在美国，每年约有100名海滩游客死于激流、暗流和急流。虽然这些水体现象在世界上任何海滩都很常见，它们通过很深的渠道从海岸渗出，但在没有经验的水上运动爱好者甚至是游泳运动员的眼中，它们往往难以区分，大多数人不知道该怎么来躲避并远离这些急流。
Ricardo Santana是一个冲浪爱好者，也是拥有葡萄牙Técnico Lisboa (IST)航空航天工程学位的工程师。他开发了一种人工智能技术，可以识别海滩上潜在的危险洋流，以降低游客死亡率。
Santana说:“去年夏天，我开始冲浪，也越来越意识到救生员常常要营救被激流从岸边拖走的人。此外，我也知道大多数人对这些沿海灾害缺乏安全意识。离岸洋流/急流是非常不可预测的，它们以不同的形状和形式出现，未经训练的人很难捕捉到它们。”
Santana一直对人工智能感兴趣，特别是自学习机器学习和计算机视觉。最近，他一直在开发这个深度学习项目，目的是提供一个解决方案，用摄像头来检测这些沿海危害。他认为，通过使用从顶部面向大海的摄像头，并配备能够识别洋流的人工智能，可以帮助避免危险情况出现，甚至可以拯救生命。
深度学习挽救生命
识别潜在危险洋流的最初方法是什么呢？在做了一些研究之后，Santana决定用深度学习模型来解决这个问题。换句话说，该系统使用卫星捕捉到的洋流图像的正、负样本进行输入和训练。因此，该系统学会了如何根据特征预测、分类和定位图像中的洋流。
该系统也以同样的方式接受过探测人类的训练。通过这项新技术，这位工程师希望创造一种能够探测人类并发出预警信号的产品或服务。这样做的目的是在潜在危险情况发生之前发出警报。不过，这项工作还在进行中，随着为训练添加更多有价值的数据，这个系统会变得更好。目前该模型已能够成功地处理很多明显且困难的探测任务。
该系统是否能探测到所有类型的潜在危险洋流？
Santana强调，该系统已经训练了各种手动标记的离岸流。尽管如此，他仍在进行一些测试，以评估系统在不同条件下的准确性。在未来，人工智能驱动的离岸流检测系统可以很好地安装在沿海社区，也可以安装在游泳池、湖泊、河流等地方。Santana将专注于提高洋流检测技术的可靠性，并增加额外的功能，以提高海滩的安全水平，并减少在有水的区域溺水死亡的人数。
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