Video analizi, COVID-19'dan dünya çapında iyileşmeyi hızlandırmaya nasıl yardımcı olabilir?

Yayınlanan: 2021-02-02

Dünyamız geçtiğimiz yıl COVID-19 olarak bilinen küresel bir salgınla mücadele ediyor. Dünya Sağlık Örgütü'nün bildirdiğine göre, dünya çapında her gün yüz binlerce yeni vaka var. Bu hastalığın yayılması sorunlu hale geldi ve dünya çapında bilim adamları ve doktorlar için sürekli bir endişe kaynağı.

Birçok ülke sosyal mesafe ve maske takma ile ilgili yasalar çıkardı. Belirtilenler, bu virüsün yayılmasını denemek ve durdurmak umuduyla yapılıyor. Alışveriş merkezleri, mağazalar, restoranlar gibi pek çok halka açık yerin açık olması (veya yeniden açılması) ile insanların bu sosyal mesafe yasalarına uyup uymadığını takip etmek zor hale geldi.

Çalışanlar işyerlerine dönerken ve bazı hükümetler karantina kısıtlamalarını yavaş yavaş kaldırırken, virüsün nasıl kontrol altına alınacağı belirsiz ve bu kontrol eksikliği bir sorun haline gelebilir. İşveren, işçilerin bir noktada bunaltıcı hale gelebilecek sosyal mesafe kurallarına uyup uymadığını takip etmekten sorumlu olmalıdır.

Teknoloji Nasıl Yardımcı Olabilir?

Mantıklı çözümlerden biri teknolojiye yönelmek olacaktır. Fakat teknoloji burada nasıl yardımcı olabilir? Bugün, nereye gidersek gidelim, teknoloji ile çevriliyiz. Londra'daki son araştırmalar, 9,3 milyon insan için 600.000'den fazla kamera olduğunu göstermiştir (1000 kişi başına yaklaşık 67.5 kamera). Burada toplanan görüntüler, etkileşimleri gözlemlerken ve sosyal mesafe uygulamasını izlerken büyük önem taşıyabilir.

Son birkaç yılda dikkat çeken ve gelişmeye devam eden teknoloji, video analitiğidir. Yüz tanıma veya kalabalık yönetimine odaklanan bu tür bir teknolojinin 2026 yılına kadar 12 milyar dolara kadar büyümesi bekleniyor. Video analiz pazarı, ateş tespiti veya sosyal mesafe gibi şeylere uygulanmasıyla dünya çapındaki salgında son derece yararlı olduğunu gösterdi. .

Bu görüntü son derece yararlı olabilir, ancak yüzlerce veya binlerce saatlik görüntünün kendisini yeniden izlemek zaman kaybı olabilir. Burada AIVA (Yapay Zeka Video Analitiği) gibi daha ileri teknolojilere ihtiyaç vardır. AIVA, bireyin konumunu belirlemek ve sahnenin perspektifini öğrenmek için jeo-uzamsal algoritmalar kullanır.

Ateş Algılama ve Sosyal Mesafe Algoritmaları

COVID-19 semptomlarından birinin ateş olması nedeniyle iş yerlerinde vücut sıcaklığının ölçülmesi zorunlu hale gelmiştir. Ateş tespiti son derece verimli ve faydalıdır, vücut ısısı daha yüksek olan bir kişiyi tespit etmeyi kolaylaştırır. Bu sistemlerin çoğu, vücut sıcaklığını en çok yansıtan kişinin gözünü yakınlaştırmak için derin öğrenmeyi kullandıkları için çalışır. Bu tarama okullar, üniversiteler, havaalanları, hastaneler veya oteller gibi birçok halka açık yerde yapılabilir.

Bunun çok yararlı olduğu kanıtlanmış olsa da, tam olarak yeterli değil. Enfekte bir kişi hala kuluçka döneminde olabilir, yani bu erken aşamada bazı semptomlar (ateş gibi) göstermeyecektir.

