Как работает видеосистема «антисон»: водитель должен знать эти 5 особенностей
Что печальнее, аварии по причине утомления лидируют по тяжести: до трети и более из них приводят к человеческим жертвам.
Эта статистика — только присказка к разговору о цифровых системах мониторинга усталости (забегая вперёд, скажем, что опьянение они тоже выявляют). Этот класс систем довольно молод, но в России уже успел обзавестись народным названием «антисон» по имени российской системы «Антисон», разработанной IT-компанией КСОР.
Очевидно, что эти системы могут совершить маленькую революцию в безопасности дорог. При одном условии: если они будут работать как надо. Я попросил руководителя отдела исследований и разработки компании Антона Солохина честно ответить на ряд каверзных вопросов.
Как устройство распознаёт сонливость?
Каждая система мониторинга усталости отслеживает свои параметры, в зависимости от того, какие технологии лежат в ее основе. Но в конечном итоге задача каждой — определить усталость и разбудить водителя, если он заснул.
Российская разработка основана на технологиях компьютерного зрения. Камера снимает водителя, а нейросеть следит за более чем 60 точками на его лице и анализирует. Используется больше десяти параметров, в том числе положение и повороты головы и изменения в мимике. Видеопоток идёт непрерывно, а искусственный интеллект сравнивает новые изображения с предыдущими, выискивая признаки отклонений от нормы.
Если водитель засыпает или отвлекается от дороги, раздаётся резкий звуковой сигнал, предупреждающий об опасности.
Какие визуальные признаки говорят о засыпании?
- Например, водитель может начать моргать очень часто или, наоборот, слишком редко, нетипично для своего обычного бодрого состояния.
- Об усталости также говорит частое потирание лба и глаз или длительный взгляд в одну точку.
Может пассажир с помощью «цифры» следить за водителем?
Технически это может быть реализовано, но пока спроса на такой функционал нет.
Часто ли система бодрого водителя путает с сонным?
На текущем этапе развития технологий алгоритмы не способны обеспечить стопроцентного отсутствия ошибок, слишком много существует разных условий. Поэтому ложные срабатывания случаются.
Сбить нейросеть с толку могут, например, блики на очках с каким-либо необычным покрытием, которые система примет за закрытые глаза.
Известен курьёзный случай, когда ИИ так же среагировал на яркий макияж женщины-водителя.
Тренировки повышают точность
Качество мониторинга напрямую зависит от датасета — того набора готовых ситуаций, на котором нейросеть тренируют. Чем больше данных в ее распоряжении, тем лучше она научится определять заданные события.
