WAP手机版 RSS订阅 加入收藏  设为首页
立博365
当前位置:首页 > 立博365

立博365:对于枪声的识别能力有待提高

时间:2021/9/8 11:30:16   作者:   来源:   阅读:7   评论:0
内容摘要:  近年来,随着AI技术的发展,其在警务领域的应用不断增多,在提高效率的同时争议也随之而来,即在警务领域,特别是在辅助侦查方面,AI技术应用的边界在哪里?我们要无条件信任人工智能的判断吗?  导致迈克尔·威廉姆斯入狱的这套AI枪声识别系统名...

  近年来,随着AI技术的发展,其在警务领域的应用不断增多,在提高效率的同时争议也随之而来,即在警务领域,特别是在辅助侦查方面,AI技术应用的边界在哪里?我们要无条件信任人工智能的判断吗?


  导致迈克尔·威廉姆斯入狱的这套AI枪声识别系统名为ShotSpotter。ShotSpotter是一个能够使用声学传感器AI算法来帮助警方对目标地理区域枪声进行检测的系统。该系统的研发者称其“是精确警务技术解决方案的领导者,使执法部门能够更有效地应对、调查和威慑犯罪”。ShotSpotter系统的声学传感器会被安装在建筑物、电线杆和路灯上。当枪声响起时,声音向外辐射,多个传感器会对声音进行检测和时间标记,并对其位置进行三角定位。


  ShotSpotter会对其传感器接收到的声音类型进行分类,如判断是枪声就会给审查中心的工作人员发送警报。工作人员会对每一个警报进行分析,以判断该声音是否是枪声。之后,最终被确定为枪声的警报会被发送到警方,由警方派遣警察赴现场查看。

  那么,为什么看上去识别流程完备的ShotSpotter会失败呢?原来,该系统难以识别封闭空间内的枪声,并且如卡车、摩托车、直升机发动的声音、放烟花的声音甚至是教堂的钟声等,都会让它误以为是枪声。

  ShotSpotter的开发公司表示,现在他们正在不断地微调ShotSpotter的机器学习模型,通过让侦探和调查员向其系统添加犯罪现场的观察结果使其更准确地识别什么是枪声、什么不是枪声,该公司声称其证据已用于近200起案件。

相关评论
本站所有站内信息仅供娱乐参考,不作任何商业用途,不以营利为目的,专注分享快乐,欢迎收藏本站!
所有信息均来自:百度一下 (网站)