Среда*30.11.2022*13:09 | | RSS
Путеводитель по сайту
Путеводитель по сайту
Главная
Главное на Альтаире
Регистрация
Регистрируемя на Земле
Вход
Вход на сайт через Марс
OMAR TA SATT
Добро пожаловать, Небесные Странники и Ищущие Ангелы

Меню сайта

Категории раздела
Послания Единого, Истока, Абсолюта [1019]
Ченнелинги Архангелов [3177]
Ченнелинги Учителей и Мастеров [1246]
Ченнелинги других Сил и цивилизаций [4679]
2021 ЭНЕРГИИ года [71]
2021 - энергии месяцев [395]
2022 ЭНЕРГИИ года [1]
Информация [381]
Авторские материалы (эзотерика, энергетика, философия) [1907]
Активации, медитации, практики, техники [827]
Ченнелинги Крайона [309]
Ченнелинги Гайи, Лемурии, Атлантидіы [87]
Публицистика [8]
Авторские материалы (психология) [34]
О жизни (психология отношений) [79]
Притчи [198]
Рассказы, сказки, очерки, эссе.... [303]
Состояния моей Души "...О ГЛАВНОМ..." [48]
Состояния моей Души "... О ЖИЗНИ..." [46]
Видео, кино [303]
Мои озвученные размышления [51]
Альтернатива (материалы для личного восприятия) [62]
Исповедь читателя... [7]
Поэзия [49]
ЭЗО-юмор [70]
Авторские материалы (разное, до 2020) [6023]
2020 ЭНЕРГИИ года [114]
2020 - энергии месяцев [479]
2018 - 2019 ЭНЕРГИИ года и месяцев [106]
2017 - ЭНЕРГИИ года и месяцев [11]
2016 - ЭНЕРГИИ года [31]
2016 - энергии месяцев [223]
2015 - ЭНЕРГИИ года [15]
2015 - энергии месяцев [323]
2014 - ЭНЕРГИИ года [32]
2014 - энергии месяцев [198]
2013 - ЭНЕРГИИ года [32]
2013 - энергии месяцев [339]
2012 - ЭНЕРГИИ года [67]
2012 - энергии месяцев [148]
2011 - ЭНЕРГИИ года [88]
2011 - энергии месяцев [102]
2010 - ЭНЕРГИИ года [139]
2010 - энергии месяцев [131]
Энергии 2009-2011 годы [128]
Энергии прошлых лет [0]



Новое у Наталии
  • Наталия - ЗАВЕРШЕНИЕ.
  • Архангел Гавриил (ежедневные послания) ~ 11 сентября 2021 г. Практикуйте любовь к себе регулярно
  • Архангел Гавриил (ежедневные послания) ~ 10 сентября 2021 г. Фаза ожидания
  • Архангел Гавриил (ежедневные послания) ~ 9 сентября 2021 г. Страх перед мнением окружающих
  • Арктурианский Совет 9-D - В чем на самом деле ваше Вознесение. 9 сентября 2020.
  • Писания Создателя - Я выбираю. 9.09.2021.
  • Элла Елинек - Прогноз Бесконечности на 8 – 14 сентября 2021.
  • Архангел Гавриил (ежедневные послания) ~ 8 сентября 2021 г. Отказ от любви
  • Мэтт Кан - Примирись со своим внутренним ребенком. 7.09.2021.
  • Ангелы и Энн Альберс - Дай себе право быть собой. 7.09.2021.
  • Арктурианский Совет 9-D - Получите грядущую загрузку энергий. 8 сентября 2020.
  • Писания Создателя - Выход. 8.09.2021.
  • Кристина - Сообщение на СЕНТЯБРЬ 2021 года.
  • Послание Плеядианцев за СЕНТЯБРЬ 2021 г.

  • Новое на форумах
  • РАБОЧИЕ МАНДАЛЫ -КЛЮЧИ, преобразующие и Расширяющие СОзнание
  • Архангел Михаил (Ронна Герман) 2020
  • Крайон через Ли Кэрролла (2020)
  • Крах Тайного мирового правительства.Апрель 2020 год.
  • Хаторы


  • Архив записей

     Блог НАТАЛИИ 
    Главная » 2021 » Апрель » 16 » Надя Осмокеску - Компьютерное зрение против коронавируса. 24.02.2021

    19:52
    Надя Осмокеску - Компьютерное зрение против коронавируса. 24.02.2021
    16 апреля 2021г.

    Авторский посыл не соответствует моему личному восприятию современной истерии и направленности сайта.

    Я вижу в этом не благо для людей, а очередной этап приучения и приручения человечества к снижению критического восприятия нанотехнологий, ограничивающих свободу человека и приводящих общество и коллективное сознание к покорности, подчинению и страху быть индивидуальностью.
    Маски... дистанцирование... измерение температуры электронным датчиком (а впоследствии сканирование чипов и штрихкодов), явное и скрытое сканирование передвижения и общения в общественных местах и на улицах (а впоследствии и в домах/квартирах)... вакцинирование и 5G... все это звенья одной цепи / одного плана по порабощению человечества и тотального контроля за каждым...
    Для большинства сегодня это забавная игра, но ЧТО их ждет завтра?....

