Depositphotos
Дослідники з Edith Cowan University розробили ШІ-модель, яка може визначати, чи водій п’яний, втомлений або сердитий, лише за однією відеопотоком їх обличчя. Жодного алкотестера, жодного аналізу крові, лише ваше обличчя.
Чи можуть ваші вирази обличчя довести, що ви небезпечний водій? Для ШІ тепер — так. Модель, названа Jack of Many Faces, може визначати концентрацію алкоголю в крові з майже 90% точністю та сонливість з 95% точністю. Вона навіть може класифікувати рівень сп’яніння, розподіляючи водіїв на тверезих, помірно та сильно сп’янілих. Окрім п’яного водіння, дослідники також відстежують вирази обличчя, такі як гнів. Причина проста: агресивні емоційні стани можуть бути так само небезпечними за кермом, як і сп’яніння. За словами Dr. Syed Zulqarnain Gilani з Центру штучного інтелекту та машинного навчання ECU, високий рівень втоми може імітувати сп’яніння, а гнів може призвести до дорожньої агресії.
Система працює шляхом автоматичного відстеження динаміки обличчя, такої як моргання, тонкі рухи мімічних м’язів та інші ознаки, що вказують на фізичний стан водія. Згідно з оригінальною науковою працею, технологія ґрунтується на 3D‑спаціо‑темпоральній нейромережі, яка одночасно обробляє відео обличчя водія для трьох задач: розпізнавання виразу, оцінки фізіологічного стану та визначення сп’яніння. Модель включає спеціальні модулі уваги (attention) для виділення локальних і глобальних ознак обличчя, що дозволяє їй досягати конкурентної продуктивності у всіх трьох завданнях одночасно, а не навчати окремі моделі для кожної задачі. Такий підхід значно покращує узагальнення та точність у реальних умовах дорожнього руху.
Чи може система працювати в темряві? Дослідники також вирішили практичну проблему. Стандартні камери погано працюють у умовах низького освітлення. Їхня друга модель, BiFuseNet, вирішує цю проблему та покращує виявлення в умовах низького освітлення або вночі. Це периферійна система, представлена на конференції ICMI25, яка поєднує RGB‑відео та інфрачервоне (IR) відео для кращого аналізу в складних умовах освітлення. Такий багатомодальний підхід дозволяє ефективніше оцінювати ознаки сп’яніння та стану водія навіть у темряві чи при змінному світлі, усуваючи обмеження стандартних камер.
“Нашою логікою було розробити повністю автоматизовану систему для оцінки концентрації алкоголю в крові, використовуючи потік RGB та IR відео. Раніше це робилося вручну, шляхом спостереження за розширенням зіниць та співвідношенням закриття очей, але ці методи можуть працювати неефективно за певних факторів, таких як різні умови освітлення”, — сказав аспірант ECU Абдулла Тарік, який очолював дослідження.
Дослідницькі проєкти у сфері інтелектуальних транспортних систем також підкреслюють, що понад 90 % дорожніх аварій пов’язані з поведінкою водія, яку можна виявити та попередити завдяки ШІ‑моніторингу. Так, вживання алкоголю за кермом є однією з головних причин аварій, становлячи приблизно 30% дорожньо-транспортних пригод у світі. Звичайно, традиційні методи, як алкотестери, точні, але вони потребують активної співпраці водія. Вони також потребують значних людських ресурсів для проведення тестів.
Натомість, технологія Jack of Many Faces працює пасивно та безперервно, що робить її набагато більш практичною для використання у реальному світі. Якщо ця технологія з’явиться у транспортних засобах, наслідки для безпеки на дорогах можуть бути величезними. Системи на основі штучного інтелекту здатні не лише розпізнавати маркери сп’яніння чи втоми, але й передбачати потенційно небезпечні ситуації на дорозі, що дозволяє системам безпеки реагувати завчасно — наприклад, видавати попередження чи автоматично ініціювати заходи безпеки.
Джерело: Digital Trends
Контент сайту призначений для осіб віком від 21 року. Переглядаючи матеріали, ви підтверджуєте свою відповідність віковим обмеженням.
Cуб'єкт у сфері онлайн-медіа; ідентифікатор медіа - R40-06029.