Искусственный интеллект на страже правил дорожного движения
С московских улиц к 1 сентября уберут все таблички «Фотовидеофиксация», за исключением тех, что стоят на въезде в город. Как пояснили в дорожных службах, камеры покрывают уже практически всю столицу, так что предупреждать о каждой — излишне.
Нейросеть постоянно совершенствуют. Она уже умеет различать непристегнутых автомобилистов, а вскоре, как говорят специалисты, сможет понять, как водитель ведет себя по отношению к пешеходам. Но если произошла ошибка и несправедливо требуют оплатить штраф, восстановить справедливость нетрудно.
«Вот такая вот ситуация произошла. Ремня практически не видно. Был солнечный день, и козырек был опущен. Соответственно, камера сняла меня как раз вот с этого момента и по руль, а так как руль очень высокий, то, естественно, ремня не видно совершенно», — рассказывает Сергей Мирзоянц.
Вот тот самый штрафной снимок. Это все одежда — большой ворот. Дальше руль. Ремень, говорит Сергей, если и можно разглядеть, то только в небольшом просвете — между рулем и панелью. Но не в таком качестве, конечно.
«Сразу же написал письмо, где я не считаю себя виновным в этом штрафе, что я был пристегнут. Очень быстро, буквально на следующий день, мне пришел ответ, что штраф с меня снят. Как сработала обратная связь, с какой это скоростью было решено — вот это выше всех похвал», — говорит Сергей Мирзоянц.
«Плата стоит внутри корпуса, и вот на этом прекрасном процессоре работает нейросеть, искусственный интеллект. Распознавание номера, поиски ремней и телефонов — все здесь», — поясняет руководитель компании-разработчика систем фотовидеофиксации Сергей Ласкин.
Нейросеть-то не виновата — штраф сам пришел, от людей. Машина ни при чем, говорят разработчики. Потому что фотографии с камер сегодня перепроверяются дважды: сначала сотрудниками центра организации дорожного движения, далее направляют в ГИБДД. И уже инспектор принимает решение, потому как нейросеть сегодня не выдает однозначащий результат: нарушение или нет. А лишь говорит о вероятности, сортируя фотографии. Скажем, не пристегнут — 95% вероятности, 50%, 30%. То есть, скорее всего, здесь у водителя ремень есть, и нейросеть его видит.
Такая вот школа юного искусственного интеллекта. Программист прорисовывает различные варианты, указывая на них. Нейросеть запоминает: ремень может выглядит так или иначе. Тонкая полоска на этой фотографии тоже ремень. Еще один вариант. Ежедневно один сотрудник обрабатывает от 200 до 300 подобных снимков. Находить силу воли приходится человеку, а учиться, учиться и еще раз учиться уже машине.
«У нас была проблема с праворукими машинами. Мы нейросеть научили, что ремень обычно вот так. А в праворульной он вот так. Она его не видит, она его не понимает. Она привыкла, что имеет определенную геометрическую конфигурацию. А в праворульных машинах она по-другому», — поясняет руководитель компании-разработчика систем фотовидеофиксации Сергей Ласкин.
То же самое с мобильными телефонами. Если человек просто, скажем, почесал висок в дороге, это вовсе не означает, что держит телефон возле уха. И этому тоже обучают нейросеть. Камеры работают на московских улицах с конца прошлого года.
«За два прошедших месяца, декабрь и январь, было зафиксировано около 8 000 случаев, когда водитель не был пристегнут ремнем безопасности, и около 250 случаев, когда использовал мобильный телефон во время движения. В настоящий момент работает восемь таких комплексов», — сообщил заместитель руководителя дирекции фотовидеофиксакции Центр организации дорожного движения правительства Москвы Егор Чернов.
Одна из видеокамер расположена на Садовом кольце, напротив дома Садовая Сухаревская, дом 8/12. Но можно не утруждаться и адрес не запоминать, потому что это камеры мобильные, с автономным питанием, и их ежедневно перевешивают: сегодня тут, а завтра там.
Нейросеть продолжают совершенствовать. Так, например, помимо распознания ремней безопасности и мобильных телефонов, пока что, можно сказать, в факультативном порядке сегодня искусственный интеллект учат определять, горят ли фары автомобиля и пропускает ли водитель пешеходов на переходе.