С каждым годом наши авто стают всё умнее. Естественно, до войны меж десептиконами и автоботами ещё далековато, но зачатки искусственного ума поселились уже практически в любом тс.
Виталий Виноградов
В мире и в Рф а именно набирает популярность вопросец этичности сбора и хранения биометрических данных, также приватности личной жизни. К примеру, в осеннюю пору прошедшего года в Москве активистка Алёна Попова подала в трибунал на власти Москвы с требованием запретить внедрение определения лиц в городской системе видеонаблюдения.
Ранее в Сан-Франциско власти воспретили внедрение технологии, поэтому что по их словам определение лиц может привести к нарушению неприкосновенности личной жизни. При всем этом есть иная сторона медали — видеоаналитика на базе искусственного ума помогает отлично находить преступников в большом городке.
Можно длительно рассуждать о правильности внедрения технологий видеоаналитики в инфраструктуру городка. Но уже есть промышленности, где всеобщий контроль и обработка видеоданных, — это логичное продолжение технического прогресса, также новейшие направления для увеличения сохранности, уровня удобства людей и сотворения новейших отраслей.
Согласно крайним исследованиям компании Inkwood Research, рынок видеоаналитики вырастет с $3647 млн в 2018 г. до $20450 млн к 2027 году, со среднегодовым темпом роста в 20,61%. При всем этом аналитика затронет все виды деятельности человека и бизнеса, включая создание и эксплуатацию каров в личных целях либо для нужд транспортных компаний.
Panoramic photo of Auckland city near the industrial area. Auckland Region, North Island, New Zealand
По прогнозам исследователей компании IHS Markit, мировой рынок устройств с определением авто номеров к 2022 году достигнет $800 млн с каждогодним ростом в 16%. Но уже сейчас разумеется, что определением номеров дело не ограничится.
Что такое видеоаналитика?
Видеоаналитика — разработка на базе компьютерного зрения, которая употребляет зрительные данные для автоматического анализа ситуаций без прямого роли человека.
Внедрение программных модулей видеоаналитики может влияет на авто бизнес и в целом на культуру вождения. К примеру, компания Ivideon получает запросы на реализацию подсчёта пассажиров в публичном транспорте, контроля рабочего времени водителя, обнаружения стороннего лица за рулём кара либо пуска мотора по скану лица.
Какая видеоаналитика применяется в сфере транспорта
1. Определение номеров
1-ая система, которая уже обширно употребляется в мире — автоматическое определение номерных символов либо Automatic Number Plate Recognition (ANPR). Функция предназначена не только лишь для борьбы с нарушителями ПДД, да и для увеличения эффективности работы с клиентами торговых центров, автосервисов, моек, фитнес-клубов и т.д.
ANPR способна решить одну из насущных заморочек обитателей больших городов — распределение парковочных мест. При помощи камер видеонаблюдения система умеет отыскивать пустые места на парковке, докладывать о этом водителю либо сторожу на КПП (Контрольно-пропускной пункт — пункт, предназначенный для контроля за проходом (посещением) и пропуска на территорию какого-либо объекта). Можно пойти далее и соединить ANPR с платёжной системой, чтоб оплата (выдача денег по какому-нибудь обязательству) парковки автоматом списывалась с карты водителя.
Пример! Камера считывает номер подъезжающей машинки и обращается к базе номеров. Если кар зарегистрирован – шлагбаум поднимается. Скорость обслуживания возрастает, а издержки человечьих ресурсов понижаются. В таком случае сторож для контроля проезда и выезда не нужен.
В сентябре 2020 года в Москве дорожные камеры начали фиксировать движение через парковочные места. При нарушении парковочной разметки система регистрирует номер кара нарушителя и выставляет штраф.
Изображение transport.mos.ru
2. Определение лиц и голоса
Весьма увлекательное решение для авто бизнеса. «Yandex» интенсивно тестирует авторизацию водителей сервиса «Yandex.Такси» при помощи данной нам технологии. Доказательством личности служат личные свойства водителя: черты лица и глас. Такие «ключи» недозволено запамятовать дома, утратить либо передать другому. Они постоянно с собой. Пуск мотора вероятен лишь опосля прохождения верификации.
Таковая система не допустит нахождение стороннего за рулём такси, повысит сохранность и престиж сервиса в очах клиента. «Yandex.Такси» до 2022 года вложит 4 миллиардов рублей в развитие технологий, обеспечивающих неопасные поездки в регионах.
Компания Apple своими сервисами также помогает продвигать технологию определения лиц. ИТ-гигант запустил возможность употреблять «яблоковые» аксессуары обладателя в качестве NFC-ключа от кара. Юзеры iPhone либо Apple Watch сумеют создавать свои виртуальные ключи для каров, а потом употреблять их, чтоб открыть машинку и запустить движок. По примеру Apple Pay, функция будет работать через верификацию при помощи Face ID либо Touch ID. Но на текущий момент на рынке нет доступных каров с поддержкой цифровых ключей Apple.
3. Driver Monitoring Systems
Согласно исследованию американской авто ассоциации (ААА), около 10% всех происшествий на дорогах США (Соединённые Штаты Америки — государство в Северной Америке) происходят из-за вялости водителей. К огорчению, схожих исследовательских работ по российскому и мировому рынку нет, но можно представить, что ситуация идентична.
Для контроля вялости более отлично могут проявить себя DMS (Driver Monitoring Systems) либо системы слежения за водителями. Этот программный модуль дозволяет зафиксировать случаи «ненужного» либо опасного поведения со стороны водителя во время поездки. Сюда относятся не только лишь «клевания» носом, да и курение, приёмы еды либо разговор по телефону за рулём.