Sosyal mesafe söz konusu olduğunda, iki (veya daha fazla) kişinin birbirinden 2 metre mesafeyi koruduğunu takip edecek bir algoritma son derece yardımcı olacaktır. Birisi kuralları ihlal ederse, bir tetikleyici yetkilileri uyaracaktır. Sosyal mesafenin ne kadar olması gerektiği konusunda kurallar değişse bile ayarları yapmak zahmetsizdir.

Belirli bir mağaza veya restoranın içinde birden fazla kişi varsa, sosyal mesafeyi uygulamak çok önemlidir. Bu tür bir algoritma, sosyal mesafeyi teşvik edecek ve herkesin ilk etapta sosyal mesafenin önemini hatırlaması için bir yol oluşturacaktır.

Yüz maskesi Tanıma Algoritmaları

Yüz maskesine sahip olmak da yeni normal haline geldi. Çoğu ülke vatandaşlarının ev dışındayken maske takmasını şart koşuyor. Maske takmak virüsün yayılmasını yavaşlatıyor. Ancak her bir kişiyi ve maske takıp takmadıklarını izlemek oldukça zordur. İnsanların bu işi gerçek zamanlı olarak yapması neredeyse imkansız olduğundan, bu işlemi teknoloji yardımıyla otomatikleştirmek esastır.

Günümüzde birçok yüz tanıma algoritması, gözleri, burnu, ağzı ve kulakları taramak etrafında dönmektedir. Ancak bu algoritmaların çoğu, bir kişi maske takıyorsa yüzü taramaya geldiğinde sorun yaşıyor. Örneğin, Apple'ın iPhone'u (bir kişinin telefonunun kilidini açmak için FaceID'yi kullanır), maske takarken bir kişinin yüzünü taramada sorun yaşadı. Apple, bir kişinin yüzündeki maskeyi algılamak için algoritmasını geliştirmek zorunda kaldı. iPhone, onlara yüzlerini kapatmalarını sağlamak yerine parolalarını girme seçeneği sunar.

Geliştiriciler, birinin yüzündeki maskeyi algılayacak algoritmanın geçmişte karşılaştığımız gizlilik sorunlarını atladığını açıkladı. Bunun nedeni, algoritmanın bir kişiyi veya kimliğini tanımlamamasıdır. Algoritma iki şey yapmak için eğitilmiştir:

Yüz algılama – burada bir algoritmanın yapacağı tek şey bir yüzü algılamaktır.
Maske algılama – bir maske olup olmadığının anlaşılması.

Bunun avantajı, algoritmanın yüzü tanımlamaması ve böylece onu belirli bir kişiyle ilişkilendirmemesidir.

Bazı şirketler, çalışanlarının maske takıp takmadığını takip etmelerine yardımcı olmak için bu algoritmaları kullanmaya başladı. Algoritma, insanları maske takan bir grup insan ve maske takmayan insanlar olmak üzere iki gruba ayırır. Burada toplanan veriler şirketin elinde olacaktır. Yararlı olurdu - çünkü bir şirket, işyerinde maske takmayı reddeden çalışanlarını işten çıkarabilir.

Bu tür algoritmalar halka açık yerlerde de (alışveriş merkezleri, mağazalar vb.) kullanılabilir. Ancak bazı ülkelerde (Amerika Birleşik Devletleri gibi) veri gizliliğini yöneten yasalar yoktur. Dolayısıyla, bu verileri toplayan şirketler, topladıkları verilerle neler olduğunu bize anlatmak veya açıklamak zorunda değildir.

Azaltılmış Kalabalık ve Sıcak Noktalar

Gördüğümüz gibi, bu virüsle mücadelede sosyal mesafeye sahip olmak baskın bir varlık haline geldi. Bazen bu, özellikle çok büyük ve daha kalabalık şehirlerde zor olabilir. Ve birçok yönden, sosyal etkileşim çok önemlidir ve ekonomik büyümeye katkıda bulunabilir. Ancak savaştığımız bu salgında, kontrol etmemiz gereken bir şey var.

