Konvoluciona neuronska mreža može da proceni termalne infracrvene slike ljudskih lica i sa 93% preciznosti utvrdi da li je osoba pijana.
Sistem opisan u Međunarodnom časopisu za inteligentne informacije i sisteme baza podataka mogao bi da se primeni na mestima gde su vožnja u pijanom stanju i ponašanje u pijanom stanju uobičajeni problemi. Svake godine u svetu umre više od milion ljudi u saobraćajnim nesrećama, a veliki broj njih je direktna posledica pijanstva.
Kha Tu Huinh i Huinh Phuong Thanh Nguien sa Vijetnamskog nacionalnog univerziteta u Ho Ši Minu objašnjavaju da su raniji napori na razvoju načina otkrivanja pijanstva bili fokusirani na stanje očiju, položaj glave ili indikatore funkcionalnog stanja. Međutim, takve sisteme mogu zbuniti drugi faktori. Tim ističe da analiza termičkog snimanja nudi manje dvosmislen pristup koji je takođe neinvazivan i mogao bi omogućiti vlastima da pregledaju ljude u gradskim centrima ili na događajima gde će se verovatno konzumirati alkohol i ljudi mogu odlučiti da se voze kući.
Tim ističe da je važno da svaki sistem dizajniran za identifikaciju pijanih ljudi mora imati veoma nisku stopu lažno pozitivnih i lažno negativnih. Na kraju krajeva, lažno negativan može videti pijanu osobu kako vozi svoj automobil, dok bi previše lažno pozitivnih sprečilo trezvene vozače da koriste svoja vozila i dovelo do frustracije i gubitka poverenja u sistem u javnosti.
U svakom takvom sistemu uvek će postojati kompromis, greška na strani opreza bi bila poželjnija, ali optimizacija klasifikacije kroz veće skupove podataka za obuku na raznovrsnoj populaciji termalnih slika trebalo bi da je približi idealu, što bi, naravno, biti teoretski nedostižna 100% tačnost sa nula lažnih pozitivnih i nula lažno negativnih.