4. Помощь при вождении и парковке
В современных авто обширно используются функции ADAS (Advanced Driving Assistance Systems – системы помощи при вождении). Эти модули при помощи камер помогают водителю смотреть за дорогой и реагировать на возникающие конфигурации. Похожие технологии лежат в базе автопилотируемых каров, таковых как Tesla:
Броский пример одной из систем ADAS — функция автоматической парковки. В 2020 году Ford и Bosch в тестовом режиме представили набор для автоматической парковки машин. При помощи инфраструктуры с установленными датчиками и камерами кар может свободно маневрировать и парковаться без роли водителя.
4. Умственные транспортные системы
3 августа этого года сделалось понятно, что Челябинск вошёл в число городов, которые употребляют дорожные камеры с технологией искусственного ума. Они распознают ДТП (Дорожно-транспортное происшествие (автоавария, автокатастрофа) — событие, возникшее в процессе движения по дороге транспортного средства и с его участием, при котором погибли или пострадали люди, повреждены транспортные средства, сооружения, грузы, либо причинён иной материальный ущерб) на 7 перекрёстках городка и автоматом посылают сигнал мед службам, если двери каров опосля трагедии не открываются.
Ещё одним примером использования умственных транспортных систем (ИТС) являются платные участки федеральных трасс. На таковых участках камеры выслеживают трафик, оповещают водителей о погодных критериях, докладывают водителям о конфигурациях обстановки на дороге либо погодных критериях. Условный аналог подсказок «Yandex.Навигатора», но за пределами мобильного телефона.
5. Увеличение эффективности публичного транспорта
Умственные системы видеонаблюдения дают достоинства для пассажиров, перевозчиков и транспортных агентств. Вот несколько решений, которые дает видеоаналитика для улучшения системы публичного транспорта.
Контроль пассажиропотока. Аналитику можно употреблять для улучшения работы траспорта в часы пик. Система может подсчитывать число людей, входящих в вагон метро либо автобус и направлять водителю сигнал при достижении наибольшего числа пассажиров в салоне.
Она также поможет транспортным компаниям наиболее отлично управлять загрузкой водителей: даст подсказку, когда необходимо выпускать больше транспортных единиц в часы пик либо напротив снимать с линий пустующий транспорт.
Анализ поведения. Видеоаналитика помогает предвещать нетипичное либо брутальное поведение людей по данным характеристикам: к примеру, может найти, что пассажир в потоке очень интенсивно размахивает руками – означает высока возможность потасовки. Автоматизация процесса поиска нарушителей порядка поможет службам сохранности стремительно реагировать на инциденты.
В качестве животрепещущего примера увеличения уровня цифровизации в публичном транспорте можно привести столичное метро. Не так давно власти Москвы на нескольких станциях подземки начали тестировать сервис FacePay для оплаты проезда по скану лица.
Трудности внедрения видеоаналитики в транспорте
Свойство интернет-соединения. Главная неувязка организации видеонаблюдения на транспорте – низкая стабильность веба. Если в больших городках и округах покрытие более-менее неизменное, то на межрегиональных трассах либо в маленьких городках стабильность веба оставляет желать наилучшего. В таковых критериях аналитический модуль не постоянно сумеет в режиме настоящего времени давать подсказки водителю. Единственное действенное решение препядствия на нынешний денек – это установка edge-устройств с аналитикой на борту и повторяющейся передачей статистики в скопление.
Стоимость. Для того чтоб программные модули видеоаналитики заполучили огромную популярность, работающие с ними устройства должны быть дешёвыми. С возникновением дешёвых маленьких материнских плат, к примеру, Nvidia Jetson Nano с довольно массивным графическим микропроцессором на борту, это сделалось вероятным.
Инфраструктура. Недостаточно развитая инфраструктура в почти всех странах (сначала слабенькое освещение) понижает эффективность систем видеоаналитики на транспорте. В таковых критериях возрастает количество неверных срабатываний, которые требуют проверки со стороны человека, а это понижает уровень доверия к самой системе.
Прогноз по развитию рынка видеоаналитики
В наиблежайшие несколько лет споры о этичности использования ИИ в жизни городских жителей буквально не стихнут. Но история указывает, что технический прогресс нереально вполне приостановить. Иной вопросец — как эти технологии используются. Пример авто рынка указывает, что в правильных руках этот инструмент может стать серьёзным подспорьем для перехода всей промышленности на отменно новейший уровень сохранности, удобства и пользовательского опыта.
База для развития видеоаналитики – улучшение инфраструктуры, другими словами повышение количества установленных камер. Аналитики компании Market Research Future предсказывают, что размер мирового рынка видеонаблюдения на транспорте в 2023 году составит $29,85 миллиардов при среднем росте в 26% раз в год.
По версии MarketsandMarkets главными драйверами для роста рынка видеоаналитики сейчас выступают последующие причины:
· Фокус страны на увеличение публичной сохранности.
· Возникновение новейших сфер внедрения: контроль физического дистанцирования и действенное отслеживание контактов, прогнозирование либо идентификация скопления людей, контроль рабочего времени, выявление нарушителей.
· Рост числа инициатив по созданию умных городов по всему миру.
· Пасмурные технологии, внедрение которых понижает стоимость владения инфраструктурой.
· Рост спроса со стороны активно развивающихся государств, таковых как Китай и Индия.
В 2020 году рынок видеоаналитики остаётся развивающимся, различным и ещё дальним от перенасыщения. Невзирая на тривиальные трудности по внедрению и распространению технологиии, видеоаналитика становится всё наиболее доступной и уже применима для решения заморочек не только лишь в транспортной, да и остальных сферах.
Виталий Виноградов, менеджер по продуктам Ivideon
Источник: