75%-os pontossággal észleli a bukásokat az AMD új AI-ja
Az AMD Kria K26 SOM-ra épülő, kamerás rendszer 75%-os pontossággal képes előre jelezni és észlelni az idősek elesését, adatvédelmi szempontokat is figyelembe véve.
A kutatók által kifejlesztett rendszer egy Intel RealSense D455 mélységérzékelő kamerát használ, amely USB-n keresztül csatlakozik a K26 SOM-hoz.
Adatvédelem és valós idejű feldolgozás
A kamera szinkronizált RGB és mélységi képkockákat rögzít, 640 x 480 pixeles felbontásban, 60 képkocka/másodperc sebességgel. A SOM egy háromlépcsős folyamatot futtat kvantált YOLOX, Anchor-to-Joint (A2J) és bukásészlelő modellekkel.
Kapcsolódó: raktári robotbiztonság
Pontosság és sebesség
Egy konvolúciós neurális hálózat (CNN) a kiválasztott ízületkoordinátákat (x, y, z) használja a bukási tevékenység osztályozására. A YOLOX modellt CrowdHuman adathalmazon, az A2J-t ITOP, MP-3DHP, UR Fall Detection és egy egyedi SDSu PSG adathalmazon, míg a CNN-t az UR Fall Detection és a SDSu PSG adathalmazokon tanították be.
Kapcsolódó: WiFi-szenzorok
Az eredmények igazolják a privát szférát megőrző bukásészlelés megvalósíthatóságát egy AMD Kria K26 él-eszközön, ahol a feldolgozási sebesség az egyszálas folyamat 2,5 képkocka/másodpercről a többszálas verzió 4,5 képkocka/másodpercre javult, és a rendszer 75%-os pontossággal képes észlelni az eleséseket az UR Fall Detection adathalmazon.
Kapcsolódó: SNN-alapú tárgyfelismerés