汉江大桥上的监控 AI,挽救自杀者的生命

首尔科技大学AI预警自杀行为:汉江大桥上的智能救援
韩国首尔科技大学联手汉江大桥救援团队,利用机器视觉和AI技术,通过监控摄像头识别潜在自杀者,实施即时干预。AI技术不仅识别行为异常,还在紧急情况下协助调度救援。然而,AI在挽救生命的同时,也揭示了社会问题的复杂性。

By 超神经

内容一览:首尔科学技术大学的研究人员与汉江大桥的救援部门合作,开发了一个通过摄像头捕捉和预警有自杀倾向的行人,从而提前干预与救援。

关键词:机器视觉 人文AI  

位于韩国的国立首尔科学技术大学,在 2020 年 4 月以来,与首尔的紧急服务部门合作,通过根据布控在汉江大桥上的监控,来分析和预测行人是否有自杀行为。

救援队展示桥上的实时监控画面

一旦 AI 预测危险情况或者可疑行为,将立即向救援队发出警报,救援队可以在三分钟内赶到现场,阻止悲剧的发生。

除了这项自杀行为预测以外,在 Kim Jun-chul 研究院领导下的研究小组,还通过摄像头、传感器和救援服务的调度记录,来让 AI 学习并理解紧急情况下的救援任务部署行为。

AI 将识别有自杀倾向的可疑行为,并及时标记和预警

AI 目前可以根据摄像头标记有自杀倾向的行人,并通过他们的运动行为来区分他们是否真的有自杀倾向,从而减少误报。

 汉江见证崛起,也送别生命

贯穿首尔的汉江,在朝鲜战争后,创造了韩国经济崛起的「汉江奇迹」。

这条汉江记录了韩国战后从一片废墟,在资本与资源都极度匮乏的情况下,实现经济迅猛发展,跻身亚洲前列的惊人成果。

汉江奇迹见证了韩国战后的经济快速腾飞

也成了韩国重要的文化符号

同样在汉江上,共有 27 座桥梁,全长约 494 公里,每年发生约 500 起自杀和自杀未遂事件。

在这些横跨汉江的桥梁中,从麻浦大桥跳江的自杀人数最多。2012 年有 15 人在此跳江,从那年起,麻浦大桥上就增设了一些预防自杀的暖心标语。

汉江上的大桥随处可见的暖心标语

时任首尔市长的朴元淳, 在 2013 年写下「让我们静下心来重新来过,幸运只是一时在打盹」的暖心标语被印刷在桥上。

但从 2013 年开始,麻浦大桥的自杀人数却增加至 93 人,2014 年增加至 184人。直到 2016 年政府把栏杆高度从 1.5 米加高到 2.5 米之后,跳江人数开始陆续减少,2017 年减少至 163 人,2018 年减少至 148 人。

去年 7 月,首尔前市长朴元淳卷入一场职场举报案件后,被发现自杀身亡。月底,他曾在麻浦大桥上留下的标语也被清除。

 AI 能救人,但救不了失控的社会

韩国在今年七月被联合国贸易与发展会议(UNCTAD)正式认定为发达国家,这是历史上首个从「发展中国家」变更成为「发达国家」的国家。

短暂兴奋之后,韩国国内不少媒体同时也开始反思,国家进入发达国家的行列,全体国民也真的都发达了么?

首尔新闻直白地指出「房价高涨、青年就业难、社会不平等、生育率持续创新低」现象加剧,韩国普通民众根本体验不到发达国家的快乐。

韩国国民的幸福指数,在经合组织 37 个国家和地区中居第 35 位,自杀率却排名第一。2019 年韩国全国超过 13700 人自杀,每10万人口自杀人数 26.9 人,男性自杀率为女性的 2.4 倍。

近期调查还显示:有自杀想法的人数,同两年前相比又增加了 10%。

近年来,各国的研究人员都试图使用 AI 来干预逐年增长的自杀人数。

常见的聊天机器人,这类 AI 能够与潜在自杀人群快速建立沟通,聆听他们的倾诉,及时给予关怀和安慰。还能通过文字里的情绪分析对潜在自杀人群进行评估,对救援部门进行预警。

全球的研究机构都尝试用 AI 干预自杀人群

还有类似汉江救援部门采用的行为预测 AI,装载在高危地段,实时对往来的行人行为动作,进行评估和预警,让救援部门能够快速到达现场进行救援和干预。

但面对绝望想要结束生命的人,自杀干预 AI 始终还是在模仿人类,给到绝境中的同伴以人的关怀与观察。

能够拯救人的,终究还是人自己。

—— 完 ——

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内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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