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Südkoreanische Forscher der KAIST-Universität haben einen KI-Algorithmus entwickelt, mit dem Überwachungskameras hustende Menschen erkennen sollen. So ein System könne unter anderem an öffentlichen Orten wie Bahnhöfen zum Einsatz kommen, um frühzeitig vor Covid-19-Infektionsherden zu warnen, hoffen seine Erfinder.

Die Forscher haben für ihre „Hustenkamera“ ein neuronales Netzwerk mit zuvor mit einem Mikro aufgenommenen Hustengeräuschen gefüttert. Die Huster stammten unter anderem aus Krankenhäusern und wurden verwendet, um dem Algorithmus beizubringen, auf Überwachungskamera-Aufnahmen hustende Menschen zu erkennen. Trefferquote: 87,4 Prozent.

Deep Learning-Based Cough Recognition Model Helps Detect Location of Coughing Sounds in Real Time​
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„In einer Pandemiesituation wie bei Covid-19 kann eine Husten-Erkennungskamera zur Prävention und Früherkennung von Epidemien an öffentlichen Orten beitragen“, sagt Projektleiter Yong-Hwa Park. Das System könnte demnach etwa auf Bahnhöfen, Flughäfen oder in U-Bahn-Stationen Einsatz finden. Denkbar wäre auch, mit dem System Patienten in Krankenhäusern zu überwachen.

Pilotversuch in südkoreanischem Büro

In Südkorea läuft derzeit ein Pilotversuch mit dem System in einem Büro: Dort erkannte die „Hustenkamera“ Huster auch in lauter Umgebung und machte zuverlässig Fotos von hustenden Mitarbeitern. Dabei soll das System sogar in der Lage sein, Huster in Menschengruppen der richtigen Person zuzuschreiben.

Es ist nicht das erste Erkennungssystem für hustende Menschen: Erst vor einigen Wochen gab es in den USA einen Pilotversuch mit einer „Pandemie-Drohne“, die hustende Menschen aus der Luft aufspüren sollte. Der kanadische Hersteller versuchte damals, Privatsphäre-Ängste zu zerstreuen und betonte, die Drohne sammle zwar biometrische Merkmale, nutze aber keine Gesichtserkennungstechnologie.

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