Ученые научили нейросеть искать опасность в пешеходных зонах
Исследователи из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ), совместно с учеными из Саудовской Аравии и Индии, предложили новый способ выявления нестандартных ситуаций в пешеходных зонах. Они уверены, что разработанный ими метод может помочь существенно повысить безопасность пешеходов. Результаты исследования были опубликованы в журнале Safety Science.
В основе существующих моделей обеспечения безопасности пешеходов лежит компьютерный анализ движений пешеходов, исходя из предопределенных атрибутов. Этот поход, по мнению ученых из ЮУрГУ, не является надежным из-за проблем с «масштабированием изображения».
Исследователи предложили новый метод прогнозирования столкновений пешеходов с прочими участниками дорожного движения, включая автомобили, скейтборды, велосипеды. В основе данного решения лежит высокоточный анализ изображений с дорожных видеокамер с помощью нейронных сетей.
«Для выделения важных деталей и обнаружения на изображениях, полученных с камер видеонаблюдения, аномалий или нежелательных объектов в пешеходных зонах, например, велосипедистов, разработана модель CNN. Но, прежде чем применить ее к анализу изображений, необходимо провести их предварительную обработку, чтобы повысить качество изображения и убрать ненужную информацию, что позволяет ускорить анализ данных и точность выявления объектов», – объяснил старший научный сотрудник отдела интеллектуального анализа данных и виртуализации ЮУрГУ Сачин Кумар.
Кроме того, предварительная обработка изображений позволит устранить лишнюю информацию и повысить качество снимка. Это даст возможность правильно классифицировать изображение и впоследствии найти на нем необходимый объект.
В ходе исследования ученые использовали нейронную сеть MRCNN, которая интегрирована с сетью DenseNet, способной классифицировать изображение.
Новый метод смог доказать свою эффективность в ходе тестирования на ряде систем моделирования. Исследователи отмечают, что компьютерные программы, разработанные на основе данной технологии, могут оказаться востребованные для служб дорожной безопасности.
Ранее стало известно, что в Татарстане создали первый в мире автомобиль, который способен принимать экзамен на права в ГИБДД без инспектора.