Sosyal mesafenin nihai hedefi, virüsün yayılmasını mümkün olduğunca yavaşlatmaktır. Sosyal mesafe aynı zamanda hastanelerin taşmasını önlemeye yardımcı olur. Peki bunu nasıl başaracağız? Daha zengin bölgelerde ve mahallelerde, o kadar da zor değil. İnsanlar kendilerini evlerinde izole edebilir ve evden uzaktan çalışabilirler.

Peki ya daha az varlıklı sakinler? Çok kalabalık olan mahalleler ve alanlar ne olacak? Çoğu insan evini terk etmek ve işe gitmek zorunda. Yaşadıkları veya çalıştıkları bölgede sürekli olarak insanlarla çevrilidirler.

Gelecekteki krizlerden kaçınmak için, ortaya çıkan sıcak noktalara sahip olmak çok yardımcı olacaktır. Büyük şehirlerde birkaç milyondan fazla vatandaşın bulunduğu aşırı kalabalık alanlar, virüsün yayılmasını kontrol etmeyi zorlaştırıyor. Algoritmalar tarafından otomatik olarak tanımlanan ortaya çıkan sıcak noktaları sağlayarak, kritik ve kalabalık yerleri zamanında tespit edebilir ve sağlık çalışanlarını veya hükümeti uyarabiliriz.

İnsanların sokağa çıkma yasağında dahi olsa kümelenmekten başka çarelerinin olmadığı belirli alanlarda insanların sosyal mesafeyi koruyamaması nedeniyle bu teknolojiye ihtiyacımız var. Bu alanları tespit etmek için bilgisayar vizyonu ve yapay zeka tabanlı teknolojiyi kullanarak, liderlik pozisyonundaki insanlara gerçek zamanlı bir bakış açısı verebiliriz. Sonuç olarak, pandemi ile savaşmak ve vatandaşlarına hizmet etmek için daha iyi hazırlanabilirler.

Son sözler

Tüm dünya hala bu ölümcül virüsle savaşırken, virüsün neden olduğu tüm sıkıntıların üstesinden gelmek küresel olarak bir numaralı öncelik. COVID-19, başta yaşlılar olmak üzere neredeyse herkesi etkiledi. Birçok yönden, yaşama şeklimizi değiştirdi. Bir zamanlar maskesiz yaşadığımızı ve sosyal mesafemizin olmadığını hayal etmek zor ama bu yeni normal en azından şimdilik.

İyi haber şu ki, pandeminin bizi nasıl etkilediğini bir dereceye kadar yönlendirmenin bir yolu var. Teknoloji şimdiye kadar çok yardımcı oldu ve yardımcı olmaya devam ediyor. Örneğin, insanların neredeyse her zaman maske takmasını gerektiren bir dönemde, insanların maske takıp takmadığını takip eden bir algoritma çok kullanışlı olduğunu kanıtladı. Ayrıca, sosyal mesafeye yardımcı olan algoritmalara sahip olmak, insanları sosyal mesafe yasalarına saygı duymaya teşvik edebilir.

İleri teknoloji yardımcı oldu, ancak bu salgını tamamen yenmek için dünyanın birleşmesi ve onunla birlikte savaşması gerekiyor. Sadece onu tamamen yenme şansımızı arttırmakla kalmaz, aynı zamanda bizi COVID-19 ile yaşadığımıza benzer gelecekteki durumlara hazırlar.

Editörün Notu: Michael, toplam değeri 1 milyon doların üzerinde olan 50'den fazla AI geliştirme projesini tamamlayan bir Veri Bilimi Şirketi olan BroutonLab'ın CTO'su ve Kurucusudur. Michael, Derin Öğrenme, özellikle Bilgisayarla Görme, NLP ve Takviyeli Öğrenme uygulamaları konusunda uzmandır.

Bu konuda herhangi bir fikriniz var mı? Aşağıdaki yorumlarda bize bildirin veya tartışmayı Twitter veya Facebook'a taşıyın.