Увидеть или услышать? Как быстрее найти человека в лесу

Российские математики разрабатывают новый метод поиска потерявшихся в лесу людей с помощью акустических систем, так как применение видеокамер и тепловизоров сочли неэффективным. С другой стороны, опыт проведения конкурса «Экстренный поиск», организованного Национальной технологической инициативой, МФТИ и поисково-спасательным отрядом «ЛизаАлерт», выявил команду, способную найти более 80% статистов за 15 минут на площади 0,4 кв. км. «Стимул» попытался разобраться, какие средства поиска эффективнее — визуальные или акустические.

Российский подход

Директор центра развития системы технологических конкурсов Национальной технологической инициативы Юрий Молодых рассказал «Стимулу», что в области использования технологий при поисковых операциях Россия находится на передовых позициях. «Решения задач по поиску пропавших людей, связанные с беспилотниками, в России хорошо развиты. В Китае беспилотники очень широко используются в сельскохозяйственных целях и для аэрофотосъемки, но если говорить о поиске людей, то опыт российских спасателей — один из самых богатых в мире. Для поиска людей технологии в нашей стране используются достаточно широко», — отметил наш собеседник. Юрий Молодых полагает, что это объясняется активностью населения: в России много спасателей, в том числе технически грамотных; видит он и связь с размером страны — ведь в небольших странах поиск человека в лесу не так актуален. «В России, если человек потеряется, его можно неделями искать на местности, и часто это приводит к летальным исходам», — напомнил эксперт.

В целях поиска оптимальных технических решений разработчики тесно сотрудничают со спасателями. Толчком для поиска свежих научных подходов стал конкурс «Одиссея», проведенный несколько лет назад.

Важнейшую роль в успехе поисковой операции играет время начала поисковых работ: чем раньше спасатели получат заявку, тем больше шансов найти потерявшегося человека. В 70% всех случаев, когда поиски не увенчались успехом, заявки были поданы на вторые сутки с момента пропажи человека и позже. Сегодня, как и прежде, при поиске людей актуальна звуковая коммуникация в виде обычного ауканья. «Мы ищем человека в лесу по звуку на отклик: мы идем и через равные промежутки времени останавливаемся и кричим имя потерявшегося. Важно, чтобы он понял, что это его зовут, и начал откликаться», — рассказала «Стимулу» Елена Кузнецова, руководитель поисково-спасательных работ, инструктор методист поисково-спасательного отряда «Экстремум». Отряд взаимодействует с учеными из научно-образовательного центра «Математическая робототехника и искусственный интеллект» Санкт-Петербургского государственного университета, которые положили в основу разработки принципиально новой системы поиска звук, а не видео как основное средство обнаружения потерявшегося в лесу человека.

Статистика показывает, что потерявшиеся, которые кричат просто так, а не в ответ, иногда встречаются, но, по словам Елены Кузнецовой, это «очень редкая ситуация»: на 10 тысяч поисков может быть десяток таких случаев. И наоборот, самая распространенная ситуация — когда потерявшийся понимает, что его зовут, и только после этого начинает кричать в ответ. 

Выбор в пользу звука

Включение беспилотников в работу по поиску потерявшихся людей, как правило, предусматривает установку на аппарат видеокамеры или тепловизора. Однако в центре «Математическая робототехника и искусственный интеллект» СПбГУ при создании новой поисковой системы попробовали этот вариант и отказались от него. «Мы отказались от видеокамеры и тепловизора, потому что они не работают, это многократно проверено. Если между дроном и человеком оказываются листья и ветки, его не видно», — пояснил «Стимулу» директор центра Константин Амелин. Есть, по его словам, и другие причины выбора в пользу звука: видеопоток больше по объему данных и сложнее в обработке, при осуществлении видеосъемки с коптера требуются специальные разрешения, а их получение требует времени, которое нельзя терять. При работе со звуком таких препятствий нет.

