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 стандартной 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.
