主动式警务的进展有一些限制:法律,政策和隐私。美国的地方和州机构已经通过了关于执法机构和其他政府机构如何使用无人机的严格规定。印第安纳州法律规定,警察部门可以使用无人驾驶飞机进行搜救工作,记录坠机现场并帮助处理紧急情况,但除此之外,需要使用无人驾驶飞机。这意味着除非发生恐怖袭击或犯罪,否则警察可能无法在大型集会附近飞行。

同样,许多国家已经采购无人驾驶飞机进行治安和空中监视,因为欧洲和其他国际机构对人工智能产生了浓厚的兴趣。他们在为这些发展建立合适的国际道德和监管框架方面发挥作用。例如,这些包括新的“ 通用数据保护条例”(GDPR),还包括AI在道德使用方面的新框架,包括决策透明度。

主动治安的其他形式的AI

无人驾驶飞机并不是唯一一种正在考虑进行主动式警务的人工智能。如何识别可能需要休息的紧张警务人员?由芝加哥大学的Rayid Ghani开发的一个系统将识别这些“有风险”的官员的准确性提高了12%,并将误报减少了三分之一。该系统也被夏洛特-梅克伦堡(北卡罗来纳州)警察局使用。为了在这种环境下取得成功,代理机构需要能够加入和解释大量数据,警报生成,异常检测和人工智能技术的现代化工具,同时通过严格的正当程序为员工提供支持。

人工智能在主动治安方面的基本要素

各级政府的执法机构和公共安全机构都需要利用各种不同的数据集才能在其运营中发挥作用-这就是无人机,人工智能和主动警务的共同点。但数量庞大且数量不断增加的数据可能会造成有限的运营资源。如果没有适当的重点,未能找出日益增加的威胁领域的风险就会倍增。由于需要遵守强制性的立法程序,对机构的挑战进一步加剧。为了在这种环境下取得成功,代理机构需要能够加入和解释大量数据,警报生成,异常检测和人工智能技术的现代化工具,同时通过严格的正当程序为员工提供支持。

现实是人工智能正在显示出改进的结果。情报分析师正在现实生活中的执法场景中测试和使用深度学习,自然语言处理和机器学习技术,这些方案可以帮助改变我们的世界。虽然我们的成就并没有达到超级英雄的地位,谁知道未来会如何?就像任何真正值得人类善待的事物一样,总会有陷阱和挑战,但现在是抓住前方可能性的时候了。

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