Работу над поисковым дроном, по словам Константина Амелина, ученые СПбГУ начали по своей инициативе после участия в конкурсе «Одиссея». Созданием поискового дрона нового типа они занимаются уже около трех лет. Начинали с корпуса собственной разработки с диаметром лучей (так обозначают расстояние от одного двигателя до другого) 680 мм, но поняли, что дрон великоват, и поместили электронику собственной разработки в корпус обычного Maviс, сократив диаметр лучей до 330 мм. Провели испытания с сиреной в Подмосковье и в Ленинградской области. 

В первой версии разработки на дрон установили акустическую систему, усилители и подобрали звук сирены так, чтобы он давал максимальный охват территории при минимальном расходе питания. «Мы пробовали сирены пожарных и скорой помощи, звук часов Кремля, метроном. Звук колокола отпал из-за того, что высокие вибрации быстро гаснут, а низкие не воспринимает динамик», — рассказал Константин Амелин. В итоге разработчики остановились на очень громком звуке, который в помещении невозможно прослушать, не прикрывая рукой источник. А на местности он распространяется на расстояние 350 метров при высоте полета дрона 50 метров.

Дрон с сиреной помогает в том случае, если потерявшийся человек может позвонить, но не может определить свое местоположение, назвать спасателям какие-либо приметы места, где он находится. Спасатели, находясь на связи с потерявшимся, запускают дрон с сиреной и человек сообщает, слышит ли он звук, усиливается звук или гаснет. Дрон можно остановить в воздухе и покрутить вокруг своей оси, чтобы определить местонахождение потерявшегося еще точнее. Когда оно установлено, туда выходят спасатели. Но часто бывает, что человека начинают искать, когда он не выходит на связь. Если в телефоне села батарейка, то остается полагаться лишь на собственный голос.

Поэтому сейчас основные усилия ученых направлены на поиск наилучших способов выделять из общего звукового фона всплески, характерные для голоса человека. На дисплее компьютера они видны в виде своеобразных столбиков. Ученые центра разрабатывают программное обеспечение, которое позволяет разделять типы звуков, искать нужный им элемент, обрабатывать данные, занимаются настройкой динамика, чтобы он мог собирать как можно более широкий спектр, и пробуют использовать в конструкции динамика и микрофона графеновые пленки, которые уже хорошо зарекомендовали себя в акустике. Параллельно работают с аэродинамикой коптера, чтобы уменьшить шум его винтов, планируют установить на борт новые типы процессоров для обработки сигнала с максимальной скоростью. 

Сейчас обрабатывающее сигнал устройство находится у оператора. Установив его на борт, ученые обеспечат более полный охват звукового спектра, так как для передачи с коптера на пульт оператора акустический сигнал конвертируют в радиосигнал. Если конвертировать необработанный сигнал, возможна потеря каких-то элементов информации. Чтобы еще сократить эти потери, ученые решили уйти от цифрового сигнала и использовать аналоговый. «Аналоговый сигнал может быть в нашем случае эффективнее цифрового, он более полно передает разнообразие звуков», — пояснил Константин Амелин.

Испытания новой версии прототипа поискового дрона со всеми новациями запланированы на весну. 

Групповая работа и перепрошивка в полете

Проект предполагает одновременное использование в поисковой операции не одного дрона, а целой группы. Они распределятся по территории и могут вести поиск каждый на своем участке примерно в пять квадратных километров. Это существенно увеличит скорость поиска. Групповая работа дронов — самый наукоемкий элемент проекта. «Дроны автоматически делят между собой область поиска и свои ресурсы, — рассказал в беседе со “Стимулом” доктор физико-математических наук, профессор СПбГУ Олег Граничин. — Мы научились решать вопрос перепрошивки программы одного дрона-робота другим и планируем использовать эти алгоритмы в этом проекте». Такой маневр будет очень кстати в случае, если группу дронов сносит ветром — а это ситуация весьма распространенная. 

