Онлайн

Американские инженеры разрабатывают систему FluSense для мониторинга кашля и чихания в местах массового скопления людей

2020-03-24 14:20 , Наука, HiTech, 140

Американские инженеры разрабатывают систему FluSense для мониторинга кашля и чихания в местах массового скопления людей

Команда американского профессора Тохидура Рахмана (Tauhidur Rahman) разработала систему FluSense, способную отслеживать кашель в больших скоплениях людей, собирать и анализировать эти данные для мониторинга распространения инфекции и предсказания ее дальнейшего развития. О новинке рассказывается в пресс-релизе Массачусетского университета в Амхерсте.

Судя по всему, разработкой ученые занялись задолго до развития нынешней пандемии COVID-19. «Я давно интересуюсь невербальными сигналами человеческого тела, — говорит профессор Рахман. — И подумал, что если можно улавливать звуки кашля или чихания в общественных местах, где скапливаются массы людей, то эту информацию можно использовать как новый канал данных для предсказания эпидемиологических трендов».

FluSense включает массив микрофонов и инфракрасную камеру, сигналы с которых обрабатываются микрокомпьютером на платформе Raspberry Pi. Затем они передаются на отдельный модуль, на котором развернута нейросеть, обученная распознавать звуки кашля и соотносить их с числом присутствующих людей.

Прототип системы FluSense

Авторы провели испытания системы FluSense, установив четыре таких устройства в приемных покоях университетской больницы. На протяжении семи месяцев работы было собрано и проанализировано более 350 тысяч инфракрасных снимков и порядка 21 миллиона аудиозаписей. Судя по данным, которые приводят разработчики, уверенность распознавания кашля пока оставляет желать лучшего и составляет около 81 процентов.

Тем не менее команда профессора Рахмана уверена, что им удастся усовершенствовать нейросеть и довести устройство до ума достаточно быстро — не более чем за год. К сожалению, это недостаточно оперативно для того, чтобы FluSense оказали нам помощь в борьбе с пандемией COVID-19. Но зато к следующей мы подойдем уже более подготовленными.

Источник – naked-science.

Лента

Рекомендуем посмотреть