Renforcer l'intelligence grâce aux données

Résumé

Ladétection des menaces acoustiques (ATD) a une longue histoire, et elle continue d’évoluer. Notre technologie d’IA détecte, localise et suit les coups de feu dans les lieux publics. Le site

Le défi

Puisque la collecte de données améliore l’intelligence artificielle qui alimente ATD, les tests sont essentiels pour améliorer notre technologie. En août, notre équipe s’est rendue sur le site d’essai d’ATD dans l’est de la Louisiane. À l’aide de quatre capteurs et d’une variété de pistolets, nous avons effectué des tests pendant deux jours. Les tests ont eu lieu à l’intérieur et à l’extérieur. Trois des quatre capteurs ont été montés à 2,5 mètres du sol

La solution

Nous avons effectué des tests en tirant des coups de feu depuis différents endroits et dans différentes directions. Les capteurs sont capables de fonctionner indépendamment les uns des autres, nous avons donc recueilli des informations sur chaque capteur individuel. Bien que tous nos capteurs aient fonctionné correctement pendant les tests, nous avons rencontré quelques scénarios uniques. L’ATD est câblé pour détecter les menaces dans un rayon de 500 pieds. Cependant, notre technologie est suffisamment puissante pour que des anomalies puissent se produire. Nous avons tiré des coups de feu à environ 600 pieds de distance, et chacun de nos capteurs a réagi au son de la balistique. De plus, nous avons testé comment nos capteurs réagissaient lorsqu’un coup de feu était tiré de l’intérieur de notre installation d’essai. Le capteur 1009, qui était monté à l’intérieur pendant ce test le deuxième jour, a répondu rapidement comme prévu. De plus, le capteur 1008 a également détecté le tir intérieur depuis l’extérieur. Enfin, les capteurs ont réussi à détecter plusieurs tireurs à la fois et des coups de feu tirés à une altitude supérieure à celle du capteur lui-même.

Pendant que les coups de feu étaient tirés, notre équipe a surveillé les informations de suivi des menaces que chaque capteur a recueillies par le biais de notre VMS. Lorsque chaque capteur a localisé les coups de feu, le VMS nous a montré une vue de l’emplacement du coup de feu du point de vue de chaque caméra. Nous avons reçu des alertes textuelles contenant une image et une description du tireur test. Ces alertes sont déclenchées par notre VMS dès qu’une menace est détectée. Alors que notre tireur test continuait à se déplacer sur le site de test en tirant des coups de feu, le VMS a continué à afficher les emplacements mis à jour tels que détectés par les capteurs.

Le résultat

Après deux jours de tests, notre équipe est retournée à notre siège social à Richmond, VA. Les données recueillies par ATD pendant que notre équipe était en Louisiane continueront à améliorer les performances de la machine. Les prochaines visites sur le site d’essai nous permettront de tester d’autres capacités, notamment la capacité d’ATD à détecter les éclats de verre, les feux d’artifice, les voix élevées, etc. Ces tests permettront de poursuivre les améliorations de l’IA au-delà de la détection des coups de feu. Au fur et à mesure que notre

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