Přední světový vývojář inteligentního VMS a PSIM software
Kde koupit

Převratná technologie a umělá inteligence v boji proti pytláctví v jižní Africe

10/31/2018
Colleen Glaeser, fotografie od Intelligent CISO

An article from Intelligent CISO.

Jižní Afrika má zdaleka největší populaci nosorožců na světě a je důležitou zemí pro ochranu nosorožců. Loni však bylo v důsledku pytláctví zabito více než 1000 nosorožců a pytláci se nyní stěhují do sousedních zemí, říká žena, která se s pytláky snaží bojovat pomocí umělé inteligence.

Colleen Glaeser je globální marketingovou ředitelkou společnosti AxxonSoft, jedné z největších společností v oblasti technologické bezpečnosti na světě. Je také majitelkou luxusní jihoafrické safari chaty Karkloof Safari Villas a na vlastní oči viděla masakr, který může pytláctví na nosorožcích a slonech způsobit. Proto inovativně zkombinovala AxxonSoft a Karkloof, aby s nimi bojovala.

Technologie využívá nejnovější řešení pro dohled a zabezpečení, která zahrnuje hluboké učení, což je jedna z metod využívající umělou inteligenci (AI). Tato technologie byla upravena tak, aby rozeznala rozdíl mezi lidmi a zvířaty.

Bez využití hlubokého učení software často ve velínech vyhlašoval falešné poplachy, protože v mnoha případech byly poplachy souštěny zvířaty, hmyzem nebo počasím. Kontrolní velíny nebyly schopny rozeznat rozdíl mezi skutečnou hrozbou a falešným poplachem, což vedlo ke zbytečnému vyčerpání zdrojů, protože týmy byly vysílány do míst, kde se jen zvířata dotkla plotu, když se pásla ve svém přirozeném prostředí.

Řešení s hlubokým učením od AxxonSoftu nyní upozorňuje operátory ve velínu na bezprostřední hrozbu pytláctví, když se pytláci snaží dostat skrze plot, aby se dostali do rezervace nebo do parku. Zavedení a implementace trvalo přibližně šest měsíců a tato technologie se rychle ujala.

"Ochránci nemohou být všude, zvláště když máte na starost 800 hektarů." říká Glaeser. „Další komplikace přichází, když zvířata narazí do ohradníku a spustí alarm, že je elektrický ohradník narušen. Nyní však alarm zachytí pouze člověka a ne zvíře. Měli jsme dost úspěchů se zatýkáním pytláků. Strážci se cítí lépe vybaveni, protože vědí, kam jít, a že to nebude planý poplach. Chcete mít přehled, jaký typ munice a jaký typ zbraní lidé nosí. A toho lze dosáhnout pouze dohledem.

Majitelům farem a parků se tato technologie skutečně zalíbila a v současné době jednáme s některými z velkých parků o nasazení tohoto typu sledování. V minulosti se neměli na koho obrátit a nevěděli, s čím mají do činění. Pytláci přicházejí dobře vyzbrojení a mají s sebou spoustu technologií, jako jsou drony, zatímco majitelé parku nemají tolik vybavení, aby s nimi mohli bojovat. Takže tato technologie opravdu pomáhá.

Poskytuje proaktivní řešení pro sledování, zatímco předchozí systémy byly v reakci na skutečné hrozby poněkud archaické a reaktivní. Naše technologie hlubokého učení byla dosud mimořádně úspěšná při rozpoznávání mezi zvířaty a lidmi.

AxxonSoft vyvinul proces pro přizpůsobení filtrů neuronové sítě potřebám konkrétní lokace. Neuronová síť se učí provádět specifické úkoly pro zákazníka z video materiálu získaného na místě, což zaručuje vysoce kvalitní výsledky. K vyřešení problémů s vysokými požadavky na hardware při využití umělé inteligence používá AxxonSoft kombinovaný přístup s filtrem neuronové sítě aplikovaným na analýzu scény – filtr dokáže identifikovat konkrétní typ pohybujících se objektů nebo opuštěných předmětů.

Tato technologie je dostupná v Intellect PSIM a Axxon Next VMS. Klasická video analýza detekuje pohybující se objekty nebo opuštěné předměty v záběru kamery, než předá část snímku s objektem neuronové síti k analýze. Jakékoliv objekty, které neodpovídají definovanému typu objektu, jsou ignorovány analýzou videa a nespustí poplach.

„Tato technologie je aplikována na video, které zachycuje mnoho rušivých pohybů (tj. mimo objekt zájmu), jako jsou stromy ve větru, světlo odražené od vody, doprava a stroje,“ říká Glaeser. "Příkladem použití jsou alarmy, které se aktivují, když se objeví lidé v zájmových oblastech areálu, nebo aplikace, které snižují počet falešných upozornění na opuštěné objekty ve veřejných prostorech."

AxxonSoft také implementoval proces pro přizpůsobení analýzy videa s hlubokým učením požadavkům konkrétního místa. Aby byla zaručena vysoká kvalita výsledků, neuronová síť se učí provádět úkoly specifické pro zákazníka z videí nahraných na místě.

Glaeser věděla, že musí využít své znalosti a zkušenosti v tomto odvětví, aby pomohla omezit pytláctví na nosorožcích. „Vidím se jako normální podnikatelka, ale vyšplhala jsem se po žebříčku docela vysoko, pokud jde o toto odvětví, a stala jsem se jakýmsi vizionářem. Lidé mě v jižní Africe neustále oslovují s tím, jak mohou využít to, co jsme udělali a jak tuto technologii mohou použít,“ řekla.

„Vím, že existuje spousta nadací, které podporují prevenci pytláctví na nosorožcích, ale mým hlavním cílem je mít bezpečné parky a přírodní rezervace. Abychom mohli lidem, kteří se sem přijedou podívat, říct, že děláme všechno proto, abychom pytláctví předcházeli.

Je hrozné, když řešíte takové věci. Teď jsme to však dotáhli k dokonalosti a funguje to. Potřebujeme pouze zvýšit povědomí o tom, že tato technologie existuje, a že jsme technologii prostřednictvím umělé inteligence a hlubokého učení přizpůsobili a vytvořili díky ní chytrý park.“

Glaeser říká, že její tým spolupracoval s různými zeměmi v rámci Jihoafrického rozvojového společenství (SADC) a že se společnost snaží rozšířit technologii do dalších částí kontinentu.

Je potřeba tým, k tomu aby to fungovalo, říká Glaeser. „Od vývojového týmu v AxxonSoft Global až po strážce a kontrolní velíny,všichni jsme se spojili, abychom s tímto projektem uspěli. Kromě toho máme v AxxonSoft více než 300 zaměstnanců a 5 800 partnerů po celém světě.

Věřím, že lov má své místo v ekosystému, pokud se provádí za účelem redukování, ale jen přijít a zastřelit zvíře, protože jeho rohy jsou velmi velké a aby si je někdo pověsil na zeď, to není pro mě. Nejsem proti zabíjení, pokud je to nutné, ale jsem proti střelbě jen pro zábavu. Některé ze zemí v Africe jsou zeměmi třetího světa, takže jde o to je oslovit.“