    В общем, смотрите сами, делайте свои выводы.....

    Наталия.

    ___________________
     
    Ранняя диагностика, социальная дистанция и собаки-роботы.

    Covid-19 повлиял на все сферы жизни. Медицина оказалась не готова к таким нагрузкам. И пока люди привыкают жить в условиях «новой нормальности», разработчики создают алгоритмы computer vision, помогающие в борьбе с вирусом.

    Разбираемся, как пандемия ускорила развитие технологий и как computer vision участвует в диагностике и предотвращении распространения Covid-19.
     
    Машинное зрение видит расстояние и маски

    Ношение масок и соблюдение социальной дистанции — ключевые правила, которые помогают предотвратить распространение вируса.

    Правительства стали использовать компьютерное зрение, датчики движения и тепловизоры для контроля за исполнением правил в реальном времени. Системы видеонаблюдения на основе computer vision внедрили в США, Израиле, Сингапуре и Китае. Они проверяют, используются ли маски, дезинфекторы и перчатки. Компьютеры также определяют расстояние между людьми в зонах с высоким риском столпотворения.
     

    Система интегрирована с IoT-устройствами. Сообщения о нарушениях могут транслироваться через динамики на улицах. Алгоритм также рассылает уведомления пешеходам (по email), если они не соблюдают социальную дистанцию.

    Американская компания Numina, которая специализируется на мониторинге трафика с помощью видеоданных, создала инструмент, измеряющий расстояние между людьми на улицах и в помещениях мегаполисов. Система работает в содействии с патрульными, фиксирует движение пешеходов и трафика, помогает избежать аварий и борется с пандемией.

    Правительство Вашингтона использует систему распознавания объектов YOLOv3 для идентификации людей без масок. Для повышения точности модели внедрили трансферное обучение (прим. Наталии: метод машинного обучения, в котором модель, разработанная для одной задачи, повторно используется в качестве отправной точки для модели другой задачи) . Алгоритм YOLOv3 создает условные рамки в пространстве, за границы которых нельзя переступать. Он устанавливает промежутки между рамками, пересчитывая физическое расстояние на пиксели и определяя допустимый предел.

    В Китае стартапы SenseTime, Megvii и DeepGlint предложили похожие технологии, которые, помимо дистанции, также измеряют температуру людей в толпе. Алгоритмы анализируют цвет белков глаз, кожи и общее положение тела для определения вероятности заражения COVID-19.

    Сингапурский AI Hub разработал приложение SafeDistancer. Оно превращает смартфоны жителей в устройства для соблюдения социальной дистанции, определяя расстояние между людьми. Разработчики отметили, что система не собирает личные данные.
     
    Роботы-санитайзеры и роботы-патрульные

    В Сингапуре по парку Бишан-Анг Мо Кио бегает робот-пес Spot от Boston Dynamics. Он следит за соблюдением социальной дистанции и ношением масок. Робот может развивать скорость до 20 км/ч и передавать сообщения.
     

    Робот-полицейский P-Guard в Тунисе следит за соблюдением комендантского часа. По местным правилам жители не могут выходить на улицы без крайней необходимости. Роботов создала компания Evona Robotics. Они обнаруживают людей, ведут видеозапись улиц, отправляют сообщения в центральный офис. Робот развивает скорость до 13 км/ч.

    В Токио заболевших с легкими симптомами обслуживают умные роботы. Они общаются с пациентами, говорят, куда нужно пройти в больнице, измеряют температуру, убирают мусор и дезинфицируют пространство вокруг.
     

    В токийском метро пассажиров встречает робот-санитайзер. Он объезжает станции, самостоятельно дезинфицирует поверхности, отвечает на вопросы и улыбается.
     

    В Украине также тестируют робота-патрульного для борьбы с пандемией. Его оснастили камерами и тепловизорами (прим. Наталии: эти роботы не улыбаются. Они сконструированы для других функций - разгона скоплений граждан и оснащены многими функциями: слезоточивый газ, сеткометы и прочее) - ССЫЛКА
     
    Вижу насквозь: ранняя диагностика

    Азия

    В конце 2019 года Китай столкнулся с экспоненциально растущим числом случаев неизвестной болезни в городе Ухань. Для определения штамма нового заболевания использовался ПЦР-тест слизистой. Но 30% тестов давали ложноположительный результат. При этом инкубационный период болезни составляет от недели до двух, и тесты часто оказывались бесполезными.

    Из-за частых ошибок ПЦР-тестов Китай еще в первые месяцы пандемии стал искать другие способы быстрой диагностики. В клиниках внедрили алгоритмы BlueDot для анализа результатов КТ, разработанные Alibaba Group. Анализ снимков с помощью компьютерного зрения ускорил диагностику. Алгоритмы обрабатывают 200-400 изображений за 30 секунд.

