Un algorithme pour repérer un humain au milieu des décombres

Des chercheurs ont construit un algorithme puissant permettant à un robot d’identifier les humains parmi un tas d’autres informations. Intégrée à un robot de sauvetage, cette intelligence artificielle permettrait une efficacité maximale des équipes de secours en cas de catastrophe naturelle.

L’équipe de chercheurs de l’Université de Guadalajara (UDG) au Mexique, a conçu un réseau de neurones permettant à un petit robot de détecter des motifs différents, tels que des images, des empreintes digitales, une écriture, des visages, des corps, des fréquences de la voix ou des séquences d’ADN.

Nancy Guadalupe Arana Daniel, chercheur au Centre d’Ingénierie des Sciences Exactes de l’Université UDG, s’est concentrée sur la reconnaissance des silhouettes humaines en cas de catastrophe. Elle a conçu pour cela un système robotique équipé d’une lampe de poche et d’un appareil photo stéréo, qui parvient à distinguer la présence de corps humains parmi des débris, à partir d’une série de photos qu’il prend et après un certains nombre de calculs mathématiques.

Pendant le processus de calcul des images haute résolution, l’algorithme permet de nettoyer l’image et de délimiter des zones correspondant aux silhouettes humaines.

robot-de-détection-humaine

Au cours des expériences l’équipe s’est servie d’un robot monté sur chenilles, tel que ceux utilisés généralement pour des missions de reconnaissance et de surveillance. Il disposait également de capteurs de mouvement, de caméras, d’un émetteur laser et d’un système infrarouge, permettant de reconstruire l’environnement et de créer des cartes en 2D afin de dénicher des chemins où se frayer.

Le but est d’embarquer dans le robot l’ordinateur qui fait les calculs. Mais dans certains cas, ils pourront être exécutés à distance sur une machine externe qui enverra ensuite les commandes au robot. Une fois que le robot obtient les points d’intérêt, il utilise un système de descripteurs pour identifier la forme humaine. Ces silhouettes alimentent ensuite le réseau de neurones développé par l’équipe pour reconnaître des motifs.

Après cela, il transforme les images capturées en valeurs numériques représentant la forme, la couleur et la densité. Lorsqu’il est fusionné, ces figures donnent naissance à une nouvelle image, qui passe à travers un filtre pour détecter s’il s’agit d’une silhouette humaine ou non.

Le but est de donner à ce robot la capacité de fonctionner comme notre cerveau, c’est-à-dire, d’être apte à créer et classer automatiquement des nouvelles formes d’objets et de silhouettes humaines à partir des scénarios auxquels il fait face.


Laisser un commentaire