Если мы способны по мимике распознать, на сколько человек пьян, то почему бы не научить этому искусственный интеллект? Именно этой идеей руководствовались разработчики из австралийского Университета Эдит Коуэн (ECU). Они создают технологию, которая сможет с помощью камер видеонаблюдения выявлять нетрезвых водителей за рулем.
В основе разработки лежит технология компьютерного зрения и машинное обучение. Система анализирует видеоизображение лица водителя, фокусируясь на биометрических показателях - мимике, направлении взгляда и положении головы. Поскольку под действием алкоголя глаза становятся сонными, лицо краснеет, а движения приобретают хаотичность, алгоритм мгновенно фиксирует эти отклонения от нормы и делает вывод о состоянии человека.
Система анализирует лицо с видео, снятого в кабине автомобиля, и классифицирует состояние водителя: трезвый, низкий уровень опьянения и высокий уровень опьянения.
Исследователи отмечают, что это первая система, которая полагается исключительно на стандартную RGB-камеру для выявления опьянения по признакам лица, без дополнительных данных о поведении за рулем.
Для разработки системы исследователи создали уникальный набор данных — первый в мире большой набор реальных данных об алкогольном опьянении.
Для обучения ИИ разработчики создали базу видеоданных с участием 60 волонтеров на симуляторе вождения. Исследование проходило в три этапа: вождение в трезвом состоянии, при легком опьянении (BAC 0,05–0,07 г/100 мл — лимит, рекомендованный ВОЗ) и сильном опьянении (BAC ≥ 0,08 г/100 мл). Каждая сессия длилась 10 минут, а точный уровень алкоголя в крови параллельно контролировали с помощью алкотестера.
Помимо видеозаписи лица, датасет содержит 3D- и инфракрасные видео, задние камеры для наблюдения за позой и рулем, журналы симулятора и записи экрана. Этот набор данных был обнародован для научного сообщества, чтобы способствовать дальнейшим исследованиям.
Полученные видеозаписи проанализировала система машинного обучения, чтобы оценить, как именно алкоголь влияет на способность управлять автомобилем. Точность распознавания составила 75%, что доказало правильность направления движения инновационной мысли :). Теперь осталось доработать методику до практического применения.
Во-первых, нужно адаптировать программу к низкому разрешению, чтобы ее можно было применять с низкокачественными камерами. Если это удастся, технологию можно интегрировать в придорожные камеры наблюдения.
Во-вторых, остается открытым вопрос практического внедрения. Кто должен останавливать автомобиль, если система зафиксирует признаки опьянения? Кому и куда будут передаваться эти данные? В конце концов, как дистанционно подтвердить точное количество выпитого, ведь это гораздо сложнее, чем автоматически выписать штраф за превышение скорости.
В-третьих. А что делать, если у водителя просто «подвижное лицо» или он смеется? А если водитель гримасничает за рулем (ну, у него такая привычка) или разговаривает в этот момент с кем-то по громкой мобильной связи?
Короче говоря, есть проблема, есть идея и даже технология ее решения. Но, как это часто бывает, пока не хватает четких механизмов применения и жизнеспособной бизнес-модели».
Присоединяйтесь, здесь есть над чем подумать и есть где развернуться :)
STARTUP NEWS
Комментарии
Отправить комментарий
Мы будем Вам благодарны за Ваши комментарии