Объединенная команда корейских и американских ученых создала систему отслеживания трафика, использовав лишь два ноутбука с активными модулями WiFi и нейросети. Стоимость такой системы гораздо ниже, чем цена стандартной инфраструктуры сети мониторинга трафика, которая включает камеры, радары, специализированное ПО.

Точность распознавания движущихся транспортных средств новой системой достаточно высокая. Тип автомобиля определяется с точностью 91,1%. Разницу же между различными типами автомобилей и мотоциклов система различает с точностью почти в 100%.

Для работы системы нужно два ноутбука, которые находятся по разные стороны дороги и WiFi. Правда, ученые установили еще два ноутбука с подключенными камерами, что позволило просчитать количество проезжавших мимо автомобили и установить тип транспортного средства.

Принцип работы системы — анализ изменившегося радиосигнала, на характеристики которого влияет передвигающееся транспортное средство. Для определения типа машины разработчики использовали сверточную нейросеть, которую обучали распознавать типы транспортных средств в течение 120 часов. Данные для обучения собирались уже в процессе работы, в «полевых условиях» на дороге.


Перед разработчиками не стояла цель научиться определять абсолютно все типы транспортных средств. Для начала нейросеть научили идентифицировать легковые машины, SUV, пикапы, грузовики и мотоциклы. Как и указывалось выше, точность определения прохождения по дороге различных типов транспорта очень высокая — около 99,4%. Точность определения типа транспорта уже ниже — от 83,3% до 99,7%. В среднем точность составила 91,1%.

По мнению авторов проекта, систему можно обучить и более сложным задачам, после чего станет возможным использовать ее, например, транспортной полицией. Точность работы системы несколько ниже, чем станд��ртной инфраструктуры, но на удаленных участках дороги применять нейросеть вполне возможно, это позволяет подключить к мониторингу трафика большое количество новых участков.

Для фиксации нарушителей ПДД система не подходит, но для определения плотности трафика, эффективности использования отдельных участков дороги — вполне. «Мы считаем, что наша система может пригодиться для оценки работы удаленных от центра участков дорог протяженностью в тысячи километров», — говорят участники проекта. Цена системы, куда входит процесс обучения нейросети и сама нейросеть составляет около $1000. Стоимость же стационарного пункта наблюдения превышает $35 000.