ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ


ИРНAP08855520, Номер госрегистрации0120РК00616

НаименованиеРазработка прототипа программного решения на основе Искусственного Интеллекта для автоматического выявления потенциальных фактов физического буллинга в образовательных учреждениях

Приоритетное направлениеИнформационные, телекоммуникационные и космические технологии

Вид исследованияПрикладное

ЗаявительТоварищество с ограниченной ответственностью "Alem Research"

Научный руководительНарынов Сергази Сакенович

Балл ГНТЭ25.33

Общая одобренная сумма58250843


Ожидаемые результаты

Обзор научных исследований для обнаружения физического буллинга, научная статья по результатам обзора, Обзор методов машинного обучения для обнаружения физической агрессии в видео, требования для сбора данных.


Скачать отчет за 2020 год (Русская версия)

Реферат (Абстракт) - 2020 год

Объект исследования, разработки или проектирования

Видео записи, собранные из школьных камер наблюдения.

Цель работы

Разработка решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) и создание на их основе прототипа программно-технического комплекса, способного в автоматическом режиме выявлять факты агрессивного поведения и возможного физического буллинга в образовательных учреждениях Республики Казахстан.

Методы исследования

Анализ видеопотоков посредством ИИ позволит раньше выявлять факты агрессивного поведения. Раннее выявление подобных фактов в свою очередь облегчит работу школьных психологов в части раннего предупреждения буллинга. В предлагаемом исследовании программные модели искусственного интеллекта будут обучаться на основе архитектуры LGD-3D, Two-stream, Two-stream I3D. Для классификации видео будет использоваться метод, основанный на нейронной сети с глубокими сверточными графами (DCGN). По результатам исследования данный метод превосходит альтернативные, такие как LTSM и GRU.

Полученные результаты и новизна

Обзор научных исследований для обнаружения физического буллинга, научная статья по результатам обзора, Обзор методов машинного обучения для обнаружения физической агрессии в видео, требования для сбора данных.

Основные конструктивные и технико экономические показатели

Научная значимость результатов проекта заключается в разработке моделей, для автоматического обнаружения возможной физической агрессии в видео, методов формирования оптимального набора признаков для разработки моделей машинного обучения для выявления агрессора и жертвы буллинга, разработке необходимого набора видеоданных для данной задачи, методов обнаружения и распознавания лиц школьников участвующих в агрессию.

Область применения

Целевые потребители полученных результатов – фундаментальные результаты могут быть использованы мировым научным сообществом; прикладные результаты могут быть использованы, образовательными учреждениями в том числе школ, колледжи, университеты и в тех областях жизнедеятельности, где необходим анализ видео.