Top.Mail.Ru

Китайский поисковик научился прогнозировать появление толп людей в том или ином месте

Во вторник Big Data Lab, входящая в состав китайской корпорации Baidu, опубликовала результаты исследования, посвященного прогнозированию людских скоплений. Компания разработала алгоритм, позволяющий на основе данных картографического приложения Baidu Maps предсказывать образование потенциально опасной толпы и заранее предупреждать организации и частные лица о возможных угрозах для общественной безопасности. Об этом передает ДВ-РОСС.

Автор отчета – ведущий исследователь Baidu У Хайшань сообщил, что компания занялась проблемой прогнозирования толп после трагической давки в Шанхае в конце 2014 г., в которой погибло более 30 человек.

«Наш алгоритм способен по данным из Baidu Maps предсказать, сколько людей соберется в заданном месте через два часа», – пояснил У.

Это уже не первый пример того, как Baidu использует гигантские массивы накапливающихся у нее данных для решения серьезных социальных и экономических задач. В частности, используя данные геопозиционирования для анализа людских потоков в китайских городах-призраках, сотрудники Big Data Lab в прошлом году выяснили, что многие из этих городов далеко не всегда пустуют.

Для прогнозирования толп и давки традиционно использовались видеодатчики и системы компьютерного видения. Новый алгоритм Baidu позволяет посылать транспортным организациям, муниципальным властям, владельцам стадионов, культурных центров и т.п. сигналы, предупреждающие о больших скоплениях людей еще за полчаса, а иногда и за два часа до начала давки. Пользователи могут по своему усмотрению устанавливать пороговое значение риска, при превышении которого система будет выдавать предупреждение. При этом, подчеркивает У, не происходит вмешательства в частную жизнь людей: программа использует агрегированные данные, из которых нельзя получить сведения о конкретных людях.

Исследователи, пытавшиеся прогнозировать скопления людей на основе информации с мобильных телефонов, отмечают, что с помощью подобных алгоритмов можно заранее оценивать количество участников демонстраций и т.п. В прошлом году группа ученых из британского Уорикского университета измеряла толпы в Милане, анализируя твиты с указанием местоположения. «Мы убедились, что данные из сотовых сетей и Интернета позволяют проводить полезные социологические измерения», – говорится в отчете группы.

Представитель Baidu заверяет: исследование, проведенное его компанией, не ставило целью предсказывать возможные места начала митингов или демонстраций. Китайские правоохранители и без того практически всегда знают о готовящихся акциях протеста более чем за два часа до их начала, не сомневается он.

Пока значение отчета Big Data Lab чисто научное, говорит У, но в будущем разработанный алгоритм может быть реализован в том или ином коммерческом продукте или стать инструментом для местных властей, правительственных структур и организаторов всевозможных мероприятий. Доступным он может стать и для обычных пользователей приложения Baidu Maps – по мнению У, это было бы естественным дополнением сервиса температурных карт, с помощью которого можно оценивать скопления людей в популярных туристических местах. Новый алгоритм действует более точно, позволяя, к примеру, оценить плотность толпы в торговой точке в час пик.

Перевел Александр Силонов

Источник — «Ведомости»

Читайте ДВ-РОСС в Telegram

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.


Powered by WordPress | Designed by: SEO Consultant | Thanks to los angeles seo, seo jobs and denver colorado Test

На данном сайте распространяется информация сетевого издания ДВ-РОСС. Свидетельство о регистрации СМИ ЭЛ № ФС 77 - 71200, выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор) 27.09.2017. Врио главного редактора: Латыпов Д.Р. Учредитель: Латыпов Д.Р. Телефон +7 (908) 448-79-49, электронная почта редакции primtrud@list.ru

При полном или частичном цитировании информации указание названия издания как источника и активной гиперссылки на сайт Интернет-издания ДВ-РОСС обязательно.


Яндекс.Метрика