Корейские ученые создали систему отслеживания дорожного трафика из двух ноутбуков


    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.
    Поддержать автора
    Поделиться публикацией
    AdBlock похитил этот баннер, но баннеры не зубы — отрастут

    Подробнее
    Реклама

    Комментарии 11

      +1
      Для работы системы нужно два ноутбука, которые находятся по разные стороны дороги и WiFi

      Стол, стул, зарядная станция, хорошая теплая погода без ветра и светлое время суток — это включено тоже, интересно?
        +1
        Стоимость же стационарного пункта наблюдения превышает $35 000
        Ну, если через госзакупки пропускать, то и светофор будет недешевым. А так, идея шикарная, хотя тут wifi лишний. Дешевле и точнее по звуку определять — есть и такие нейросети.
          0
          там проблема будет, если машин прет на нейтрали, то звука может и нехватить, опять же легковые там разделены на несколько типов, а мотор у седана, пикапа и мелкого грузовика может быть один и тот-же. В этом плане на мой взгляд камера висящая над дорогой и делающая снимки в хорошем разрешении имеет куда больше перспектив.
            +1
            Нет, если поставить направленный микрофон поперек дороги — мы не звук мотора будем снимать, а воздушные помехи от кузова и колес, и остаточную турбулентность, которая покажет и форму кузова (седан, джип или фургон), и длину базы, и высоту, и, возможно, клиренс. Просто нужен низкочастотный микрофон.
          +5
          а вот когда эта система пройдет влагозащиту, термоконтроль, ISO, гослицензии, метрологию, вандалозащиту, то почему-то станет стоить как стационарный пункт.
            –1
            Не совсем так.
            Надо исходить из задач, а не из формальных требований.
            Тут можно вспомнить, с чего начинал Билл Гейтс. Пока сторонние компании за кучу бабок расшифровывали данные, Вильям нанимал студентов и делал тоже самое в разы дешевле.
              0

              Такие штуки простым обывателям не нужны, а тем, кому они нужны, купят железо, на которое можно положиться. Я такие счётчики трафика часто вижу на улицах. Они проводят несколько дней прикованные цепями к столбам и без внешнего питания, на некоторых следы от наездов. Наверняка внутри электроника спаяна по индустриальным стандартам.

            0
            А при «пробке» как эта система работает?
              0
              Разве помимо вайфая нет другой возможности? Просто навскидку NRF24, частоты близки, для работы должно хватить какого нибудь SoC с встроенной поддержкой нейросетей.

              Понятно, что тут не в вайфае дело, но цена в $1000 за один периметр без обработки? Тем более не происходит обучения каждого места установки.
                0
                А если трафик в обе стороны? На фото такая дорога…
                  0

                  Эм… 2011 год, студентами с одной USB камеры с 720p камеры и одного ноутбука считали количество проехавших машин, их тип, скорость, даже цвет довольно допотопными по современным меркам методами (наивными байсами всякими). В 2019 году для этого нужно использовать два ноутбука, каждый из которых значительно мощнее, какие-то роутеры и непонятную магию вуду?


                  (А вообще кидают на дорогу два кабеля, умеющие мерять давление, и считают сколько через них машины проехали. Дёшево и сердито, и различать велосипед, мотоцикл, легковой автомобиль и что-то тяжелое оно тоже вполне умеет)

                  Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                  Самое читаемое