Возможность перепрошивки программы дрона в воздухе без потери управляемости обеспечивается за счет трехуровневой системы управления поисковыми дронами. За поддержание дрона в воздухе в режиме автопилота отвечает один уровень управления, за полетное задание — другой, а за групповую работу — третий.

«Технология при хорошей технической подготовке должна дать хороший результат, — сказал “Стимулу” заместитель генерального директора компании — национального чемпиона “Геоскан” Андрей Грудев. — Я ее оцениваю как пригодную для применения при условии разработки достаточно чувствительных микрофонов, которые не будут заглушаться звуками пропеллеров, и высокого качества искусственного интеллекта, который научат выделять голоса людей на фоне звуков пропеллеров, гудков машин, проезжающих внизу, голосов птиц, животных».

Рано отказываться от картинки

Вместе с тем Андрей Грудев оспорил утверждение разработчиков поискового дрона из НОЦ «Математическая робототехника и искусственный интеллект» СПбГУ о непригодности фото-, видео- и тепловизионной техники для поиска потерявшихся людей. Он сослался на предварительные итоги состоявшегося две недели назад конкурса «Экстренный поиск», победитель которого показал высокую точность распознавания людей средствами фото-, видео- и тепловизионной фиксации с обработкой с помощью искусственного интеллекта.

Этот конкурс проходил в три этапа с участием более 240 команд из всех уголков страны. «Больше конкурсантов было из центральных и северо-западных регионов, просто потому, что здесь живет больше людей. Были команды из Москвы, Воронежа, Санкт-Петербурга, Екатеринбурга, Уфы, Переславля-Залесского, Барнаула, Медногорска Оренбургской области, подмосковных Красногорска, Чехова и Жуковского, Омска, Краснодара, Орла, Кирова, Челябинска, Камышина Волгоградской области, Перми, Пятигорска, Красноперекопска (Республика Крым), Набережных Челнов, Томска, Новосибирска, Ростова-на-Дону, — рассказал Юрий Молодых. — И большинство команд опирались только на видимый спектр, на данные камер, были и решения, которые использовали тепловизоры и дополнительные сенсоры, но не акустические средства».

Перед всеми командами организаторы конкурса — НТИ, МФТИ  и поисково-спасательный отряд «ЛизаАлерт» — поставили задачу создать решение на базе беспилотников, которое позволяет с воздуха найти более 80% людей, затратив на один вылет не более 15 минут, и при ограничении площади поиска 0,4 кв. км. Все участники конкурса применяли в своих разработках искусственный интеллект.

«Официальные результаты еще не объявлены, это планируется сделать на специальном мероприятии 12 декабря, сейчас завершается экспертиза решений, — рассказал Юрий Молодых. — Но уже сейчас мы понимаем, что полностью задачу конкурса выполнила одна команда, которая смогла найти 88,8 процентов людей, которые были расположены на заданной местности, и время вылета составило 13,5 минуты. Все остальные команды тоже создали работающие решение, но они не смогли претендовать на призовые места». Он отметил, что называть команду-победителя пока рано, но ее разработка уже находится в тестовой эксплуатации в поисково-спасательном отряде «ЛизаАлерт» и используется, чтобы искать пропавших людей. Тестовый режим продлится до конца ноября, затем «ЛизаАлерт» сможет использовать разработку постоянно. После официального объявления результатов конкурса команда-победитель получит приз в 100 млн рублей. Юрий Молодых отметил, что предложенное победителями конкурса решение может работать на основе самых разных беспилотников, а основная часть интеллектуального вклада команды — это не «железо», а программное обеспечение, нейросеть, которая находит людей по снимкам, а также интерфейс и вся инфраструктура, которая позволяет быстро и качественно обрабатывать изображения.

Юрий Молодых полагает, что окончательный выбор в пользу визуальных или акустических средств делать не нужно. «Наиболее перспективно использование всех методов вместе, результат будет гораздо лучше, чем если опираться только на один подход», — уверен он.