Система микрофонного наблюдения SENTRI распознает звук выстрела в радиусе двух кварталов
06.01.2005
Исследования мозга привели к созданию акустических датчиков, способных распознавать звуки выстрелов. Изобретение ученых помогает сейчас бороться с вооруженными преступниками на улицах Чикаго и Лос-Анджелеса.
Теодор Бергер (Theodore Berger), инженер биомедицины и директор Центра нейронной инженерии Университета Южной Калифорнии (USC), а также ученый-исследователь нашел метод расшифровки сообщений, которыми обмениваются между собой нервные клетки.
Воспользовавшись такими данными, американская компания Oak Brook из штата Иллинойс создала систему микрофонного наблюдения, способную мгновенно и с высокой степенью точности распознавать звук выстрела в пределах радиуса двух кварталов. Эта защищенная патентом система может затем точно определить место, из которого был произведен выстрел, повернуть телекамеру так, чтобы стрелявший находился по центру видоискателя, а затем выполнить автоматический телефонный звонок в службу 911 для вызова полиции. Полицейские могут взять на себя управление телекамерой для отслеживания стрелявшего и отправления сотрудников к месту происшествия.
В Чикаго будут установлены первые пять из 80 устройств, планируемых к развертыванию в наиболее криминогенных районах, что явится дополнением к уже имеющимся там телекамерам. В Лос-Анджелесе шериф Ли Бака (Lee Baca) призывает жителей к сотрудничеству и участию в деле установки 10 таких устройств в рамках экспериментального проекта. Изобретенные Бергером алгоритмы являются основой Системы интеллектуальных нейроноподобных датчиков для распознавания и идентификации опасности (SENTRI), созданной компанией Safety Dynamics, в которой Бергер работает в качестве главного научного сотрудника.
Система SENTRI использует акустические устройства распознавания, установленные группами по три единицы или более на столбах линий электропередач или на других мачтах, и настроенные с высокой степенью точности на распознавание определенных тревожных звуков. Простой громкий звук, даже звук взрыва не сможет сбить настройку такого устройства.
Устройство прослушивает полную звуковую диаграмму направленности выстрела, а не только первоначальный взрыв, что устраняет возможность ошибочного принятия других громких звуков за стрельбу. Специально конфигурированная компьютерная система, называемая анализатор направления точно рассчитывает местоположение любого подтвержденного выстрела ~ используя разницу между временем достижения звуковым сигналом различных микрофонов акустического устройства. Эксплуатационные испытания с настоящим оружием показали 95%-ую точность распознавания выстрелов, и 100%-ую точность при центрировании сопутствующей телекамеры на человека, которым были произведены выстрелы.
Буква N в названии системы SENTRI означает нейронный -- и это является основой работы Бергера. Он занимается анализом нервных клеток или нейронов, используемых для передачи информации, в особенности при моделировании способа, которым мозг формирует память о звуках. Единственным способом того, как "научить" нейроны распознавать звуковые сигналы выстрелов -- это многократная стрельба (быстрая или с промежутками) в различных временных моделях. По словам Бергера, именно разница во времени между импульсами и несёт информацию. Данный вид кодирования абсолютно отличен от того, который применяется в компьютерах -- набора единиц и нулей, меняющегося в соответствии с постоянной схемой синхронизации.
Тем не менее, работая совместно со специалистами по вычислительной технике, Бергер создал нейронные компьютерные системы, которые способны моделировать нейронное кодирование времени и проводить различия подобно тому, как это делает нервная система человека. Четыре года назад Бергер с одним из своих коллег использовал данную методику для демонстрации первой системы распознавания речи, которая способна отделять слова от окружающего шума настолько же хорошо, как это могут делать люди. В то время как продолжают вестись разработки прикладных систем распознавания речи, сами эти системы еще нуждаются в "тренировке" распознавания отдельных сигналов. В отношении языка это очень трудоемкий процесс, так как система должны выучить каждое отдельное слово.
Но как отмечает далее Бергер, применительно к тревожным сигналам, можно начинать с относительно небольшого количества звуков, которые требуется различить с высокой степенью точности -- например, звуки выстрелов или звуки работы дизельного двигателя, что будет актуальным при патрулировании границы или для обнаружения хищений из нефтепроводов, или же звук бензопилы -- для обнаружения незаконного хищения леса. Овладеть такого рода "лексиконом" машине вполне по силам.