Tytuł pozycji:
Development of a detection system for people drowning through aerial images and convolutional neural networks
This work develops a system capable of determining the presence of a person in the water by classifying a convolutional neural network (CNN). When a drowning is alerted, the drone camera takes aerial captures of the water area, the first trained CNN is in charge of determining if it is deep water or not, while the second CNN is in charge of identifying the presence of a person in that video frame; in case both detections are positive, the drone will drop the life ring it carries. The tests confirm that this system is capable of providing a means of survival to the person in an ideal time.
Ta praca rozwija system zdolny do określania obecności osoby w wodzie poprzez klasyfikację konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN). W przypadku ostrzeżenia o utonięciu kamera drona wykonuje zdjęcia z powietrza obszaru wodnego, pierwszy przeszkolony CNN jest odpowiedzialny za określenie, czy jest to głęboka woda, czy nie, podczas gdy drugi CNN jest odpowiedzialny za identyfikację obecności osoby w tym ramka wideo; w przypadku, gdy obie detekcje są pozytywne, dron upuści koło ratunkowe, które nosi. Testy potwierdzają, ze system ten jest w stanie zapewnić człowiekowi środki na przeżycie w idealnym czasie.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).
