Многие поиски в городской среде заканчиваются очень быстро, благодаря неравнодушию прохожих, другие могут длиться неделями или месяцами..
Всемирный день болезни Альцгеймера отмечается 21 сентября каждого года. Это день, когда организации во всем мире объединяют свои усилия с целью повышения осведомленности населения о болезни Альцгеймера и деменции.
Как правило, болезнь начинается с малозаметных симптомов, но с течением времени прогрессирует. Наиболее часто на ранних стадиях распознаётся расстройство кратковременной памяти, например, неспособность вспомнить недавно заученную информацию.
Как определить, что перед вами дезориентированный человек, и как ему помочь?
Порой человек помнит, как его зовут, и даже знает собственный адрес, но не может узнать дом визуально, бродя вокруг. Это особенно характерно для тех, у кого проблемы с памятью появились недавно. В таком случае человек может выглядеть растерянным и напуганным. Он будет тревожно оглядываться, пытаясь понять, где находится, как добраться до дома. Страх и растерянность приводят к тому, что он стесняется попросить помощи прохожих.
Что делать, если вы заметили растерянного человека?
Спросите, нужна ли ему помощь. После этого попробуйте узнать имя человека, адрес, есть ли с собой мобильный телефон. Попросите самостоятельно посмотреть человека в карманах записки с домашним адресом или номером кого-то из родственников. Часто близкие, зная об имеющихся у человека проблемах с памятью, кладут записки в карманы всей одежды.
Позвоните по номеру 112 и опишите ситуацию, назовите место, где нашли человека. По возможности оставайтесь с человеком до приезда сотрудников полиции или «скорой». Позвоните на горячую линию «ЛизаАлерт» по номеру 8(800)700-54-52, оператор сориентирует вас в дальнейших действиях. Если рядом есть магазин «Пятёрочка», «Перекрёсток»или «ВкусВилл», отделение Сбербанка, можно отвести человека туда. Во всех этих местах есть «Островки безопасности», где сотрудники смогут помочь потерявшемуся человеку.
Не удалось выяснить информацию о человеке?
Проверьте числится ли он в данных пропавших без вести «ЛизаАлерт».
Отряд «ЛизаАлерт» cовместно с командой разработчиков Баговым Виталием и Куликовым Павлом создали бот «НайдиНас» в Telegram, который работает на базе нейросети. Он сопоставляет фотографии людей с данными поисково-спасательного отряда «ЛизаАлерт» и дает им шанс вернуться домой.
Как работает бот «НайдиНас»:
➊ Отправьте в https://t.me/FindUs_bot фотографию человека
➋ Нейросеть сравнит её с фотографиями данных пропавших.
Теперь, когда вы видите дезориентированный человека, у вас есть реальный шанс повлиять на его судьбу.
Возможность создавать и программировать ботов в Telegram появилась еще в 2015 году. Сначала это были простые программные решения для различных сфер услуг, бизнеса и развлечений. Большинство из них выполняли простые действия. Но технологии не стоят на месте, с их развитием эволюционирует и программное обеспечение.
Сегодня Telegram для многих не только мессенджер, но и полноценный помощник в повседневных делах и быту. В простом интерфейсе мессенджера могут отображаться результаты сложных алгоритмов, даже результаты работы нейросети! И это очень удобно, ведь бот не требует трафика для скачивания, времени на установку и не занимает место в памяти телефона.
Виталий Багов, автор идеи и арт-директор проекта «НайдиНас».
Бот «НайдиНас» написан с применением сервиса https://aws.amazon.com/ru/rekognition/ и библиотеки python-telegram-bot. В качестве хостинга используется платформа Amazon Elastic Container Service (ECS).
Сервис Rekognition позволяет извлекать биометрическую информацию из лиц, сравнивать лица между собой и искать похожие лица по заранее созданной коллекции. Сама коллекция синхронизируется несколько раз в день с базой ЛизаАлерт, добавляются новые поиски и удаляются старые, неактуальные.
Фотографии, высылаемые боту, нигде не сохраняются, и только в случае совпадения с базой заявок переправляются волонтерам «ЛизаАлерт».
Сам процесс выделения и сравнения лиц стандартен для подобных систем. На фотографии ищется лицо (face detection), обрезается и разворачивается по ключевым точкам(align, warp) для лучшего качества на следующем этапе, извлекается дескриптор лица, вектор в несколько сотен цифр. Далее по этому вектору можно искать похожие лица, чем меньше расстояние между векторами, тем более вероятно, что это один и тот же человек. Модель извлечения дескриптора специально обучается, чтобы разносить в разные точки пространства разных людей.
Rekognition выполняет все операции самостоятельно, через простые API, но для тех, кому интересно пощупать это руками, без облачных сервисов, можно посмотреть на библиотеку https://github.com/deepinsight/insightface, качества ее предобученных моделей более чем достаточно для любых применений.
Павел Куликов, разработчик проекта «НайдиНас».