Izvor: B92, 12.Jun.2012, 14:40 (ažurirano 02.Apr.2020.)
Kinsight pronalazi izgubljene ključeve
Šahrijar Nirjon i Džon Stankovič, istraživači sa odeljenja za računarske nauke Univerziteta Virdžinije, objavili su u časopisu New Scientist detalje o svom projektu nazvanom Kinsight, u okviru koga se koriste senzori Microsoftovog kontrolera Kinect za praćenje i lociranje predmeta u domaćinstvu.
Iako je projekat Kinsight još uvek u eksperimentalnoj fazi, istraživači su odlučili da objave svoja saznanja i demonstriraju kako ovaj sistem koji se oslanja na više Kinectovih >> Pročitaj celu vest na sajtu B92 << senzora i odgovarajući softver za praćenje, radi u realnom okruženju.
"Zamislite da imamo sistem koji vodi računa o svim predmetima koje svakodnevno koristimo. Registrovanje lokacije na kojoj se ti predmeti nalaze omogućilo bi razvoj pametnog kućnog pretraživača, koji bi davao odgovore na pitanja ’gde su mi naočare’ ili ’gde mi je novčanik’ i slično”, kažu istraživači. Iako već postoje slična rešenja, zasnovana na tehnologiji radiofrekventne identifikacije (radio frequency identification, RFID), dvojica istraživača kažu da je njihov sistem značajno jeftiniji.
Autori projekta Kinsight kažu da bi program koji bi u realnom vremenu i istovremeno pratio sve predmete u kući, previše opteretio procesor u računaru korisnika. Oni su se zbog toga odlučili da sistem prati samo one predmete koji menjaju svoju lokaciju, odnosno one koje korisnik premešta sa mesta na mesto unutar svog stana. Kao rezultat takvog pristupa, sistem registruje kretanje korisnika i prati predmete koji se nalaze u njegovoj blizini.
Iako se mogućnosti Kinectovih senzora ograničene (maksimalno rastojanje do koga uočava korisnika iznosi 3,4 metra, a podatke šalje brzinom od 15 kadrova u sekundi), program Kinsight unapređuje njihovu tačnost tako što vodi računa o nekim uobičajenim svakodnevnim rutinama. Primera radi, program "zna” da će se šolja sa kafom najverovatnije nalaziti na stolu u radnoj sobi ili u sudoperi, a ne u kupatilu.
Tačnost sistema bi mogla da bude dodatno povećana, ako bi Microsoft razvio novu verziju Kinecta, sa poboljšanim mogućnostima, navode istraživači. "To znači da bi algoritam za prepoznavanje objekata, kada se nađe u nedoumici koristio ova saznanja prilikom analiziranja verovatnoće da se predmet nalazi na toj lokaciji, ili bi potražio druga rešenja na drugim lokacijama”, navode istraživači.
Dvojica istraživača su razvili i algoritme koji pomažu sistemu da na osnovu prikupljenih podataka odredi lokaciju predmeta i okruženje u kome će najverovatnije biti korišćeni.
Da bi testirali svoj sistem, označili su predmete koji se koriste u domaćinstvu, uključujući noževe, viljuške i ključeve (čak i jednu Rubikovu kocku) i odredili 80 mogućih lokacija na kojima se oni unutar kuće mogu nalaziti. Nakon toga su doborovoljci koji su učestvovali u projektu, koristili (pomerali) te predmete kako bi se ustanovila nasumično odabrana šema njihove upotrebe.
Istraživači kažu da dobijeni rezultati ukazuju na pravce u kojima treba tragati za poboljšanjima. Greške su bile mnogo češće kada su predmeti bili veoma mali, predaleko, providni ili smešteni blizu jedni drugih, ali bi se ti problemi mogli otkloniti korišćenjem većeg broja senzora u prostoriji ili primenom osetljivijih kamera.
