來自英國和印度的研究人員展示了他們開發的利用無人機來自動偵測打架鬥毆的行為。系統利用相對簡單的無人機和攝像頭，基於深度學習來進行行為檢測。
研究組最初的主意源自2013年波士頓馬拉松的爆炸，當時有3人死亡近百人受傷。不過一直到2017年發生在曼切斯特的那場爆炸，他們的系統才取得了一些進展。而那次曼切斯特爆炸導致23人死亡，139人受傷，包括很多兒童。
得益於深度學習的應用，研究組的無人機系統可以進行實時的數據分析通過探測視頻中不同肢體的動作來判斷暴力行為。
深度學習少不了大量的數據，為此，他們弄了25個實習生，讓這25個人在一塊地上模仿不同的打架鬥毆場景，包括拳打腳踢啊，開槍啊，刀刺啊（腦補一下場景，這是打著玩吧），然後讓無人機在不同的高度上進行拍攝。之後自然是對數據進行標識了，他們在每個人的身上標識了18個座標點，然後對視頻進行幀対幀的標識（深度學習裡叫annotating和labelling），這個工作量那不是一般的大。之後就是多層的深度學習網絡了。深度學習是多層的神經網絡 （此處省略很多字），數據量越大，識別的可靠性也就高。
紅色標記為打人
紅色標記為打人
紅色標記為打人
他們現在的測試利用了亞馬遜的雲服務將實時的視頻傳輸回來進行分析，不過可靠率一般般。現在識別一個暴力個體的正確率基本上低於94%，並且圖片里人增多的時候，識別率就會持續下降。這基本上說明目前系統還非常非常的基本，根本無法對上百人的暴力場景進行有效的檢測。不過系統當然是在持續開發中，同時正在尋求可落地的場景。感覺上能識別只是第一步，識別完了咋處理估計更重要吧，要看應急反應速度了。那打架的小混混們警察都不一定怕，要真打也拿他們沒辦法。
目前的系統用自己的人來假打架來製造數據，那麼算法識別的是假打架，不是真打架。所以他們得去拿真的視頻來訓練算法才行，不過因為行為相似，將模型利用真的打架視頻進行重新訓練倒不是難事。
這個估計對警察有用，不過打著玩和真的打有時候還真難分辨。。。
閱讀更多 北歐技術控 的文章