    Черно-белые снимки стали содержать больше информации, получили разметку, ярлыки, появилась автоматическая сортировка. Например, алгоритмы выделяют возможные патологии, опасные образования в тканях легких, определяют их злокачественность.

    Для поиска потенциально пораженных областей используется алгоритм U-NET. Он имеет U-образную архитектуру с расширяющейся траекторией, что обеспечивает точную сегментацию и подходит для медицинских изображений.

    На основании алгоритма U-NET доктор Ц. Чжоу разработал систему UNet ++. Ее цель — повысить точность сегментации за счет включения плотных блоков и слоев свертки между кодером и декодером. Это более гибкая система, которая помогает сбалансировать четкость анализа, точность сегментации и скорость обработки при меньших энергозатратах. Достоверность такого метода приближается к 96%.

    В марте 2020 года компания Huawei и Научно-технический университет Хуачжон разработали более быстрый алгоритм ранней диагностики, чем U-NET ++. Он обрабатывает большую группу изображений за несколько секунд. Сервис Huawei iCloud предлагает мощные вычислительные возможности микросхем AI от Ascend. По заявлению компании, им удалось добиться 100% точности.

    В Индии КТ-снимки анализирует алгоритм CAD4COVID, который можно установить на смартфоны врачей. Устройство способно считывать изображения компьютерной томографии и анализировать с помощью датчиков температуры, инерционных датчиков, сенсоров влажности. Технологию также используют для первоначального скрининга пациентов, анализируя фото.

    Северная Америка

    В мае 2020 года медики США начали использовать opensource-технологии компьютерного зрения с открытым исходным кодом. Например, Keras, GoogleNet и SqueezeNet от Google TensorFlow.

    Как и в Китае, в Штатах чаще всего применяют сверточные нейросети. Популярной стала сеть AlexNET, которую обучили и улучшили для работы с медицинскими данными. Для тестирования модели используют два набора данных: КТ-изображения, содержащие клиническую информацию о положительном тесте на COVID-19, и КТ-изображения, где COVID-19 не подтвердился.

    Одной из самых эффективных стала модель COVID-Net от Darwin AI (Канада) и Университета Ватерлоо. Это система генеративного анализа изображений грудной клетки, которая определяет тяжесть заболевания и предсказывает его течение. Набор данных, используемый для обучения COVID-Net, называется COVIDx и включает 16 756 рентгенографических изображений 13 645 пациентов. Алгоритм был разработан менее чем за неделю и опубликован в открытом доступе. Сейчас его используют в Канаде, США, Испании, Индии и Малайзии.

    Модель обеспечивает точность 92,4% и чувствительность 80% для диагностики. Она помогает врачам решить, какую стратегию лечения использовать (в зависимости от причины). Эзз Эль-Дин Хемдан и другие специалисты предложили COVIDX-Net на основе семи различных архитектур, которые обучались на реальных случаях COVID-19.

    Европа

    Системы компьютерного зрения для диагностики и обслуживания заболевших разрабатываются в Швейцарском федеральном технологическом институте, Гейдельбергском университете Германии, в Университете Южной Дании и других.

    Датские исследователи, например, создали роборуку, оснащенную компьютерным зрением, для тестирования на Covid-19. Манипулятором управляет компьютер, информацию с камер анализируют системы компьютерного зрения. Вся установка напечатана на 3D-принтере. Робот аккуратно берет мазок у пациентов, помещает материалы в пробирку и закрывает ее.
     

    Французский стартап RealValue разработал алгоритм компьютерного зрения, который комплексно подходит к борьбе с коронавирусом. Проект победил на европейском хакатоне EUvsVirus. Команда предложила установить в городах умные боксы с камерами на базе Android, которые будут собирать информацию о социальной дистанции и измерять температуру. Компания также разработала другое устройство для работы в офисах и на заводах во время пандемии. Это аудиовизуальная система, состоящая из динамиков и камеры. Устройство подает сигнал, если люди стоят слишком близко (например, в очереди).
     

    Источник материала сайт  "robotdreams"  
    Публикация  Сайт  "OMAR TA SATT"


    Резонирует?
    Несите Свет дальше. Поделитесь с друзьями.




    Материал добавлен: 2021 » Апрель » 16

    Похожие материалы:

    Категория: Информация | Просмотров: 863 | Добавил: Наталия | Теги: осознанность, 2021, Манипулирование, глубинное государство, социум, Человечество, контроль, робототехника, нанотехнологии, Порабощение, роботизация | Рейтинг: 0.0/0
    Всего комментариев: 0
    Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
    [ Регистрация | Вход ]

    Форма входа
    Логин:
    Пароль:

    Навигатор

    Видео

    Энергия любви

    Информер

    82 3 5.0

    Творение.

    Информер

    29 0 0.0

    География

    Наши читатели
    Онлайн всего: 12
    Гостей: 12
    Пользователей: 0

    free counters

    Календарь

    ▲ Наверх

    ОБНОВЛЕНИЯ

    Видео

    изображение Творение.
    [25.11.2016]

    Блога

    ©2009 - 2022
    Хостинг от uCoz

    | LightRay |