Команда американских и корейских инженеров разработала систему отслеживания автомобильного трафика на основе нейросетевого алгоритма и двух ноутбуков, устанавливаемых по разные стороны дороги и используемых в качестве приемника и передатчика сигнала Wi-Fi.
Принцип работы решения состоит в том, что при прохождении автомобиля между приемником и передатчиком, обменивающимися сигналами, характеристики передачи меняются, причем специфичным для каждого автомобиля образом. Анализируя эти изменения, нейросеть может определить как сам факт проезда автомобиля, так и его тип.
Чтобы обучить алгоритм, разработчики дополнительно оснастили установку ноутбуком с подключенной камерой — она использовалась для записи видео, на основе которого инженеры впоследствии вручную сопоставили зафиксированные изменения в сигнале Wi-Fi с типом проезжающего автомобиля (в исследовании транспортные средства были разбиты на пять категорий: легковой автомобиль, SUV, пикап, грузовик и мотоцикл). Тренировочные данные, как утверждается, собирались на протяжении 120 часов.
После того, как нейросеть обучилась на собранных данных, исследователи проверили ее на практике. Испытания показали, что система способна обнаруживать проезд автомобиля с точностью 99,4%. При определении типа транспортного средства точность ниже — от 83,3% для пикапа до 99,7% для грузовика, средняя точность — 91,1%.
Инженеры полагают, что их решение позволит значительно удешевить системы отслеживания трафика, при помощи которых специалисты рассчитывают эффективность использования существующих дорог, а также определяют регионы, где необходимо проложить новые трассы. В настоящее время для полной картины распределения трафика необходимо оборудовать системами отслеживания — которые, как правило, состоят из дорогостоящих камер, радаров и других инструментов — как можно больше участков дорог, что крайне затратно при использовании существующей техники.
Источник: N+1